XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLMPT
lmpt：长尾多标签视觉识别的特定于类的嵌入损失
长尾的多标签视觉识别（LTML）任务是由于标签共发生和不平衡的数据分布，这是一项极具挑战性的任务。在这项工作中，我们为LTML提出了一个统一的框架，即促使特定于班级的嵌入损失（LMPT）进行调整，从而通过结合文本和im im Im operational数据来捕获语义功能相互作用，并在头部和尾部同步改进型号。具体来说，LMPT通过班级感知的软边距和重新投资介绍了嵌入式损失函数，以学习特定的班级上下文，并带有文本描述（字幕）的好处，这可以帮助建立类之间的语义关系，尤其是在头和尾部之间。fur-hoverore考虑到类失样的类别，分配平衡的损失被用作分类损失函数，以进一步提高尾部类别的性能而不会损害头部类别。在VOC-LT和可可-LT数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的方法显着超过了先前的最新方法，而LTML中的零拍夹。我们的代码在https：//github.com/richard-peng-xia/lmpt上完全公开。
![arxiv：2305.04536v2 [CS.CV] 2024年6月18日](/simg/9\954ae78a6188e649adb8f41247881a246a455e8d.webp)
arxiv：2305.04536v2 [CS.CV] 2024年6月18日
长尾的多标签视觉识别（LTML）任务是由于标签共发生和不平衡的数据分布，这是一项极具挑战性的任务。在这项工作中，我们为LTML提出了一个统一的框架，即促使特定于班级的嵌入损失（LMPT）进行调整，从而通过结合文本和im im Im operational数据来捕获语义功能相互作用，并在头部和尾部同步改进型号。具体来说，LMPT通过班级感知的软边距和重新投资介绍了嵌入式损失函数，以学习特定的班级上下文，并带有文本描述（字幕）的好处，这可以帮助建立类之间的语义关系，尤其是在头和尾部之间。fur-hoverore考虑到类失样的类别，分配平衡的损失被用作分类损失函数，以进一步提高尾部类别的性能而不会损害头部类别。在VOC-LT和可可-LT数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的方法显着超过了先前的最新方法，而LTML中的零拍夹。我们的代码在https：//github.com/richard-peng-xia/lmpt上完全公开。
FLETC 学生手册
TDP 拥有各种基础和高级执法项目。值得注意的是，美国边境巡逻队、印第安人事务局、部落警察和联邦空警都在阿蒂西亚设有基地训练学院。9·11 事件后，阿蒂西亚在联邦空警局和联邦飞行甲板军官项目的培训中发挥了重要作用。这些项目今天仍在阿蒂西亚进行。阿蒂西亚在提供该中心标志性基础培训项目之一——土地管理警察培训 (LMPT) 方面发挥了作用。2017 财年，增加了制服警察培训项目 (UPTP)。阿蒂西亚对美国特勤局和美国西部的其他几个联邦执法机构发挥着重要作用阿蒂西亚 TDP 提供枪械、驾驶、身体技巧、执法战术、主动威胁、警官安全和生存等方面的教员培训。