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机器学习中遇到的一些英文单词 缩写 变量名(一)不定期更新

时间:2021-06-13 00:42:11

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机器学习中遇到的一些英文单词 缩写 变量名(一)不定期更新

目录

1.缩写==ROI====RECT====SOTA==2.单词==enumerate====Subsampling 与 Upsampling [^2]====Feature Map====anchors====Oral====ground truth==

1.缩写

ROI

roi(region of interest),感兴趣区域。

用在变量名中,例如图像中识别目标的切片。

RECT

rect(rectangle),矩形。

用在变量名中。

SOTA

sota(state-of-the-art),指所处领域的最优状态。

SOTA model:state-of-the-art model,并不是特指某个具体的模型,而是指在该项研究任务中,目前最好/最先进的模型。SOTA result:state-of-the-art result,指的是在该项研究任务中,目前最好的模型的结果/性能/表现。获得SOTA的模型或方法是在不断更新,不断超越的。论文中声明的SOTA是指该方法目前是最优的。

2.单词

enumerate

enumerate,列举; 枚举;

enumerate() 是python的一个内置函数1。

Subsampling 与 Upsampling2

Subsampling,下采样,或称为降采样,downsampled。

Upsampling,上采样,或称为图像插值,interpolating。

下采样的主要目的:

1、使得图像符合显示区域的大小;

2、生成对应图像的缩略图。上采样的主要目的是放大原图像,采用的方法是插值。插值的方法有很多种。池化(pooling)是一种下采样。

Feature Map

feature map,特征图。

anchors

anchors,锚点。

用在变量名中。

Oral

oral,口头的。

oral 论文,被接收的论文中,给oral presentation(口头展示)机会的论文。一般是组织方认为的质量最高的那一部分,例如CVPR Oral 论文。poster presentation, 公开(海报)展示。

ground truth

ground truth,真实值,正确答案。

绿框为标注正确的Ground Truth,红色框表示的预测值有偏差

enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。 ↩︎

图像的下采样Subsampling 与 上采样 Upsampling ↩︎

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