担忧邮寄选票延误美民主党人要求邮政局长赴国会作证

中新网8月17日电 据路透社报道,当地时间16日,美国民主党人加强对总统特朗普任命的美国邮政局长德乔伊的施压力度,以阻止其削减成本的举措。美国众议院议长佩洛西称将召集众议院复会,就保护邮政服务的法案进行投票,多州也在考虑采取法律行动。

德乔伊6月上任后,出台一系列删减成本的措施,包括不准员工报加班费,对于来不及投递的邮件则延后处理。在11月3日大选前,这些措施令国会议员感到担忧,因为届时最多可能会有半数选民通过邮寄方式投票。

每个FPN层都附加一个全卷积网络(FCN)进行对象分类。如图所示,该子网包含3*3个卷积层,256个滤波器,然后是3*3个卷积层,K*A滤波器,因此输出的feature map大小为W*H*KA,其中W和H与输入特征图的宽度和高度成比例,K和A分别为对象类和锚盒的数量。

注意:-当FL = 0时,FL等于CE。如图蓝色曲线所示

随着无人机的成本随着时间的推移而降低,我们看到了航拍数据的激增。因此,您可以使用这个RetinaNet模型在航空图像甚至卫星图像中检测不同的对象,如汽车(自行车、汽车等)或行人,以解决不同的业务问题。

Focal Loss(FL)是Cross-Entropy Loss(CE)的改进版本,它通过为困难的或容易错误分类的示例(即具有嘈杂纹理或部分对象或我们感兴趣的对象的背景)分配更多权重来尝试处理类不平衡问题 ,并简化简单的示例(即背景对象)。

3.Focal loss γ平滑地调整了简单示例的权重。 随着γ的增加,调制因子的    作用也同样增加。 (经过大量实验和试验,研究人员发现γ= 2最有效)

第三步:导入图片和xml文件

使用RetianNet模型建立口罩检测器

最重要的是什么?我们将使用RetinaNet建立一个口罩探测器来帮助我们应对这一持续的流行病。您可以推断相同的想法,为你的智能家居构建一个启用ai的解决方案。这个人工智能解决方案将只对戴着口罩和手套的开启大楼的大门。

回归子网络与分类子网络并行附着在FPN的每个特征图上。回归子网络的设计与分类子网络相同,只是最后一个卷积层大小为3*3,有4个filter,输出的feature map大小为W*H*4A。

RetinaNet是最好的单阶段目标检测模型之一,它已被证明可以很好地处理密集和小规模的物体。因此,它已成为我们在航空和卫星图像中使用的流行目标检测模型。

1.自底向上路径:自底向上路径(例如,ResNet)用于特征提取。因此,它计算不同比例的特征地图,而不考虑输入图像的大小。

您可以使用如下所示的labelmg工具对每个JPEG文件进行注释,它将生成带有每个边框坐标的XML文件。我们将使用这些xml文件来训练我们的模型。

因此,“Focal Loss”减少了简单示例带来的损失贡献,并提高了纠正错误分类的示例的重要性。 焦点损失只是交叉熵损失函数的扩展,它将降低简单示例的权重,并将训练重点放在困难样本上。

所以为了实现这些研究人员提出了-

第三步:编写一个可以在训练集上显示边界框的函数

几位民主党州检察长表示,他们正在讨论可能采取的法律行动,以阻止可能影响选举结果的邮政服务改革。马萨诸塞州总检察长莫拉·希利说:“我们将采取一切必要的行动,阻止进一步破坏或阻挠邮政服务的运作。”她透露,弗吉尼亚州、宾夕法尼亚州、明尼苏达州、北卡罗来纳州、华盛顿州和其他州的邮政部门也在考虑此事。

拉各斯州紧急事务管理部门负责人奥卢费米·奥凯-奥桑因托卢8日告诉媒体,爆炸发生在拉各斯市郊巴卢瓦区一处人口稠密的居民区内,至少25栋住宅、16家商店和一所小学受到冲击。救援人员在现场已发现8具遗体,另有多名居民受伤被送往医院。

最近我有了一个想法,用我的深度学习知识来帮助一下现在的情况。在本文中,我将向您介绍RetinaNet的实现,而不需要什么背景知识和相关工作。

从本质上讲,RetinaNet是由以下基本分组成的:

目标检测是计算机视觉中一个非常重要的领域,对于自动驾驶、视频监控、医疗应用和许多其他领域都是十分必要的。

我们首先使用LabelImg工具为训练和验证数据集创建注释。这个优秀的注释工具允许您快速注释对象的边框,以训练机器学习模型。

2.当pt→1时,因子变为0,并且可以很好地权衡分类良好的示例的损失。

任何深度学习模型都需要大量的训练数据才能在测试数据上得到好的结果。在这篇文章中(链接到我的Web文章),我谈到了为您的深度学习项目收集大量图像的Web方法。

所以,你可以看到对象检测模型的应用是无穷无尽的。

最重要的是,我用了几个例子来解释为什么focal loss比交叉熵好。

你可以在这篇文章中读到关于Focal loss的详细信息(链接到我的focal loss文章),在这篇文章中我讨论了交叉熵演变成focal loss,focal loss的需要,focal loss和交叉熵的比较

RetinaNet是由Facebook AI研究公司引入来解决密集检测问题的。在处理极端的前景-背景类时,需要用它来弥补YOLO和SSD等单镜头对象检测器的不平衡和不一致性。

佩洛西在信中称,美国众议院将表决一项法案,以禁止邮政部门对2020年1月1日以来的业务情况做出任何调整。美国民主党高级助手称,可能的计划是众议院22日复会,进行有关邮政服务的立法工作。

舒默在一份声明中呼吁美国邮政理事会罢免德乔伊,如果他“拒绝前往国会”。

奥凯-奥桑因托卢说,尚不清楚引发爆炸的具体原因。相关部门已经展开调查,救援工作仍在进行。

而最后一个卷积层之所以有KA滤波器是因为,如果从最后一个卷积层得到的feature map中的每个位置都有很多锚盒候选区域,那么每个锚盒都有可能被分类为K个类。所以输出的特征图大小将是KA通道或过滤器。

为了更好地理解,让我们分别理解架构的每个组件

各赛区设一等奖3个,二等奖4个,三等奖5个,优胜奖若干,分别给予奖金、奖杯、证书奖励,3个一等奖项目进入总决赛。(完)

众议院目前正处于夏季休会期。佩洛西16日表示已致信议员称,本周稍晚她将召集众议院复会,就保护邮政服务的法案进行投票。

现在让我们看看用Python实现RetinaNet来构建口罩检测器。

2.具有横向连接的自顶向下路径:自顶向下路径从更高的金字塔层次上采 样空间上较粗糙的特征图,横向连接将具有相同空间大小的自顶向下和自底向上的层合并在一起。较高层次的特征图往往具有较小的分辨率,但语义上更强。因此,更适合于检测较大的物体; 相反,来自较低级特征图的网格单元具有高分辨率,因此更擅长检测较小的对象(参见图64)。 因此,通过自上而下的路径及其与路径的自下而上的横向连接的组合,这些操作不需要太多额外的计算,因此生成的特征图的每个级别在语义和空间上都可以很强。 因此,该体系结构是规模不变的,并且可以在速度和准确性方面提供更好的性能。

注意:最好从一个预先训练好的模型开始,而不是从头开始训练一个模型。我们将使用已经在Coco数据集上预先训练好的ResNet50模型。

1- pt代表交叉熵损失,可调聚焦参数≥0。 RetinaNet物体检测方法使用焦距损失的α平衡变体,其中α= 0.25,γ= 2效果最佳。

国会民主党人已要求德乔伊与美国邮政主席邓肯出席8月24日众议院监督与改革委员会的听证会,就导致全国邮件投递速度变慢的降低成本措施提供证词。

直观地看,调制因子减小了简单例的损耗贡献,扩展了例的低损耗范围。

“总统曾明确表示,他计划干预邮局,阻止符合资格的选民邮寄投票。”佩洛西、参议院民主党领袖舒默、众议院监督与改革委员会主席马洛尼等民主党发表联合声明称。“邮政局长和邮政部门高层官员必须回答国会和美国人民,他们为何在大选前几个月推进这些危险的新政策,这些政策可能令数百万美国人无法发声。”

最后一个卷积层有4个过滤器的原因是,为了定位类对象,回归子网络为每个锚定盒产生4个数字,这些数字预测锚定盒和真实框锚盒之间的相对偏移量(根据中心坐标、宽度和高度)。因此,回归子网的输出特征图具有4A滤波器或通道。

大赛启动日至11月20日为大赛报名阶段。参赛对象须为已在中国国内落地创业并完成企业注册的高层次留学人才,注册企业时间不超过5年。参赛者应担任企业法人或第一大股东。大赛分为初创企业组和成长企业组进行比赛,12月底举行总决赛。

第二步:导入所需要的包

对于γ∈[0,5]的几个值,可以看到Focal Loss,请参见图1。我们将注意到聚焦损耗的以下特性:

您可以在anaconda命令提示符中使用下面的命令来安装它

1.主干网络(自下而上的边路和具有侧连接的自上而下的路径)

我们正在努力应对一场规模空前的大流行。全球各地的研究人员都在疯狂地尝试开发COVID-19的疫苗或治疗方法,而医生们正努力防止这一流行病席卷整个世界。另一方面,许多国家发现了社交距离,戴口罩和手套是稍微抑制这种情况的一种方法。

1.当示例分类错误且pt小时,调制因子接近1并且不影响损失。

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