- @Blue_Whale2020
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12.12本来想在自己的电脑上跑一下python版本的推理，中间遇到的问题记录一下以放自己以后忘了耽误时间
OHEM - non_local - smooth L1 loss - Libra R-CNN文章还是主要讲libra rcnn 和一些拓展知识我C我这一看我每天实习的内容不就是hard neagtive mining吗 ，还是人工的那种☹️☹️☹️OHEM正常的hard negative minine 确实存在训练慢的问题，比如我自己每次训练完模型都得重新弄一套测试+重新训练的pipeline
transformer - RelationNet先挂参考链接relationet从做法上来看，简直参考了transformer太多的东西，我没去看文章，以后会补上，如果要是不说明白每一步为什么这么设计，这个工作也太… ????????????挂一张李宏毅老师讲解transformer的图就能明白这两个有多像了网上也有很多不错的trnasformer的讲解啦，但是我就想看这个直观的关系图也一直找不
这是一种使用GAN来生成对抗样本的模型代码：首先来看一个训练过程代码中首先训练的是D首先用generator生成干扰项 perturbation，然后与原图相加形成对抗样本 adv_images当然训练一个D的loss分为了两部分，loss_D_real旨在拉近吃正样本之后的输出与1的距离loss_D_fake旨在拉近吃负样本之后与0的距离，这里的负样本就是对抗样本，输入的时候不要忘了detach
OHEM - non_local - smooth L1 loss - Libra R-CNN文章还是主要讲libra rcnn 和一些拓展知识我C我这一看我每天实习的内容不就是hard neagtive mining吗 ，还是人工的那种☹️☹️☹️OHEM正常的hard negative minine 确实存在训练慢的问题，比如我自己每次训练完模型都得重新弄一套测试+重新训练的pipeline