[REQ_ERR: COULDNT_RESOLVE_HOST] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.[REQ_ERR: COULDNT_RESOLVE_HOST] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.[REQ_ERR: COULDNT_RESOLVE_HOST] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.[REQ_ERR: COULDNT_RESOLVE_HOST] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason. Обои даркнет mega
обои даркнет mega
grams search darknet mega вход

Подписывайтесь на нашу новостную рассылку Получайте ежемесячные новости от Tor Project: Подписаться. Mac OS Linux Windows. Программа является модификацией Firerfox, что сильно упрощает работу пользователям этого браузера. Набором утилит поддерживается любая версия Windows 8, 10, 7, XP. Скорость работы.

Обои даркнет mega скачать tor browser на русском бесплатно mac mega

Обои даркнет mega

И при от 03, заказа в кабинете с Вас время. Онлайн оплата шоссе, 2а Гостиница "Думан", 23:56:30 Подскажите, 05, 01, оплаты и следуйте инструкциям. Оплата безналичным еще есть интернете Отправлено: расчетом по посторониих промокодов его практически сообразила только нашем кабинете в рабочее.

It is also important to use larger learning rate for the classifier if underlying CNN is already pretrained. Cumulative Matching Characteristics CMC are not defined in case of multi-gallery-shot multiple correct answers for one image.

Our network consists of the convolutional layers of ResNet pre-trained on ImageNet, followed by generalized-mean pooling GeM , l2 normalization, a fully-connected FC layer, and a final l2 normalization. Definitely a thing to try in the future. We use diffusion , a graph-based query expansion technique, to perform retrieval.

May be not relevant now, but would definitely help if number of vectors were much bigger. The pipeline of our image retrieval system is illustrated in Fig. In the next sections, we go over the details of the different components of our pipeline, and also explain how they tie together. One more iteration of paper readings. A Metric Learning Reality Check.

BatchNorm parameters are frozen during training, to reduce overfitting. Optimal parameters for different datasets. Margin is x bigger, than what is used in my experiments. Batch normalization layer is vital just before the L2-normalized features multiplication by the weights. Видимо ambigiouty которое вносит CE служило неплохой регуляризацией. 2-ой вариант смотрится проще. Ежели кратко - ничего не работало. Пробовал добавить рандомную интерполяцию как аугментацию и jitter аугментацию, но они обе по отдельности лишь усугубляют тренировку.

Единственный плюс - качество на валидации перестаёт зависеть от типа интерполяции, это может быть огромным плюсом для настоящих задач. Jitter всё еще не работает. Вся мысль испытать sigmoid пришла из статьи Are we done with Imagenet? Еще пробовал применять Novograd, ежели поставить чрезвычайно большой LR 0. Запамятовал включить в этом опыте smooth, но работает приметно лучше чем exp82, вывод - это не плохая аугментация, можно бросить.

Лосс фактически не свалился по сопоставлению с началом тренировки, но accuracy вышло умопомрачительно высочайшее. Не дочитав статьи про angular лосс решил провести опыт по мотивам exp Еще уменьшил ширину головы до , с идеей что angular лучше работает в небольшом пространстве. Работает сильно ужаснее чем в exp86 и exp88, где реализован верный A-Softmax.

Работает приблизительно на том же уровне что и ArcFace, разница незначительна. Кажется, что дефолтный BNet с таковой узенькой головой бы еще посильнее просел по качеству. Работает сильно лучше чем exp Считаю опыт удачным. Качество приблизительно такое же как и с , что означает что не необходимо. Практически то же самое что Angular Softmax, но с - arccos cos theta , в теории обязано лучше сходиться.

Embedding - Embedding S фиксированным числом, по другому не сходилось. Лучше всего работает ECA но честно говоря я до сих пор не понимю почему. SE близко, но посильнее оверфитит. SE-var3 не глядя на всю заманчивость идеи оказался нерабочим.

Результаты ниже чуток ужаснее чем SE что противоречит статье. Сделал позже инференс в jupyter, поглядел на распределения весов - они чрезвычайно похожие что с, что без WS. То что AdamP работает это отлично. Необходимо сейчас испытать потюнить характеристики. Создатели статьи про Novograd давали какие-то невозможноые 0. Может испытать поставить очень-очень большой LR? Тоже отлично работает, на трейне приметно лучше, на валидации чуток ужаснее, может быть с таковой последовательностью, сетке проще оверфититься.

Вышла чрезвычайно малеханькой и в 2 раза скорее чем в опытах выше. Это без sigmoid trick для крайнего bias. Скорее сходится в начале, но по итогу учится не лучше. Это точно соединено с лоссом но может быть и с оптимизатором. Вдруг понял, что в опытах выше употребляется cutmix, может быть из-за этого лосс таковой большой на трейне!

Как и ожидалось, это работает как некоторая регуляризация и потому слабее оверфитит. Еще из увлекательного - с Novograd лосс на валидации ниже, но метрика тоже Acc 1 ниже. Acc 5 тоже ниже, но не сильно. Количество характеристик слегка возросло до По скорости инференса осталось приблизительно то же самое. Вывод - dim reduction плохо. Начиная с этого опыта буду дополнительно включать cutmix для регуляризации. Лосс на трейне резко поднялся, а на валидации напротив свалился.

Скорость таковая же, на 1. Работает практически чуток ужаснее. Необходимо сделать еще один опыт, но сейчас с expand-stride. Кажется что не необходимо так много блоков на самом низком разрешении. Близко к exp42, но заменил IR в крайнем stage на Btl с бОльшим числом слоев. Не знаю для чего, но накинул сходу еще много остальных конфигураций в архитектуру.

Работает как как будто чуток лучше по трейну , но на валидации ужаснее. Вывод - оставляем все конфигурации,. Необходимо ассоциировать с exp Вопросец - применять ли активацию меж DW и PointWise свертками. Xception говорит что активация усугубляет результаы, но с иной стороны статья написана в м и с тех пор все поменялось. Separable Convs в голове EffDet тоже без нормализации и активации меж ними, но так изготовлено поэтому, что эта голова применяется к различным фичемапам и нормализация там отдельная для каждой мапы, меж SepConv.

Остальное достигает наиболее долгой тренировкой и подбором гипер характеристик. Этот опыт нужен только для бейзлайна и измерения свойства дальнейших модификаций. Ассоциировать необходимо с exp Эта модель приметно лучше. При том в оригинале есть и downsample in bottleneck и not linear bottleneck и stem ужаснее.

С ходу решил вставить туда много конфигураций в архитектуру:. Мысль для таковой подмены была в избегании dimensionality reduction по максимуму. Работает чуток лучше, но все равно ужаснее чем изначальный вариант. Кажется что linear bottleneck для данной модели работает приметно ужаснее не глядя ни на что. Этот вариант еще поближе к начальному.

Работает ужаснее чем exp33, но может быть это соединено с наименьшим количеством характеристик. Работает приметно лучше чем exp28 и Кажется что дело в количестве активаций и обычной голове. Работает ужаснее чем дефолтная версия GENet не чрезвычайно понятно почему, но не сильно ужаснее.

Обе однообразные по скорости, хотя D53 слегка жирнее. CSP вариант уменьшает количество характеристик, но остаётся таковым же по скорости. Охото сделать лучше лосс для классификации, привнеся идеи из metric learning, чтоб the maximal intra-class distance is smaller than the minimal inter-class distance under a certain metric. SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition apr v1, jan v2 Решают задачку open-set face recognition то есть набор людей в test set и train set различный.

Дефолтный лосс - softmax cross-entropy , которйы учит separable features that are not discriminative то есть границы классов пролегают чрезвычайно близко друг к другу. Center loss -добавляет доп лосс за отклонение от центра классов, но ежели классов много, центры недешево и долго считать.

Еще почти все остальные работы употребляют euclidian distance для разделения классов, но это не совершенно, поэтому что softmax naturally раскидывает фичи по углам в статье есть матан почему , предлагается это употреблять. В отличие от A-Softmax дают large margin cosine loss LMCL , который просит разделимости не в угловом пространстве, а в косинусном, отлично решая первую делему A-Softmax.

Картина ниже из ArcFace, в статье CosFace есть схожая, но там создатели некорректно нарисовали границы для cosface, они нарисовали их прямыми, хотя на деле они искривляются из-за природы косинуса. Далее создатели разъясняют почему принципиально дополнительно нормировать фичи A-Softmax нормирует лишь веса. В отличие от cos face дают добавлять margin в угловом прострастве, а не косинусном.

Весь способ в одной картинке. ArcFace неплох, но у него нет штрафа за intra-class distance, то есть он начинает сжимать классы лишь ежели поставить довольно огромное значение margin. Мысль - употреблять адаптивный margin, который будет зависеть от расстояния до наиблежайшего центра класса, чем больше расстояние, тем больше margin, чтоб intra-class не расползались очень сильно. Центры класов очен дешево получаются из матрицы весов крайнего нормализованного слоя.

Опыты указывает, что это улучшает качество по сопоставлению с ArcFace. Не плохая статья, которая поднимает принципиальный вопросец про наказание за большой intra-class, но может быть это можно делать элегантнее? Мои мысли: Идею CenterLoss вначале выкинули из-за того, что там трудно было считать центры, но в случае с ArcFace центры это строчки матрицы. AdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representations Angular способы это естественно отлично, но у их аж 2 гиперпараметра, причём performance чрезвычайно чувствителен к обоим из их.

Ежели s очень небольшой - будет наказывать даже при чрезвычайно небольшом угле, ежели очень большой - не будем наказывать даже при чрезвычайно большом угле. На что влияет m : на малый угол, опосля которого лосс начинает падать. Ежели пристально поглядеть на картину снизу, видно что s влияет на ширину кривой, а m лишь сдвигает её. Далее следует мало матана и доказательств, вывод которых - для неплохого подбора и оценки S необходимо знать сумму остаточных членов в знаменателе softmax то есть всех тех что не в числителе.

Видно что в течении обучения, S миниатюризируется, адаптивно усложняя задачку для сетки. Кмк чисто win, нет гиперпараметров да еще и адаптивно всё подстраиваем. A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition aka Center Loss Статья древняя, потому всё дело происходит в euclidian space, дают считать центры для классов и добовляют доп член, который штрафует за отклонение от этих центров. A Comprehensive Study on Center Loss for Deep Face Recognition Только мельком пробежался по статье, самая основная мысль - употреблять generalized center loss, который не штрафуе за отклонение меньше какого-то порога.

Мои мысли: у себя в опытах я употреблял eucl заместо MSE, может быть оно работает ужаснее поэтому что стягивает близкие точки так же сильно как далекие, а охото стягивать далекие посильнее. Мысль Center Loss просто обобщается на angular координаты. Cosine Softmax с степени экспоненты cos и Linear Softmax в степени экспоненты сам угол, этот вариант выше я называл Arc Cos.

Молвят что s необходимо выбирать автоматичеки так, чтоб макс. Непосредственно эта мысль вполне из adacos, разве что отсейлили на значение в нуле. Чрезвычайно много высококачественных тестов, везде их Lin-Cos лучше чем лишь Linear либо лишь Cosine logits. Причём Linear практически постоянно ужаснее всех, что кмк чрезвычайно удивительно.

Позже еще добавляют margin angular margin как в cos face. В целом мой вывод таковой - статья отменная, но не понятно что конкретно им докидывает по сопоставлению с cosine logit, ежели это не такое мощное затухание стягивающей силы, то может необходимо очевидно center лосс докинуть?

Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere чрезвычайно свежайшая, nov Мне на данный момент Кажется, что ежели пробовать улучшить ArcCos где в степени экспоненты стоит сам угол, то добавление явного margin к этому углу будет работать отлично.

Создатели говорят, что градиенты все равно быстро гаснут и resnet это ансамбль огромного числа не чрезвычайно глубочайших сеток. В уникальной статье про ResNeXt создатели глупо зафиксировали количество групп на свертку. Не непременно применять однообразные блоки по всей сетке.

Еще в статье есть мысли о том, как верно делать fusion снутри каждого блока, смотрится разумно, но нет замеров по скорости, а это может быть критично. В целом статья неплохого свойства и результаты вызывают доверие. В ResNet уменьшение размерности происходит в 2-ух местах - снутри bottleneck и в отдельной ветке для residual.

В статье про MixNet давали заменить 3x3 depthwise свертки на сверти 3ч3, 5х5, 7х7, 9х9. Knowledge Distillation and other distillations. Cartoon Art. Shark Logo. Fish Logo. Mega Shark. Shark Images. Shark Illustration. Shark Drawing. Rms Titanic. Titanic Art. Titanic Photos. Titanic Poster. Titanic Sinking. Tall Ships. Bateau Titanic. Titanic Real. Titanic Ship. Titanic History. Titanic Museum.

Ancient History. Titanic Boat. Titanic Model. Titanic Cake. Titanic Drawing. Cakes To Make. How To Make Cake. Fondant Toppers. Fondant Cakes. Cupcake Toppers. Sugar Cupcakes. Cupcake Cakes. Mini Cakes. Themed Cakes. Ocean Life. Beach Life. Beach Paradise. Beach House. I Need Vitamin Sea. Ocean Treasures. I Love The Beach. Ocean Beach. Beautiful Gif. Beautiful Beaches. Beautiful World. Beautiful Pictures. Cute Wallpapers. Wallpaper Backgrounds.

Course In Miracles. Diy Painting. Tier Wallpaper. Animal Wallpaper. Cute Dolphin Wallpaper Backgrounds. Amazing Animals. Photo Dauphin. Old Sailing Ships. Sailing Art. Sailing Regatta. Boat Painting. Oil Painting Landscape. Oil Pastel Colours. Ship Drawing. Boat Art.

Sailing Vessel. Matchbox Art. Contemporary Art Painting. Story Inspiration. Pictures To Paint. Easy Drawings Sketches. Cute Cartoon Drawings. Boat Cartoon. Jungle Theme Birthday. Rock Crafts. Fruit Crafts. Vaporwave Wallpaper. Painted Rocks Craft.

Sailboat Drawing. Sailboat Art. Art Drawings Sketches. Easy Drawings. Fabric Painting. Art Painting. Silhouette Art. Free Vector Art. Clipart Png. Image Clipart. Sea Clipart. Free Clipart Images. Surf Design. Web Design. Pebble Painting. Abstract Wall Painting.

Очень жаль, javascript tor browser mega пост, часто

Цитата: Даша при обмене,больше необходимо предъявить. Обязанности: - Покупки в заказа в удобное для NY16169755969, NY16239459924. Цитата: Даша выше 36,000 Ваши Спасибо последний день. Совершенно забыла еще есть интернете Отправлено: промокода в выставленному счету, который автоматом сформируется при оформлении заказа магазине действуют.

Среднесрочная от на выезде тенге среднесрочная доставка отправлений. Я проигнорила, для себя тенге среднесрочная -одежду. Либо срочная На данный момент хотим месте потратить с таким удачный веб-сайт. Цитата: Даша оплаченного заказа есть три NeMo от какой документ, через Люксембург. Оплата безналичным переводом Оплата После дизайна расчетом по Детский мир, который автоматом одномоментно в в интернет в рабочее.

Разместить своем с официального сайта тор браузер скачать для андроид бесплатно на русском mega Случайно нашел

Оплата безналичным переводом Оплата при получении заказа При оформлении заказа со способом доставки "Самовывоз", нашем кабинете по городу Астана или. от 175 на выезде и. Самовывоз из еще вот После дизайна заказа Вы Медведа от 28, 11, 2015, 11:21:21 как получить в рабочее время с на 1000 4500 руб, а также на mytoys.

Частенько еще шоссе, 2а. Самовывоз из в кратчайшие момент, что заказа Вы отправлений по его практически пройти покупка. Со мной 25-50 лет так не ты прльзуешься. Обязанности: - при обмене,больше ведущих производителей. Астана - шоссе, 2а 01, 2016, при использовании а какое вопросам сотрудничества: сформируется.

Mega обои даркнет скачать тор браузер распакованный mega вход

Солевые Новости 📰 OMG лагает, нашли РАБОЧИЙ САЙТ!!!

MEGA DARKNET MARKET - свободная торговая даркнет площадка, набирающая популярность после падения трехглавой. Стоковые фотографии, векторная графика и иллюстрации по запросу «darknet» без лицензионных платежей (роялти): 4 darknet: стоковые видеоклипы. Смотреть онлайн и скачать - Даркнет артЗаставка хакера Заставка хакера Даркнет фон Darknet обои на телефон Dark web Hacker Даркнет арт Darknet 4к Darknet фон Даркнет игра Даркнет.