Анализ объектов с целью выделения признаков существенных несущественных

Методика "Выделение существенных признаков" | Тест (4 класс) на тему:

Инструкция для детей и подростков: "Здесь даны ряды слов, которые составляют задания. В каждой строчке перед скобками стоит одно слово, а в скобках - 5 слов на выбор. Тебе надо из этих пяти слов выбрать только два, которые находятся в наибольшей связи со словом перед скобками - "сад", а в скобках слова: "растения, садовник, собака, забор, земля". Сад может существовать без собаки, забора и даже без садовника, но без земли и растений сада быть не может. Значит, следует выбрать именно 2 слова - "земля" и "растения".

1. Сад (растения, садовник, собака, забор, земля).

2. Река (берег, рыба, рыболов, тина, вода).

3. Город (автомобиль, здания, толпа, улица, велосипед).

4. Сарай (сеновал, лошадь, крыша, скот, стены).

5. Куб (углы, чертеж, сторона, камень, дерево).

6. Деление (класс, делимое, карандаш, делитель, бумага).

7. Кольцо (диаметр, алмаз, проба, окружность, золото).

8. Чтение (глаза, книга, очки, текст, слово).

9. Газета (правда, происшествие, кроссворд, бумага, редактор).

10. Игра (карты, игроки, фишки, наказания, правила).

11. Война (самолет, пушки, сражения, ружья, солдаты).

12. Книга (рисунки, рассказ, бумага, оглавление, текст).

13. Пение (звон, искусство, голос, аплодисменты, мелодия).

14. Землетрясение (пожар, смерть, колебания почвы, шум, наводнение).

15. Библиотека (столы, книги, читальный зал, гардероб, читатели).

16. Лес (почва, грибы, охотник, дерево, волк).

17. Спорт (медаль, оркестр, состязания, победа, стадион).

18. Больница (помещение, уколы, врач, градусник, больные).

19. Любовь (розы, чувства, человек, свидание, свадьба).

20. Патриотизм (город, родина, друзья, семья, человек).

Методика «Выделение существенных признаков» (1-2 класс).

Методика «Выделение существенных признаков» (1 класс).

Цель: выявление уровня  развития  операции логического мышления – выделение существенных признаков.

Оцениваемое УУД: логические  универсальные   учебные   действия. 

Форма проведения: письменный опрос

Возраст: младшие школьники.

Критерии оценивания:

высокий уровень – 6-7 (правильных ответов).

средний уровень - 3-5 .

низкий уровень - 1-2 .

Один балл дается за два правильно выбранных слова, а 0,5 балла – за одно правильно выбранное слово.

Методика выявляет способность испытуемого отделять существенные признаки предметов или явлений от второстепенных. Кроме того, наличие ряда заданий, одинаковых по характеру выполнения, позволяет судить о последовательности рассуждений испытуемого.

Для исследования пользуются либо специальным бланком, либо экспериментатор предлагает испытуемому задачи. Предварительно даются инструкции.

Инструкция: «В каждой строчке вы найдете одно слово, стоящее перед скобками, и далее 5 слов в скобках. Все слова, находящиеся в скобках, имеют какое-то отношение к слову стоящему перед скобками. Выберите только два и подчеркните их».

Слова в задачах подобраны таким образом, что обследуемый должен продемонстрировать свою способность уловить абстрактное значение тех или иных понятий и отказаться от более легкого, бросающегося в глаза, но неверного способа решения, при которых вместо существенных выделяются частные, конкретно-ситуационные признаки.

Стимульный материал:

1. Сад (растение, садовник, собака, забор, земля).

2. Река (берег, рыба, рыболов, тина, вода).

3. Города (автомобиль, здание, толпа, улица, велосипед).

4. Сарай (сеновал, лошади, крыша, скот, стены).

5. Чтение (глаза, книга, картинка, печать, слово).

6. Газета (правда, приложение, бумага, редактор).

7. Игра (карты, игроки, штрафы, наказания, правила).

1. 1. Растение, земля.

   2. Берег, вода.

   3. Здание, улица.

   4. Крыша, стены.

   5. Глаза, печать.

   6. Бумага, редактор.

   7. Игроки, правила.

Результаты стоит обсудить с испытуемым, выяснить, упорствует ли испытуемый в своих неправильных ответах, и чем объясняет свой выбор.

Методика «Логические закономерности» (2 класс).

Цель: выявление уровня  развития  логического мышления.

Оцениваемое УУД: логические  универсальные   учебные   действия .

Форма проведения: письменный опрос.

Возраст: младшие школьники.

Испытуемым предъявляют письменно ряды чисел. Им необходимо проанализировать каждый ряд и установить закономерность его построения. Испытуемый должен определить два числа, которые бы продолжили ряд. Время решения заданий фиксируется. Числовые ряды:

1. 2, 3, 4, 5, 6, 7…

2. 6, 9, 12, 15, 18, 21…

3. 1, 2, 4, 8, 16, 32…

4. 4, 5, 8, 9, 12, 13…

5. 19, 16, 14, 11, 9, 6…

6. 29, 28, 26, 23, 19, 14…

7. 16, 8, 4, 2, 1, 0, 5…

8. 1, 4, 9, 16, 25, 36…

9. 21, 18, 16, 15, 12, 10…

10. 3, 6, 8, 16, 18, 36…

Учебно-методический материал «Существенные признаки объекта»

Каждый учитель несет ответственность не только за предметные знания и умения учащихся, его способностей к познанию, умению обучаться и развиваться на протяжении всей жизни, т.е. универсальных учебных действий.

Данные задания являются продуктивными, так как учат обучающихся преобразовывать информацию, связывать реальную учебную ситуацию с изученными правилам и закономерностями.

Достигаемые метапредметные результаты:

познавательные УУД - анализ объекта с выделением существенных и несущественных признаков;

Выберите из характерных признаков объекта существенные

(без которых объект перестаёт существовать)

 Правильные ответы выделены жирным шрифтом

Незначительное vs. Незначительное | ScienceBlogs

Как и 99,8% сотрудников психологических факультетов, я ненавижу статистику преподавания , во многом потому, что она чертовски скучна как для преподавателей, так и для студентов, а также потому, что студенты чертовски долго ее понимают, и что приводит к действительно болезненным взаимодействиям. Я думаю, что отчасти проблема заключается в том, что то, как мы говорим о статистике, не предназначалось для облегчения обучения в бакалавриате. И чтобы увидеть это, вам не нужно идти дальше концепции статистической значимости.

Прежде всего, чья идея называть это значимым? Я имею в виду, первое, что вы говорите студентам, это то, что статистически значимый результат не означает, что результат значим в каком-либо значимом смысле (скажем, практически), но, конечно, они никогда этого не поймут, потому что это сбивает с толку. И в результате они постоянно называют нулевые результаты «незначительными». Но они не «незначительны» или, по крайней мере, не обязательно таковы. Они вполне могут быть значительными - например, нулевой результат исследования, направленного на поиск связи между аутизмом и вакцинами, может быть очень , особенно для тех, на кого подали иски семьи детей-аутистов.Поэтому я говорю своим ученикам снова и снова, снова и снова, чтобы они относились к результатам статистических тестов, которые не достигают статистической значимости, как «несущественные». Но «несущественный» - это не то слово, которое кто-либо использует в любом контексте, кроме статистики. Итак, они говорят: «Хорошо, незначительно, не незначительно, поняли», а затем в каждой статье и каждой презентации они пишут или говорят: «Наши результаты были незначительными». Ааааааааааааххххххххх! Иногда можно почти увидеть, как их мозг пытается убедить рот сказать «неважно», но его рот отказывается, и выходит «незначительное».Это просто неприятно.

Теперь я был бы счастлив полностью отказаться от концепции статистической значимости, но я не тот, кто принимает такого рода решения, поэтому, если мы должны сохранить ее и научить, можем ли мы, пожалуйста, называть это что-то другое? Как насчет того, «статистически достаточно хорошо, чтобы я мог опубликовать», «статистически лучше для нас, чем если бы наше значение p было больше 0,05 / 0,01 / 0,001» или «статистически неуклюже»? Потому что это «значимое» дерьмо не работает.

rant>

О проекте «Важные объекты»

«Истории являются настолько мощным двигателем эмоциональной ценности, что их влияние на субъективную ценность любого объекта можно реально измерить объективно». - Джошуа Гленн и Роб Уокер

«Когда люди находят смысл в вещах - остерегайтесь». - Эдвард Гори

ИДЕЯ

Талантливый, творческий писатель придумывает рассказ об объекте. В соответствии с нашей гипотезой объект, приданный этим вымыслом, должен приобрести не просто субъективную, но объективную ценность.Как проверить нашу теорию? Через eBay!

ПЕРВАЯ ФАЗА: ЭКСПЕРИМЕНТ

Significant Object - Шейла Хети, Николсон Бейкер, Лидия Миллет, Колсон Уайтхед, Джонатан Летем и 95 других - выходил с июля по ноябрь 2009 года. SO v1, как мы назвали этот первый том, был квазиантропологический эксперимент, гипотеза которого заключалась в следующем: «Повествование превращает незначительные объекты в значимые». Параметры эксперимента были следующие:

1.Кураторы эксперимента покупают предметы не дороже нескольких долларов в благотворительных магазинах и на гаражных распродажах.
2. Участвующий писатель связан с объектом. Затем он или она пишет вымышленную историю в любом стиле и любым голосом об объекте. Вуаля! Ничем не примечательная обломанная штука внезапно превратилась в «значительный» объект!
3. Каждый значительный объект выставлен на продажу на eBay. S.o. изображен, но вместо фактического описания используется только что написанный вымышленный рассказ кого-то.Тем не менее, следует избегать впечатления, что рассказ правдив; Цель проекта - , а не - обмануть клиентов eBay. (Это приведет к аннулированию нашего теста.) Рядом с его историей появится подпись автора.
4. Победителю торгов высылается значительный объект по почте вместе с распечаткой его вымышленной истории. Чистая выручка от продажи передается соответствующему автору. Авторы сохраняют за собой все права на свои рассказы.
5. Результаты эксперимента занесены в каталог на этом сайте.Кураторы проекта оставляют за собой право использовать эти материалы на других площадках и в других СМИ. Например: может быть, мы издадим книгу.

Результаты нашего эксперимента? Если увеличение «ценности в торговле» предметов секонд-хенда может быть принято как объективное свидетельство увеличения значимости предметов, то наша гипотеза оказалась верной на 100%. Мы продали хлам из благотворительных магазинов на сумму 128,74 доллара за 3612,51 доллара, и все они пошли авторам SO v1.

ВТОРАЯ ФАЗА: БЛАГОТВОРИТЕЛЬНЫЙ СБОР ФИНАНСИРОВАНИЙ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ

Мы ответили на вопрос о том, могут ли истории добавить измеримую ценность к почти бесполезным безделушкам, решительно ДА.Но что делать с этим ответом?

Significant Objects, подготовленный Кэтрин Дэвис, Томом Маккарти, Эми Фассельман, Нилом Лабютом, Гэри Пантером и 45 другими, начался в декабре 2009 года и завершился в феврале 2010 года. SO v2 собрал 2244,11 долларов США для 826 National, программа обучения творческому письму для подростков в семи городах.

За ним последовал наш третий том, 50 рассказов писателей, включая Уэсли Стейса, Рика Муди и Хайди Джулавитс. SO v3 собрал 1 748,82 доллара для некоммерческой организации Girls Write Now, которая занимается наставничеством молодых женщин из групп риска в Нью-Йорке. В сотрудничестве с 20X200 мы добавим к этой общей сумме продажи (очень доступных) принтов в стиле v3, сделанных Кейт Бингаман-Берт; получите свой здесь и поддержите Girls Write Now.

В июне 2010 года мы опубликовали неделю эпистолярных рассказов, куратор которой - Бен Гринман. Доходы от этих пяти аукционов были направлены некоммерческому освещенному изданию One Story.

В октябре 2010 года мы опубликовали неделю рассказов, предшествовавших нашему первому в истории живому событию и Object Slam в Сан-Франциско.Выручка пошла в Root Division, художественную организацию, которая проводила наше мероприятие.

В целом, наши различные усилия на втором этапе собрали 4 351,50 доллара для достойных, связанных с освещением компаний. Significant Objects превратилась из эксперимента в тематический литературный журнал, используя eBay в качестве одной из своих издательских платформ.

ТРЕТИЙ ЭТАП: КНИГА!

В 2012 году Fantagraphics выпустит книгу из 100 историй о знаменательных объектах. Пока мы работаем над обработкой данных и другими аспектами книги, сайт находится в перерыве.Пожалуйста, следите за нашим впечатляющим возвращением!

СОХРАНИТЬ ВКЛАДКИ В ПРОЕКТЕ

Щелкните здесь, чтобы подписаться на рассылку новостей о проекте «Важные объекты» по электронной почте. Щелкните здесь, чтобы подписаться на нашу ленту Twitter. Чтобы посмотреть наши вырезки из прессы, нажмите здесь. Ознакомьтесь с этой группой Flickr, победившей на торгах eBay по объектам проекта.

Расскажите другу о важных объектах!

КУРАТОРЫ

Significant Objects - детище журналиста Роба Уокера, который часто пишет о различных аспектах материальной культуры, и Джоша Гленна, чья книга « Принимая вещи серьезно» рассматривает то, как мы придаем обычным объектам необычайную значимость.

Дизайн сайта Мэтт Глейзер. Большое спасибо Робу Туртелоту за разработку оригинального сайта и Джо Альтерио за логотип кружки. SO v2 и v3 были бы невозможны без усилий Эммы Вестлинг. Также благодарим нашего трудолюбивого стажера Кейтлан Каннингем.

НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, чтобы ознакомиться с нашей политикой в ​​отношении АВТОРСКИХ ПРАВ, КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ и ДРУГОГО.

5 серьезных проблем и решений по обнаружению объектов | Кимберли Фессел

В последнее время в области компьютерного зрения произошел значительный прогресс, во многом благодаря достижениям в области глубокого обучения, в частности сверточных нейронных сетей (CNN). Классификация изображений, при которой компьютер классифицирует или присваивает метки изображению на основе его содержимого, часто позволяет получить отличные результаты, просто используя предварительно обученные нейронные сети и тонко настраивая последние несколько уровней пропускной способности.

Классификация и , однако, обнаружение неизвестного числа отдельных объектов на изображении считалось чрезвычайно сложной задачей всего несколько лет назад.Эта задача, называемая обнаружением объектов, теперь выполнима и даже была реализована такими компаниями, как Google и IBM . Но весь этот прогресс был нелегким! Обнаружение объектов представляет множество серьезных проблем, помимо того, что требуется для классификации изображений. После краткого введения в тему давайте подробно рассмотрим несколько интересных препятствий, которые эти проблемы создают, а также различные новые решения.

Конечная цель обнаружения объектов - найти важные элементы, нарисовать прямоугольные ограничивающие рамки вокруг них и определить класс каждого обнаруженного объекта.Приложения обнаружения объектов появляются в многих различных областях , включая обнаружение пешеходов для беспилотных автомобилей, мониторинг сельскохозяйственных культур и даже отслеживание мяча в реальном времени для занятий спортом. На протяжении многих лет исследователи посвятили этой цели значительный объем работы: от алгоритма обнаружения лиц Виола и Джонса , опубликованного в 2001 году, до RetinaNet , быстрой и высокоточной инфраструктуры обнаружения одного состояния, выпущенной в 2017 году. Введение CNN знаменует поворотный момент в истории обнаружения объектов, поскольку почти все современные системы используют CNN в той или иной форме.Тем не менее, оставшаяся часть этого поста будет посвящена решениям глубокого обучения для обнаружения объектов, хотя аналогичные проблемы сталкиваются и с другими подходами. Чтобы узнать больше об основах обнаружения объектов, ознакомьтесь с моим сообщением в блоге Metis: «: Руководство для начинающих по обнаружению объектов ».

Первым серьезным осложнением обнаружения объекта является его дополнительная цель: мы хотим не только классифицировать объекты изображения, но и определять положение объектов, что обычно называется задачей локализации объекта .Чтобы решить эту проблему, исследователи чаще всего используют функцию потерь при выполнении нескольких задач, чтобы наказывать как неправильные классификации, так и ошибки локализации.

Региональные CNN представляют собой один из популярных классов структур обнаружения объектов. Эти методы состоят из генерации предложений по регионам, в которых вероятнее всего будут расположены объекты, с последующей обработкой CNN для классификации и дальнейшего уточнения местоположения объектов. Росс Гиршик и др. разработали Fast R-CNN , чтобы улучшить свои первоначальные результаты с R-CNN .Как следует из названия, Fast R-CNN обеспечивает резкое ускорение, но также повышается точность, поскольку задачи классификации и локализации оптимизируются с использованием одной унифицированной многозадачной функции потерь. Каждая область-кандидат, которая может содержать объект, сравнивается с истинными объектами изображения. В этом случае для регионов-кандидатов применяются штрафы как за ложную классификацию, так и за несовпадение ограничивающих рамок. Следовательно, функция потерь состоит из двух видов членов:

, где термин классификации накладывает логарифмические потери на прогнозируемую вероятность истинного класса объекта и , а член локализации представляет собой плавные потери L5 для четырех позиционных компонентов, которые определите прямоугольник.Обратите внимание, что штраф за локализацию не применяется к фоновому классу, когда объект отсутствует, u = 0 . Также обратите внимание, что параметр λ может быть настроен для более сильного приоритета классификации или локализации.

Алгоритмы обнаружения объектов должны не только точно классифицировать и локализовать важные объекты, они также должны быть невероятно быстрыми во времени прогнозирования, чтобы соответствовать требованиям обработки видео в реальном времени. За прошедшие годы несколько ключевых улучшений повысили скорость этих алгоритмов, сократив время тестирования с нуля.02 кадра в секунду для R-CNN до впечатляющих 155 кадров в секунду Fast YOLO.

Fast R-CNN и Faster R-CNN предназначены для ускорения исходного подхода R-CNN. R-CNN использует выборочный поиск для генерации 2000 областей-кандидатов, представляющих интерес (RoI), и пропускает каждый RoI через базу CNN индивидуально, что вызывает серьезное узкое место, поскольку обработка CNN довольно медленная. Fast R-CNN вместо этого отправляет все изображение через базу CNN только один раз, а затем сопоставляет RoI, созданные с помощью выборочного поиска, с картой характеристик CNN, что приводит к 20-кратному сокращению времени обработки.Хотя Fast R-CNN намного быстрее, чем R-CNN, сохраняется еще один барьер скорости. Быстрому R-CNN требуется примерно 2,3 секунды для обнаружения объекта на одном изображении, а выборочный поиск занимает полные 2 секунды из этого времени! Более быстрый R-CNN заменяет выборочный поиск отдельной субнейронной сетью для генерации RoI, создавая еще 10-кратное ускорение и, таким образом, тестирование со скоростью примерно 7–18 кадров в секунду.

Несмотря на эти впечатляющие улучшения, видео обычно снимаются со скоростью не менее 24 кадров в секунду, что означает, что Faster R-CNN, скорее всего, не поспеет за темпами.Региональные методы состоят из двух отдельных этапов: предложение регионов и их обработка. Такое разделение задач оказывается несколько неэффективным. Другой основной тип систем обнаружения объектов вместо этого основан на едином подходе с одним государством. Эти так называемые однократные детекторы полностью обнаруживают и классифицируют объекты за один проход по изображению, что существенно сокращает время тестирования. Один такой однократный детектор YOLO начинает с размещения сетки поверх изображения и позволяет каждой ячейке сетки обнаруживать фиксированное количество объектов различных размеров.Для каждого истинного объекта, присутствующего на изображении, ячейка сетки, связанная с центром объекта, отвечает за предсказание этого объекта. Таким образом, сложная, многосторонняя функция потерь гарантирует, что вся локализация и классификация происходят в рамках одного процесса. Одна версия этого метода, Fast YOLO, даже достигла скорости 155 кадров в секунду; однако точность классификации и локализации резко падает на такой повышенной скорости.

В конечном счете, современные алгоритмы обнаружения объектов пытаются найти баланс между скоростью и точностью.На эти результаты влияет несколько вариантов дизайна, выходящих за рамки обнаружения. Например, YOLOv3 позволяет использовать изображения с различным разрешением: изображения с высоким разрешением обычно имеют более высокую точность, но более медленную обработку, и наоборот для изображений с низким разрешением. Выбор базы CNN также влияет на компромисс скорости и точности. Очень глубокие сети, такие как 164 уровня, используемые в Inception-ResNet-V2, дают впечатляющую точность, но бледны по сравнению с фреймворками с VGG-16 с точки зрения скорости. Выбор схемы обнаружения объектов должен производиться в зависимости от того, какой приоритет имеет скорость или точность.

Для многих приложений обнаружения объектов интересующие объекты могут появляться в широком диапазоне размеров и соотношений сторон. Практики используют несколько методов, чтобы алгоритмы обнаружения могли захватывать объекты в различных масштабах и представлениях.

Якорные блоки

Вместо выборочного поиска обновленная сеть региональных предложений Faster R-CNN использует небольшое скользящее окно по сверточной карте характеристик изображения для генерации потенциальных RoI. Множественные RoI могут быть предсказаны в каждой позиции и описаны относительно ссылочных ящиков .Формы и размеры этих якорных ящиков тщательно подобраны, чтобы охватить диапазон различных масштабов и соотношений сторон. Это позволяет обнаруживать различные типы объектов с надеждой на то, что координаты ограничивающей рамки не нужно будет сильно настраивать во время задачи локализации. Другие структуры, в том числе детекторы одиночного взрыва, также используют якорные блоки для инициализации интересующих областей.

Карты с множественными характеристиками

Детекторы одиночного выстрела должны уделять особое внимание проблеме множественных масштабов, поскольку они обнаруживают объекты за один проход через структуру CNN. Если объекты обнаруживаются только из последних слоев CNN, будут обнаружены только большие элементы, поскольку более мелкие элементы могут потерять слишком много сигнала во время понижающей дискретизации в слоях объединения. Для решения этой проблемы однократные детекторы обычно ищут объекты в нескольких слоях CNN, включая более ранние слои, где сохраняется более высокое разрешение.Несмотря на меры предосторожности, связанные с использованием карт с несколькими характеристиками, одноразовые детекторы, как известно, с трудом обнаруживают мелкие объекты, особенно те, которые находятся в плотных группах, например, в стае птиц.

Сеть пирамиды признаков

Сеть пирамиды признаков (FPN) развивает концепцию множественных карт признаков на один шаг дальше. Изображения сначала проходят типичный путь CNN, давая семантически богатые финальные слои.Затем, чтобы восстановить лучшее разрешение, FPN создает нисходящий путь, повышая дискретизацию этой карты функций. Хотя путь сверху вниз помогает обнаруживать объекты разных размеров, пространственное положение может быть искажено. Боковые связи добавляются между исходными картами объектов и соответствующими реконструированными слоями для улучшения локализации объекта. FPN в настоящее время предоставляет один из ведущих способов обнаружения объектов в различных масштабах, и YOLO был дополнен этим методом в , его 3-й версии .

Ограниченный объем аннотированных данных, доступных в настоящее время для обнаружения объектов, оказывается еще одним серьезным препятствием. Наборы данных обнаружения объектов обычно содержат достоверные примеры для примерно от дюжины до сотни классов объектов, тогда как наборы данных классификации изображений могут включать более 100 000 классов. Кроме того, краудсорсинг часто производит теги классификации изображений бесплатно (например, путем анализа текста предоставленных пользователями подписей к фотографиям).Однако сбор наземных меток вместе с точными ограничивающими рамками для обнаружения объектов остается невероятно утомительной работой.

Набор данных COCO, предоставленный Microsoft, в настоящее время является одним из лучших доступных данных по обнаружению объектов. COCO содержит 300 000 сегментированных изображений с 80 различными категориями объектов с очень точными метками местоположения. Каждое изображение содержит в среднем около 7 объектов, и они появляются в очень широком масштабе. Каким бы полезным ни был этот набор данных, типы объектов за пределами этих 80 выбранных классов не будут распознаваться при обучении исключительно на COCO.

Очень интересный подход к уменьшению дефицита данных исходит из YOLO9000, второй версии YOLO . YOLO9000 включает в себя множество важных обновлений YOLO, но он также направлен на сокращение разрыва в наборе данных между обнаружением объектов и классификацией изображений. YOLO9000 обучается одновременно на COCO и ImageNet , наборе данных классификации изображений с десятками тысяч классов объектов. Информация COCO помогает точно определять местонахождение объектов, а ImageNet увеличивает словарный запас YOLO в области классификации.Иерархическое дерево WordTree позволяет YOLO9000 сначала определять концепцию объекта (например, «животное / собака»), а затем углубляться в детали (например, «Сибирский хаски»). Этот подход, по-видимому, хорошо работает для концепций, известных COCO, таких как животные, но плохо работает с менее распространенными концепциями, поскольку предложение RoI исходит исключительно от обучения с COCO.

Несбалансированность классов является проблемой для большинства проблем классификации, и обнаружение объектов не является исключением. Рассмотрим типичную фотографию. Скорее всего, фотография содержит несколько основных объектов, а остальная часть изображения заполнена фоном. Вспомните, что выборочный поиск в R-CNN дает 2000 потенциальных значений RoI для изображения - только представьте, сколько из этих областей не содержат объектов и считаются отрицательными!

В RetinaNet реализован недавний подход, называемый потерей фокуса, который помогает уменьшить влияние классового дисбаланса.В функции оптимизационных потерь фокальные потери заменяют традиционные логарифмические потери при наказании за неправильную классификацию:

, где pᵤ - это прогнозируемая вероятность класса для истинного класса и γ> 0. Дополнительный коэффициент (*) снижает потери для хорошо классифицированных примеров с высокой вероятностью, и общий эффект снижает внимание к классам со многими примерами, которые модель хорошо знает, такими как фоновый класс. Таким образом, интересующие объекты, принадлежащие к классам меньшинств, приобретают большую значимость и видят большую точность.

Обычно считается, что обнаружение объектов намного сложнее, чем классификация изображений, в частности из-за этих пяти проблем: двойные приоритеты, скорость, несколько масштабов, ограниченные данные и несбалансированность классов. Исследователи приложили много усилий для преодоления этих трудностей, зачастую принося потрясающие результаты; однако серьезные проблемы все еще сохраняются.

Практически все фреймворки обнаружения объектов продолжают бороться с небольшими объектами, особенно с теми, которые сгруппированы вместе с частичными окклюзиями.Обнаружение в режиме реального времени с классификацией верхнего уровня и точностью локализации остается сложной задачей, и практикующим специалистам часто приходится отдавать приоритет одному или другому при принятии проектных решений. Слежение за видео может увидеть улучшения в будущем, если предполагается некоторая непрерывность между кадрами, а не обработка каждого кадра по отдельности. Кроме того, интересное усовершенствование, которое может привести к дальнейшим исследованиям, могло бы расширить существующие двумерные ограничивающие прямоугольники до трехмерных ограничивающих кубов. Несмотря на то, что многие объекты обнаруживают

Найдите важные впечатления, которые вдохновят вас на будущее

Значимые события - это события вашей личной истории, которые вы запомнили, потому что они заставляли вас чувствовать себя хорошо, довольными, вовлеченными, воодушевленными, вдохновленными в потоке. Оглядываясь назад, независимо от результата, вы чувствуете гордость и удовлетворение этим опытом.

Ваш значительный опыт может многое сказать о том, что для вас действительно важно. Изучив свой значительный опыт, вы сможете лучше понять свои ценности, убеждения, интересы, сильные стороны и мечты.

Независимо от того, выбираете ли вы занятие, думаете о поступлении в школу или меняете направление своей карьеры, ваш значительный опыт может вам помочь:

• Определить новые возможности
• Адаптировать к изменениям
• Создайте успешную карьеру
• Преуспеть в выбранной вами карьере

Ключ к вашим впечатлениям

Если вы похожи на многих людей, вы чувствуете наибольшее удовлетворение, когда вещи, которые вы делаете, что-то для вас значат, вне зависимости от того, преуспеваете ли вы в них или считаете это успехом.Хотя значительный опыт может включать в себя задачи, в которых вы хорошо разбираетесь, ключ кроется в том, как вы относитесь к этому опыту. Значительный опыт может быть:

• Школьный проект, который познакомил вас с новым увлекательным интересом, независимо от того, получили ли вы A +
• Время, когда вы помогали соседу, другу или однокласснику, даже если ваши действия не попали в 6-тичасовые новости
• Время, когда вы уложились в сжатые сроки, даже если вы были всего одним членом всей проектной команды

Выявление значительного опыта

Действия в этом разделе помогут вам выявить значительный опыт.Следующие советы помогут вам получить от занятий максимальную отдачу:

• Стремитесь выделить как минимум 3 значимых опыта.
• Ищите то, что вам нравится делать, а не то, что вы делаете лучше всего.
• Запишите или запишите как можно больше подробностей о каждом опыте.
• Выполняйте многие виды деятельности. Чем больше вы делаете, тем с большим количеством материала вам придется работать.
• Подумайте о том, как вы относитесь к этому опыту. Что думают другие и знает ли кто-нибудь об этом, не имеет значения.

Действия: Чем вы гордитесь?

Вспомните время, когда вы сделали то, чем гордились. Не ограничивайте себя работой или школой - используйте все области своей жизни, прошлые и настоящие: работа, отдых, учеба, дом, творческие занятия, волонтерство и отношения с семьей и друзьями. Для каждого опыта задайте себе следующие вопросы:

• Что я сделал?
• Когда это произошло?
• Что в результате?
• Почему я этим горжусь?

Вы можете использовать упражнение «Значительный опыт» в разделе «Познай себя» на сайте CAREERinsite, чтобы записать свои ответы.

Деятельность: Любовь всей вашей жизни

Разделите свою жизнь на периоды примерно по 5 лет. Постарайтесь вспомнить, чем вы любили заниматься, что вас интересовало и что вы сильно чувствовали в каждый период. См. Примеры ниже.

Временной интервал (возраст)

• 5–10 лет
  • Досуг и развлечения— танцы, уход за домашними животными, катание на коньках, чтение
  • Образование - любимые предметы: языкознание, обществознание
  • Работа - нет
• 11–15 лет
  • Досуг и отдых - верховая езда, волонтерство с особыми потребностями, дети, чтение
  • Образование - любимые предметы: языкознание, обществознание
  • Работа - Присмотр за детьми
• 16–20 лет
  • Досуг и отдых - пеший туризм, участие в программе верховой езды для детей с особыми потребностями, чтение
  • Образование - прослушал специальные курсы, например курсы психологии
  • Работа— руководитель лагеря, любил работать на открытом воздухе

И так далее...

Действия: Обзор вашего года

Вспомните прошлый год. Найдите 3 занятия или события из любого аспекта вашей жизни, которые заставили вас почувствовать себя сильным и увлеченным. Разбуди свою память, посмотрев на свой:

• Журналы, повестки дня или календари
• Портфолио, альбомы для вырезок или фотоальбомов
• Проекты или изделия из работы
• Задания из школы
• Отзывы о производительности
• Информационные бюллетени для семьи или компании
• Сообщений в социальных сетях

Деятельность: Ваши сильные стороны

Закончите следующие предложения:

• Когда я почувствовал себя сильным...
• Я любил, когда ...

Активность: Веселый разговор

Вспомните недавние разговоры с друзьями и семьей. Какие вещи, о которых вы говорили, заставили вас почувствовать себя позитивно?

Анализ вашего значительного опыта

1. Выберите 3 важных события, которые вы обнаружили в ходе вышеуказанных действий, и опишите их подробно. Напишите о них, запишите их или опишите другу и попросите друга написать ключевые слова. Опишите следующее:
   • Где и когда произошли события
   • Кто участвовал
   • Именно так и произошло
   • Что вы сделали
   • Как вы себя чувствовали в то время
   • Что вы думаете об этом сейчас
2. Просмотрите описания своего опыта, как если бы вы читали о ком-то другом.Ищите подсказки и темы:
   • Отметьте личные характеристики, навыки, отношения, ценности или сильные стороны. Ознакомьтесь со списками слов в статье «Используйте слова действия для получения работы», чтобы найти идеи.
   • Отметьте слова или фразы, которые являются общими для всех этих опытов.
3. Просмотрите описания и заметки, которые вы сделали о каждом опыте. Ответьте на следующие вопросы:
   • Почему этот опыт важен для меня?
   • Какие навыки или знания мне понравилось использовать в этом опыте?
   • Что этот опыт говорит о том, что я ценю?
   • Что мой опыт говорит о том, что я делаю, могу или хочу делать?

Когда вы выполните это упражнение, у вас будет список слов, которые описывают то, что для вас важно: то, что мотивировало вас в прошлом и, вероятно, будет мотивировать вас в будущем.Используйте эти описания и то, что вы узнали о себе, когда исследуете возможные рабочие места, профессии или образовательные программы:

• Обдумайте свое видение будущего, которое включает в себя то, что для вас важно.
• Погуглите слова и посмотрите, что появится.

Воспользуйтесь своим прошлым значительным опытом, чтобы вдохновить вас на будущее

Сосредоточение внимания на вещах, которые имели для вас значение в прошлом, может помочь вам сделать выбор в отношении своего будущего.Используйте свой важный опыт - те моменты, когда вы чувствовали гордость, силу и сосредоточенность, - чтобы помочь вам двигаться к тому, чего вы действительно хотите.

значащих цифр - химия LibreTexts

Точность и прецизионность очень важны в химии. Однако лабораторное оборудование и машины, используемые в лабораториях, ограничены таким образом, что они могут определять только определенный объем данных. Например, весы могут массировать объект только до определенного десятичного знака, потому что ни одна машина не является достаточно продвинутой, чтобы определять бесконечное количество цифр. Машины могут точно определять только определенное количество цифр. Эти точно определенные числа называются значащими цифрами.Таким образом, весы с массой до 99,999 мг могут измерять только до 5 знаков точности (5 значащих цифр). Кроме того, для точных расчетов конечный расчет не должен иметь более значащих цифр, чем исходный набор данных.

Введение

значащих цифр - количество цифр в цифре, которые выражают точность измерения, а не его величину. Самый простой метод определения значащих цифр - это сначала определить, есть ли у числа десятичная точка.Это правило известно как Атлантико-Тихоокеанское правило . Правило гласит, что если десятичная точка отсутствует, то нули на атлантическом / правой стороне не имеют значения. Если десятичная точка присутствует, то нули на тихоокеанской / левой стороне не имеют значения.

Общие правила определения количества значащих цифр

1. Все ненулевые цифры значимы.
2. Нули также имеют значение за двумя исключениями:
   1. нули перед десятичной точкой.
   2. нулей после десятичной точки и перед первой ненулевой цифрой.
3. Конечные нули перед десятичной запятой в количествах больше единицы являются неоднозначным случаем.

Правила для чисел БЕЗ десятичной запятой

1. НАЧАТЬ подсчет для сиг. инжир. На ПЕРВОЙ ненулевой цифре.
2. ОСТАНОВИТЬ подсчет сигн. инжир. На ПОСЛЕДНЕЙ ненулевой цифре.
3. Ненулевые цифры ВСЕГДА значимы
4. Нули между двумя ненулевыми цифрами имеют значение.Все остальные нули не имеют значения.

Пример \ (\ PageIndex {1} \):

Первые два нуля в 200500 (четыре значащих цифры) значимы, потому что они находятся между двумя ненулевыми цифрами, а последние два нуля не имеют значения, потому что они стоят после последней ненулевой цифры.

Следует отметить, что как константы, так и количества объектов реального мира имеют бесконечное количество значащих цифр. Например, если вы посчитаете три апельсина, объект реального мира, значение три будет считаться имеющим бесконечное количество значащих цифр в этом контексте.

Пример \ (\ PageIndex {1} \)

Сколько значащих цифр в 5010?

Решение

1. Начать отсчет значащих цифр с первой ненулевой цифры (5).
2. Остановить подсчет значащих цифр на последней ненулевой цифре (1).

5 0 1 0 Клавиша: 0 = значащий ноль. 0 = незначительный ноль.

3 значащих цифры.

Правила для чисел с десятичной точкой

1. НАЧАТЬ подсчет для сиг.инжир. На ПЕРВОЙ ненулевой цифре.
2. ОСТАНОВИТЬ подсчет сигн. инжир. На ОЧЕНЬ ПОСЛЕДНЕЙ цифре (независимо от того, является ли последняя цифра нулевым или ненулевым числом).
3. Ненулевые цифры ВСЕГДА значимы.
4. Любой ноль ПОСЛЕ первой ненулевой цифры ЕЩЕ значим. Нули ПЕРЕД первой ненулевой цифрой не имеют значения.

Пример \ (\ PageIndex {3} \)

Первые два нуля в 0,058000 (пять значащих цифр) не имеют значения, потому что они стоят перед первой ненулевой цифрой, а последние три нуля значимы, потому что они стоят после первой ненулевой цифры.

Пример \ (\ PageIndex {4} \)

Сколько значащих цифр в 0,70620?

Решение

1. Начать отсчет значащих цифр с первой ненулевой цифры (7).
2. Остановить отсчет значащих цифр на последней цифре (0).

0. 7 0 6 2 0 Ключ: 0 = значимый ноль 0 = незначительный ноль.

5 значащих цифр.

Научная запись

Форма научной записи: a x 10 ^b , где «a» и «b» - целые числа, а «a» должно быть от 1 до 10.

Пример \ (\ PageIndex {5} \)

В экспоненциальном представлении для 4548 будет 4,548 x 10 ³ .

Решение

• Не обращайте внимания на «10 ^b » и определите значащие цифры в «a».
• 4,548 x 10 ³ имеет 4 значащих цифры.

Пример \ (\ PageIndex {6} \)

Сколько значащих цифр в 1,52 x 10 ⁶ ?

ПРИМЕЧАНИЕ: Определяйте только количество значащих цифр в "1.52 "часть формы научного обозначения.

Ответ

3 значащих цифры.

Округление значащих цифр

При округлении чисел до значащей цифры оставьте количество значащих цифр, которое нужно сохранить, а остальные числа замените незначительными нулями. Причина округления числа до определенного количества значащих цифр заключается в том, что при вычислении некоторые значения имеют менее значащие цифры, чем другие значения, а ответ на вычисление точен только до количества значащих цифр значения с наименьшим количество.ПРИМЕЧАНИЕ: будьте осторожны при округлении чисел до десятичной точки. Любые нули, добавленные после первой ненулевой цифры, считаются значащим нулем. СОВЕТ: при выполнении расчетов для викторин / тестов / промежуточных экзаменов / финалов было бы лучше не округлять в середине ваших вычислений, а округлять до значащей цифры только в конце ваших вычислений.

Пример \ (\ PageIndex {7} \)

Округлить 32445,34 до 2 значащих цифр.

Ответ

32000 (НЕ 32000.00, в котором 7 значащих цифр. Из-за десятичной точки нули после первой ненулевой цифры становятся значимыми).

Правила сложения и вычитания

При сложении или вычитании чисел конечный результат должен иметь такое же количество десятичных знаков, что и число с наименьшим количеством десятичных знаков.

Пример \ (\ PageIndex {8} \)

Y = 232,234 + 0,27 Найдите Y.

Ответ

Y = 232,50

ПРИМЕЧАНИЕ: 232.234 имеет 3 знака после запятой, а 0,27 - 2 знака после запятой. Наименьшее количество десятичных знаков - 2. Таким образом, ответ необходимо округлить до 2-х ^{-го десятичного знака и} -го знака после запятой (тысячная).

Правила умножения и деления

При умножении или делении чисел конечный результат должен иметь такое же количество значащих цифр, что и число с наименьшим количеством значащих цифр.

Пример \ (\ PageIndex {9} \)

Y = 28 x 47,3 Найти Y

Ответ

Y = 1300

ПРИМЕЧАНИЕ: 28 имеет 2 значащих цифры и 47.3 имеет 3 значащих цифры. Наименьшее количество значащих цифр - 2. Таким образом, ответ должен быть округлен до 2 значащих цифр (что достигается сохранением 2 значащих цифр и заменой остальных цифр незначительными нулями).

Точные числа

Можно считать, что точные числа имеют неограниченное количество значащих цифр, поскольку такие вычисления не допускают ошибок измерения. Это может произойти:

1. По определению (1 минута = 60 секунд, 1 дюйм = 2.54 см, 12 дюймов = 1 фут и т. Д.)
2. В результате подсчета (6 граней на кубике или игральной кости, два атома водорода в молекуле воды, 3 горошины в стручке и т. Д.)

Список литературы

1. Браун, Теодор Э., Х. Юджин Лемей и Брюс Э. Бурстен. Химия: Центральная наука, десятое издание. Pearson Education Inc. Верхняя Сэдл-Ривер, Нью-Джерси: 2005.
2. Петруччи, Ральф Х., Уильям С. Харвуд, Ф. Джеффри Херринг и Джеффри Д. Мадура. Общая химия: принципы и современные приложения, девятое издание.Pearson Education Inc. Верхняя Сэдл-Ривер, Нью-Джерси: 2007.
3. Петруччи, Ральф Х., Уильям С. Харвуд, Ф. Джеффри Херринг и Джеффри Д. Мадура. Общая химия: принципы и современные приложения, десятое издание. Pearson Education Inc. Верхняя Сэдл-Ривер, Нью-Джерси: 2011. Специальное издание для Chem 2, Калифорнийский университет, Дэвис,

Дополнительные проблемы

1. 1. а) Сколько значащих цифр в 50?
   2. б) Сколько значащих цифр в 50.{35} \)?
   3. Округлить 4279852,243 до 3 значащих цифр.
   4. Округлить 0,0573000 до 1 значащей цифры.
   5. Y = 45,2 + 16,730 Найдите Y.
   6. Y = 23 - 26,2 Найдите Y.
   7. Y = 16,7 x 33,2 x 16,72 Найдите Y.
   8. Y = 346 ÷ 22 Найдите Y.
   9. Y = (23,2 + 16,723) x 28 Найдите Y
   10. Y = (16,7 x 23) - (23,2 ÷ 2,13) ​​Найдите Y

   Решения

   1. а) 1 значащая цифра.

   б) 2 значащих цифры.

   2. 4 значащих цифры.

   3. 4280000

   4. 0,06

   5. Y = 61,9

   6. Y = -3

   7. Y = 9270

   8. Y = 16

   9. Y = (23,2 + 16,723) x 28

   Y = 39,923 x 28 (СОВЕТ: не округлять до конца расчетов.)

   Y = 1100 (ПРИМЕЧАНИЕ: 28 имеет наименьшее количество значащих цифр (2 сигн. Фиг.) Таким образом, ответ должен быть округлен до 2-х сигн. Фиг.)

   10. Y = (16,7 x 23) - (23.2 ÷ 2,13) ​​

   Y = 384,1 - 10,89201878 (СОВЕТ: не округлять до конца расчетов.)

   Y = 373,2 (ПРИМЕЧАНИЕ: 384,1 имеет наименьшее количество десятичной точки (десятая часть). Таким образом, ответ должен быть округлен до десятой.)

   Авторы и авторство

   • Джеффри Сусила (UCD), Нима Шах (UCD)
   .

   Означающее и означающее

   Пояснения> Критическая теория > Концепции> Означающее и означающее

   Описание | Обсуждение | Также

   Описание

   «Теория знака» Соссюра определяла знак как состоящий из соответствует паре означающего и означаемого.

   Означающее

   Означающее - это указательный палец, слово, звуковой образ.

   Слово - это просто набор букв. Указательный палец - это не звезда. Это в интерпретации означающего создается значение.

   означает

   Означаемое - это понятие, значение, вещь, обозначенная означающее. Это не обязательно должен быть «реальный объект», это некий , референт , к которому означающее относится.

   Означаемая вещь создается в воспринимающем и является для него внутренней.Разделяя концепции, мы делаем это через означающие.

   В то время как означающее более стабильно, означаемое варьируется между людьми и контексты.

   Означаемое стабилизируется с помощью привычки, так как означающее подсказывает мысли и изображений.

   Обсуждение

   Означающее и означаемое, хотя на первый взгляд простые, образуют ключевой элемент. семиотики.

   Идеи Соссюра противоречат платоновскому представлению о вечном существовании идей. стабильный.Платон рассматривал идеи как основную концепцию, которая воплощалась в индивидуальном экземпляры. Означающее без означаемого не имеет значения, а означаемое меняется в зависимости от личности и контекста. Для Соссюра даже основная концепция податливый.

   Отношения между означающим и означаемым произвольны (Saussure назвал это «немотивированным»). Реальный объект не обязательно должен существовать «снаружи». Хотя буквы «c-a-t» означают кот, они не олицетворяют «кошачье настроение».Французский «чат» не идентичен английскому «коту» в том значении, что он создает (для французов слово «чат» имеет разные значения). По-французски mouton означает и «баранина», и «живая овца», в то время как английский не делает различий.

   Соссюр переворачивает привычный рефлексивный взгляд на то, что означающее отражает означаемое: означающее создает означаемое с точки зрения его значения. триггеры для нас. Значение знака требует как означающего, так и обозначается как созданное переводчиком.Означающее без означаемого - . шум. Означаемое без означающего невозможно.

   Язык - это серия «отрицательных» значений, в которых каждый знак обозначает расхождение значений между знаками. Слова имеют значение в разница и отношения с другими словами.

   Язык образует «концептуальную сетку», определяемую структурными антрополог Эдмунд Лич, которого мы навязываем миру, чтобы смысл.

   Лакан определил бессознательное как структурирован как язык и имеет дело с изменяющимся набором означающих. Когда мы мыслить словами и образами, они все еще означают: они не окончательные означаемое, которое проявляется как более абстрактное ощущение. В этом мы никогда не узнаем то Реальное, внешнее означаемое также нельзя познать по-настоящему.

   Жак Деррида критиковал аккуратность простота знаков. Означающее-означаемое стабильно, только если один термин является окончательным. и неспособен ссылаться на себя, что неверно.Значение отложено как вы скользите между знаками.

   См. Также

   Семиотика, Использование языка, Diffrance, Структурализм

   .

   ---

   Смотрите также

   • 
     Выделения пахнут рыбой что это
   • 
     Выписка из протокола профсоюзного собрания о выделении денежных средств
   • 
     Для выделения нескольких интервалов ячеек удерживают клавишу
   • 
     Сильное выделение пота
   • 
     Система органов выделения
   • 
     Могут ли быть на ранних сроках беременности темные выделения
   • 
     Выделения белого цвета творожистые
   • 
     Мажущие выделения за неделю до месячных причины
   • 
     Кровянистые выделения при мирене
   • 
     Почему идут темные выделения перед месячными
   • 
     Выделения из соска груди