图解机器学习 | 回归树模型详解
用于回归任务的决策树称作回归树,属性选择与生长方式与分类决策树不同。本文讲解决策树回归算法的核心思想、启发式切分、最优属性选择、过拟合、正则化、以及缺失值处理等关键知识点。
基于EasyCV复现ViTDet:单层特征超越FPN
ViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-based Mask R-CNN两个工作的延续。MAE提出了ViT的无监督训练方法,而ViT-based Mask R-CNN给出了用ViT作为backbone的Mask R-CNN的训练技巧,并证明了MAE预训练对下游检测任务的重要性。而ViTDet进一步改进了一些设计,证明了ViT作为backone的检测模型可以匹敌基于FPN的backbone(如SwinT和MViT)检测模型。