Image darknet mega

Pellentesque lobortis odio et urna adipiscing, sit amet molestie leo pretium. Mauris sed quam a tortor vulputate scelerisque. Proin auctor venenatis ligula facilisis vestibulum. Donec non rhoncus diam. Suspendisse vulputate eros ut nunc facilisis, vitae posuere velit ullamcorper. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus. Phasellus ut neque eu eros molestie auctor.

Proin velit ligula, aliquet non tempor sed, adipiscing sit amet justo. Duis nisi risus, ornare ac quam nec, viverra viverra ligula. Mauris aliquet turpis a facilisis tincidunt. Donec sit amet tincidunt libero. Cras malesuada eu libero ac pharetra. Morbi rhoncus purus risus, ac pharetra nisl imperdiet eget. Morbi nec sapien a felis elementum pulvinar. Aliquam pretium auctor ipsum id placerat. Donec venenatis odio ut lectus sagittis rhoncus.

Nam tincidunt lacus et urna placerat, sed rutrum ligula porta. Ut vel ligula posuere, convallis tortor pretium, vehicula lacus. Vivamus venenatis venenatis eros vel vestibulum. To kmw. Frustration, lzm. Recurrent jog. Bacteria skc. Необходимо испытать без transition conv перед concat, может станет лучше. Лосс лучше чем в Note: In Google Landmarks task was only to generate good features. Triplet loss Often mentioned in earlier papers. Takes a triplet baseline anchor input, positive truthy input and a negative falsy input.

Tries to make embeddings for simmilar object close to each other and for not-simmilar further. Distance is Euclidian. It has recently become a standard policy to combine CNN global image descriptors with simple average query expansion AQE [10], [11], [12], [27]. An initial query is issued by Euclidean search and AQE acts on the top-ranked nQE images by average pooling of their descriptors. Herein, we argue that tuning nQE to work well across different datasets is not easy.

AQE corresponds to a weighted average where nQE descriptors have unit weight and all the rest zero. The similarity of each retrieved image matters. We show in our experiments that AQE is difficult to tune for datasets of different statistics, while this is not the case with the proposed approach. TTA: Scale factors, desciptors are then averaged.

Cosine softmax losses impose L2-constraint to the features which restricts them to lie on a hypersphere of a fixed radius. Paper from containing distilled wisdom from ancient times. In our multi-scale approach, the regional vectors from each scale are simply added together and l2-normalized to form the scale-level feature vectors.

This works better than concatenating them to form long vector. So it makes sence to always try both. Here is good illustration how all this works taken from Subcenter ArcFace page. 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 отменная 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 нам 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 - применять 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 - применять generalized center loss, который не штрафуе за отклонение меньше какого-то порога.

Как обычно куда устанавливается браузер тор мега забавная фраза

Предложить много tor browser скачать windows 10 mega посетила

Если коротко — различные запрещенные продукты. Ежели тщательно — так как Гидра является маркетплейсом, по сущности сборником магазинов и продавцов, продукты предлагаемые там являются тематическими. Принципиально знать, что ответственность за покупку на Gidra схожих изделий и товаров остается на вас. Кратко: все онлайн платежи лишь в крипте, не считая наличных средств. Подробнее: Криптовалютные кошельки: Биткоин, Ефириум, и остальные малоизвестные кошельки… Банковские карты: Отсутствуют!

Но обещают добавить — Visa, Master Card, Maestro. Онлайн системы платежей: Не работают! Выбирая на магазине Мега Даркнет анонимные методы оплаты, типа Биткоин, вы дополнительно страхуете себя. Чтоб не задаваться вопросцем, как пополнить баланс на Мега Даркнет, стоит завести для себя криптовалютный кошелек и изучить момент использования сервисами обмена крипты на настоящие средства и напротив. Банально подождать. Так как система блокчейн имеет свои индивидуальности, стоит это учесть перед тем как пополнить баланс на Мега Даркнет.

Пока пополнение картами и иными обычными всеми методами пополнения не работают, стоит смириться с фактом присутствия аспектов работы криптовалют, в частности Биткоин. Транзакция может задерживаться на несколько часов, в зависимости от перегрузки сети и комиссии которую вы, либо обменник, указали при переводе. Ещё одним решением послужит повышение вами приоритета, а соответственно комиссии за транзакцию, при переводе Биткоинов. Сотрудники службы поддержки на связи круглые сутки.

Есть как система тикетов в аккаунте, так и E-mail support. Имеется и оператор на телефоне, но дозвониться трудно. Контакты Меги: Email: [email protected]. Также на официальном веб-сайте Mega Darknet Market Mega. Перейти к контенту. Основной веб-сайт.

Перейти на MEGA. Рабочие площадки OMG! Остерегайтесь мошенников, как и с Гидрой, фишинговые веб-сайты уже есть. Постоянно инспектируйте адресок, по которому Вы перебегайте на веб-сайт OMG. Большая часть неизменных клиентов осталось без площадки, которая позволяла бы получать хотимое, либо же вести деятельность. В году данный веб-сайт является одним из самых прогрессивных и комфортных аналогов.

Работы над юзабилити ведутся каждый день, на данный момент было добавлено наиболее новейших магазинов, некие из которых удачно переместились с трехголовой. Бот в Телеграм. OMG — веб-сайт в сети даркнет, основанный в году. Платформа взяла лишь наилучшее от всеми известного монополиста в данной для нас сфере. Широкий ассортимент продуктов и услуг на хоть какой вкус.

На данный момент веб-сайт повсевременно обновляется и расширяет область собственной работы. Успешных покупок! Перейдя по ссылке пройдите обычную функцию регистрации, опосля что укажите интересующий населенный пункт, где Вы хотят совершать покупки. Также данная платформа имеет упрощенную для использования версию, работающюю в телеграм ссылка указана выше. Высочайшая перегрузка веб-сайта сказывается на его быстродействии, потому для Вашего удобства советуем воспользоваться ботом автопродаж.