我正在尝试为人员重新识别任务编写一个自定义损失函数,该函数在多任务学习设置和对象检测中进行训练。过滤后的标签值的形状为(batch_size, num_boxes)。我想创建一个掩码,以便仅考虑在暗淡 1 中重复的值进行进一步计算。如何在 TF/Keras 后端执行此操作?
简短示例:
Input labels = [[0,0,0,0,12,12,3,3,4], [0,0,10,10,10,12,3,3,4]] Required output: [[0,0,0,0,1,1,1,1,0],[0,0,1,1,1,0,1,1,0]]
(基本上我只想过滤掉重复项并丢弃损失函数的唯一标识)。
我想可以使用 tf.unique 和 tf.scatter 的组合,但我不知道如何使用。
森林海
相关分类