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用亲手运行、亲手测量的数据来写 Kubernetes、DevOps 与 MLOps · 1 篇
小而快的球体追踪学习原理：TrackNet V1–V5、WASB、TOTNet、BlurBall 教了我们什么以及它们是怎么教的
重新梳理寻找仅占几个像素的球体的模型谱系：我们是以「给出了什么标准答案、使用什么损失函数、展示了多少帧进行教学」的视角来重新审视的。像素中仅有 0.01% 是球体的极端不平衡问题，是通过 256 级分类（TrackNet）→ 类似焦点损失的加权 BCE（V2·V3）→ 质量焦点损失和仅对困难样本使用平滑标签（WASB）的方式来解决的。同时总结了多帧、背景与运动图（V3·V4·V5），针对遮挡的增强与可见度加权（TOTNet），以及在运动
2026-10-17 · 18 分钟阅读 #비전 모델#공 추적#TrackNet#WASB#TOTNet