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图解通信原理与案例分析-18：低功耗、远距离物联网无线通信技术LoRa概述与扩频通信的基本原理

本文在介绍LoRa的基本概述、网络架构与终端的数据收发过程的基础之上，重点拆解LoRa的空口技术：频移键控FSK与扩频通信的基本原理。

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-14 16:24

论文阅读 | Optimizing Video Prediction via Video Frame Interpolation

OptimizingVideoPredictionviaVideoFrameInterpolation引言介绍了什么是视频预测，即给连续两张图片预测接下来一张图片或几张图片目前视频预测存在的问题：需要对场景设置限制，泛化性不好文章思想：利用已经成熟领域的视频插帧的网络进行视频预测网络架构优化流

btee·2022-12-14 16:05

爆火Chatgpt注册完全指南

ChatGPT使用了一种叫做Transformer的神经网络架构，这是一种用于处理序列数据的模型，能够在输入序列中捕捉长期依赖性。

order by·2022-12-14 15:51

【论文笔记_自蒸馏_2021】GROUND-TRUTH TARGETS DAMPEN REGULARIZATION IMPOSED BY SELF-DISTILLATION

在自我蒸馏的特殊情况下，网络架构是相同的，已经被观察到可以提高泛化的准确性。在本文中，我们考虑了在核回归设置中自我蒸馏的迭代变体，其中连续的步骤包含了模型输出和地面真实目标。

乱搭巴士·2022-12-14 15:12

怎样才能在自动驾驶任务中高效地利用时间轴上的信息进行视频检测？

LSTM的局限性作者建议的模型是如何进行取舍的基于光流的特征图扭曲前置知识补充：通过运动补偿描述当前帧与参考帧之间的相关关系利用深度学习模型光流网络进行运动补偿估算按照提取特征方式的不同，光流网络有两种网络架构精炼网络对特征图加工上采样

深蓝学院·2022-12-14 13:23

复杂交通环境感知 | 基于深度学习的计算机视觉方法综述

近年来，计算机视觉在智能交通系统（ITS）和自动驾驶（AD）中的应用逐渐转向深度神经网络架构。数据挑战与训练数据的收集和标记及其与现实世界条件的相关性、数据集固有的偏差、需要处理的大量

自动驾驶之心·2022-12-14 07:30

使用CNN，RNN和HAN进行文本分类的对比报告

在本文中，我将分享我的经验和学习，同时尝试各种神经网络架构。

yinghe_one·2022-12-14 05:13

科研实习 | 北京大学王选计算机研究所VDIG组招收计算机视觉实习生

研究方向包括：1）计算机视觉感知基础问题如目标检测、分割、识别等；2）深度学习相关前沿机器学习问题如自动机器学习/神经网络架构搜索（AutoML/NAS），持续学习问题（ContinualLearning

深度学习技术前沿·2022-12-14 05:09

阅读笔记（arXiv2016）Deep Image Homography Estimation

我们为HomographyNet提出了两种卷积神经网络架构：一种直接估计实值单应性参数的回归网络，以及产生量化单应性分布的分类网络。我们使用4点单应性参数化将四个角点从一个图像映射到第二个图像。

Seung-Yim Yau·2022-12-14 03:01

【GAN】原始gan论文的pytorch代码实现

陈豆子·2022-12-14 00:02

【YOLO学习笔记】YOLO v2网络结构

2.YOLOv2网络架构用于检测时，去掉最后1个conv层，在conv-18后加上了3个3x3

Lorin99·2022-12-13 14:13

08.1. 序列模型

小结8.1.序列模型电影评分看法的改变，一些原因：锚定效应享乐适应季节性场外因素序列数据的应用场景：股价语音、文本数据地震，余震人类之间的互动等8.1.1.统计工具处理序列数据需要统计工具和新的深度神经网络架构

nsq1101·2022-12-13 09:01

李沐动手学深度学习V2-NLP序列模型和代码实现

一.序列模型1.统计工具处理序列数据需要统计工具和新的深度神经网络架构，如下图股票价格示例所示，其中用xtx_txt表示价格，即在时间步（timestep）t∈Z+t\in\mathbb{Z}^+t∈Z

cv_lhp·2022-12-13 09:53

数据中心网络是什么？如何管理数据中心网络

数据中心网络的核心支柱在数据中心网络架构中，有三个基本组件构成了数据中心网络的核心——网络、服务器和存储基础设施。这些组件必须配合并协同工作，以提供更快、更可靠的数据中心网络服务。为了确保数据中心网

ManageEngine卓豪·2022-12-13 08:38

YOLOv3: An Incremental Improvement 论文详细解读

目录前言1.边界框预测2.多类别标注与分类3.多尺度目标检测4.网络架构前言对应YOLOv1论文解读：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection（Yolov1

码农研究僧·2022-12-12 20:14

论文笔记（一）3D-R2N2 A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction

发表期刊：ECCV发表时间：2016摘要受最近成功的利用形状先验实现鲁棒3D重构方法的启发，我们提出了一种新的循环神经网络架构，我们称之为3D循环重构神经网络(3D-R2N2)。

码界战士嘎嘎嘎·2022-12-12 17:22

近两年激光雷达运动物体分割论文阅读小结

ALearning-basedApproachExploitingSequentialData主要贡献在当前扫描的基础上，通过结合残差图像，提高了移动目标分割的性能，其性能优于几种(当时)最先进的网络LMNet的设计也启发了后来的很多篇文章(使用ResidualDepth)整体方法&网络架构

Polaris_T·2022-12-12 16:43

NNI 自动调参使用。

NeuralNetworkIntelligence是一个工具包，可以有效帮助用户设计并调优汲取学习模型的神经网络架构，以及超参数。具有易于使用、可扩展、灵活、高效的特点。

JiangHe1997·2022-12-12 16:52

NNI — 微软开源的一个自动帮你做机器学习调参的神器

NNI自动机器学习调参，是微软开源的又一个神器，它能帮助你找到最好的神经网络架构或超参数，支持各种训练环境。它常用的使用场景如下：想要在自己的代码、模型中试验不同的机器学习算法。

Python实用宝典·2022-12-12 16:51

基于Pytorch的WGAN源码

用pytorch写一个WGAN的代码需要先定义一个网络架构，然后定义生成器和判别器。

Dia651·2022-12-12 00:07

YOLO系列解读v1-v7

文章目录一、YOLOv11.核心思想2.网络架构3.损失函数4.优劣性二、YOLOv21.YOLOv2改进点及提升效果2.各改进点2.1batchnorm2.2使用更大分辨率2.3卷积特征提取部分（替换成

lyd-y1s1·2022-12-11 23:57

基于Kerberos的跨域身份认证实验

基于Kerberos的跨域身份认证实验实验场景跨域身份认证技术是身份认证技术的一种典型应用，随着云计算的快速发展和大规模部署,传统的网络架构发生了深刻的变革,带来了新的安全挑战。

大源阿良·2022-12-11 22:44

计算机视觉三大基本任务：分类、检测（定位）、分割（语义和实例）

前言刚刚接触计算机视觉时可能会对不同的任务的区分以及网络架构的选择产生迷惑，因此，在此总结了相关的基础知识。在本文中，我们试图回答两个问题：不同任务要做的事情是什么，研究范畴是什么？

yohangzhang·2022-12-11 21:35

Lesson 17.1 计算机视觉中的三种基本任务

从本节开始，我们开始建立我们自己的卷积神经网络架构，这是将之前学习的内容应用到实际架构上的过程，也是构筑自己的计算机视觉项目的过程。过去的大部分时间中

Grateful_Dead424·2022-12-11 21:32

实时语义分割模型——BiSeNet

因此作者提出了一个由两条分支组成的网络架构，分别是细节分支和语义分支。

王大梨·2022-12-11 16:52

从头开始实现YOLOV3

本讲义是关于从头开始构建YOLOv3检测器的简要说明，详细介绍了如何从配置文件创建网络架构，加载权重和设计输入/输出管道。

cskywit·2022-12-11 14:11

Slim GAIN（SGAIN）介绍及代码实现——基于生成对抗网络的缺失数据填补

目录一、SGAIN介绍1.1SGAIN网络架构1.2生成器模型1.3判别器模型1.4SGAIN算法描述二、SGAIN结构2.1生成器G2.2判别器D三、其他结构3.1掩模向量M3.2其他函数3.3参数初始化设置

wendy_ya·2022-12-11 12:39

爆火Chatgpt注册 chatgpt使用完全指南

ChatGPT使用了一种叫做Transformer的神经网络架构，这是一种用于处理序列数据的模型，能够在输入序列中捕捉长期依赖性。

爱编程的研究生小王·2022-12-11 12:12

卷积神经网络架构综述

ASurveyoftheRecentArchitecturesofDeepConvolutionalNeuralNetworks(arxiv.org)度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度CNN的超强学习能力主要是通过使用多个非线性特征提取阶段实现的，这些阶段能够从数据中自动学习分层表征。近来，深度CNN架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表

南妮儿·2022-12-11 10:07

20、IBRNet: Learning Multi-View Image-Based Rendering

简介主页：https://ibrnet.github.io/IBRNet通过插值一个稀疏的附近视图集来合成复杂场景的新视图，论文方法核心是一个网络架构，它包括一个多层感知器和一个raytransformer

C--G·2022-12-11 09:59

pytorch完整训练一个网络的过程

模型搭建部分#存放一个神经网络架构importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,LinearclassMyNet

_xwh·2022-12-11 09:20

应用驱动网络（ADN）开启用户体验新时代

未来网络的核心挑战是如何解决网络架构制约商业模型创新的问题。运营商的收益依赖于用户规模，用户增长面临瓶颈。互联网最初架构的思想就是为了流量而建网，并不考虑不同应用的各异需求。

weixin_33713350·2022-12-11 05:42

数据预测分析 | Matlab实现TCN时间卷积网络数据预测分析

虽然序列到序列的任务通常使用循环神经网络架构来解决，但Bai等人表明卷积神经网络可以在典型的序列建模任务上与循环网络的性能相匹配，甚至优于它们。使用卷积网络

小橘算法屋·2022-12-11 01:36

【容灾演练】双机房容灾切换演练笔记

【网络架构】关键技术点：1、主备机房流量切换通过公网DNS进行切换。切换速度取决于DNS缓存更新的速度，三大运营商可能需要半小时。

工匠小能手·2022-12-11 01:01

先读懂CapsNet架构然后用TensorFlow实现，这应该是最详细的教程了

本文是机器之心的第三个GitHub项目，旨在解释CapsNet的网络架构与实现。为了解释CapsNet，我们将

Omni-Space·2022-12-10 16:25

【深度学习经典网络架构—8】：注意力机制之SE_Block

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、引言二、网络结构2.1SE_Block结构图2.2Squeeze：GlobalInformationEmbedding2.3Excitation:AdaptiveRecalibration三、模块迁移四、总结一、引言类

米开朗琪罗~·2022-12-10 14:39

Yolov5网络架构和组件

目录控制参数：anchors先验框的配置:backbone主干网络设置:head头部网络设置:yolov5网络整体架构流程Focus操作相对于一些早期的检测网络，比如faster-Rcnn来说，网络的架构一般分为，图像输入模块，backbone主干网络，Neck颈部模块，检测头DensePrediction检测模块。backbone主干网络一般由：VGG16，Resnet50，ResneXt101

反正也没人看我的昵称·2022-12-10 07:40

OC版本的Moya插件网络架构

插件版网络请求架构，支持批量操作和链式操作熟悉swift的朋友应该都知道一款优秀的三方库Moya，插件版网络请求是真香，于是乎借鉴思路制作一款纯oc版本的插件网络请求库熟悉oc的朋友又应该都知道一款优秀的三方库YTKNetwork，基于对象的协议版网络请求，然后他的批量网络请求和链式网络请求也超级香结合两者部分优点，制作一款纯OC版批量和链式插件版网络请求库。目前整理九款插件：解析插件，缓存插件，

茶底世界之下·2022-12-10 07:39

【目标检测算法】YOLO-V5网络框架与代码分析

文章目录一YOLOv5网络架构与组件1.1Focus模块1.2CSPNet模块1.3SPP(SpatialPyramidPooling)1.4PANet（Path-AggregationNetwork）

三木今天学习了嘛·2022-12-10 01:26

李沐动手学深度学习V2-GoogLeNet模型和代码实现

1.GoogLeNet在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet的网络架构大放异彩。GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想，并在此基础上做了改进。

cv_lhp·2022-12-09 22:20

[语义分割]基于VGG网络搭建FCN-8s并在VOC2012数据集上训练

数据集选取1.1数据集简介1.2数据预处理1.2.1踩坑记录11.2.2读取图片路径1.2.3自定义图像增强与预处理模块1.3自定义数据集类1.3.1数据标签可视化2.搭建FCN-8s网络2.1基础FCN网络架构

helton_yan·2022-12-09 19:43

利用语义分割训练完的结果进行预测，却只有背景

原因二：模型层数过多，网络架构过于庞大。解决方法：降低层数，更换网络。

mu_xing_·2022-12-09 19:58

Region Proposal Network

RegionProposalNetworkRegionProposalNetwork模型配置文件概览网络分析RPNHead1.配置输入2.代码架构概览（主要是先宏观看看Head的网络架构）3.代码分析（

beishang0031·2022-12-09 18:00

有功能安全的经典和自适应AUTOSAR软件架构比较

网联化和智能化将对下一代汽车的网络架构和ECU之间的互连产生重要影响。汽车行业开始制定新的有效战略来提高全球化系统的性能。

NewCarRen·2022-12-09 17:42

小白科研笔记：简析SOTA目标检测算法3D-CVF

做算法，有时间需要跟紧新的网络架构。

Niuip·2022-12-09 15:18

PyTorch学习日记（四）

书接上文，这次学到了使用pytorch基于经典网络架构训练图像分类模型一、数据预处理部分1.1数据增强和预处理：torchvision中tranforms模块自带功能importosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvis

什么时候点菜·2022-12-09 14:31

yolov5网络结构学习

系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解中的内容）（更：参考yolov5深度可视化解析，从loss设计和anchor生成两方面深入理解yolov5的核心思想）1.yolov5网络架构上图

sjadncjdhfjb·2022-12-09 13:19

基于stable-baseline3 强化学习DQN的lunar lander的稳定控制

基于stable-baseline3强化学习DQN的lunarlander的稳定控制依赖包lunarlander随机初始化action基于stable-baseline中DQN的实现模型训练模型测试网络架构优化附录依赖包鉴于不同版本的

Colin_Fang·2022-12-09 13:33

CVPR22 ｜CMT：CNN和Transformer的高效结合（开源）

华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT，通过简单的结合传统卷积和Transformer，获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet，ViT和MSRA的SwinTransformer

Tom Hardy·2022-12-09 08:59

深度学习训练模型时，GPU显存不够怎么办？

question/461811359/answer/2492822726点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群导读此篇博文以AlexNet为网络架构

自动驾驶之心·2022-12-09 08:51

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