细粒度图像分析第36页

时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测

在更细粒度的特征挖掘时

机器学习之心·2022-11-18 23:22

传统图像分割01——基于阈值的分割

它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理

weightOneMillion·2022-11-18 11:08

CE-Net: Context encoder network for 2D medical image segmentation论文阅读

文章目录Abstract一、Introduction二、MethodAbstract医学图像分割是医学图像分析中的重要步骤。

JOJO-XU·2022-11-18 09:40

CE-Net: Context Encoder Network for 2D Medical Image Segmentation

ContextEncoderNetworkfor2DMedicalImageSegmentation发表期刊：IEEETransactionsonMedicalImaging(中科院SCI一区)发表时间：2019年Abstract医学图像分割是医学图像分析的重要步骤

Never_Jiao·2022-11-18 09:33

【SpringCloud】使用Sentinel实现熔断和限流

github.com/alibaba/SentinelSentinel：分布式系统的流量防卫兵，相当于HystrixHystrix存在的问题需要我们程序员自己手工搭建监控平台没有一套web界面可以给我们进行更加细粒度化的配置

VladimirPutin_Lawler·2022-11-17 14:53

21. Spring Cloud Alibaba Sentinel实现熔断和限流

github.com/alibaba/SentinelSentinel：分布式系统的流量防卫兵，相当于HystrixHystrix存在的问题需要我们自己手工搭建监控平台没有一套web界面可以给我们进行更加细粒度化的配置

UnityAlvin·2022-11-17 14:20

小侃设计模式（十一）-享元模式

1.概述享元模式（FlyweightPattern）也叫蝇量模式，它是运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象，解决重复对象浪费内存的问题。它常用于系统底层的开发，解决系统的性能问题。

程可爱·2022-11-17 13:47

opencv——轮廓发现与轮廓(二值图像)分析

引言二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析，其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备，经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息。

明月清风_@·2022-11-16 10:16

ECCV2022细粒度图像检索SEMICON学习记录

论文题目：SEMICON:ALearning-to-hashSolutionforLarge-scaleFine-grainedImageRetrieval论文链接：http://www.weixiushen.com/publication/eccv22_SEMICON.pdf代码链接：https://github.com/aassxun/SEMICON动机大多数现有的深度哈希方法仅支持通用目标检

Cassiel_cx·2022-11-16 09:32

2022 计算机视觉顶会论文----目标检测

DualCross-AttentionLearningforFine-GrainedVisualCategorizationandObjectRe-Identificationhttps://arxiv.org/abs/2205.02151用于细粒度视觉分类的双交叉注意学习物体重新识别最近

樱花的浪漫·2022-11-14 10:50

变化检测综述 Deep learning for change detection in remote sensing images: comprehensive review and me

Deeplearningforchangedetectioninremotesensingimages:comprehensivereviewandmeta-analysis摘要深度学习（DL）算法被认为是过去几年遥感图像分析选择的方法

naath·2022-11-13 14:42

Android开发-设计模式-享元模式（Flyweight Pattern）

享元模式以共享的方式高效地支持大量的细粒度对象。享元对象能做到共享的关键是区分内蕴状态和外蕴状态。内蕴状态可以共享，外蕴状态不可以共享。内蕴状态和外蕴状态相互独立。

city_happiness·2022-11-13 09:13

android中享元模式,Android设计模式-享元模式

使用共享对象可以有效的支持大量的细粒度的对象。享元模式的定义提到了细粒度和共享对象，要求细粒度，那就很可能会产生大量相似对象，由此，在这里需要用到共享技术，来减少大量对象的产生，防止内存的大量消耗。

NEROneru·2022-11-13 09:36

android中的享元模式,Android和设计模式：享元模式

享元模式是一种针对大量细粒度对象有效使用的一种模式。Android中的Message、Parcel和TypedArray都利用了享元模式。以Message为例，类图如下：其中Me

孙伟莲·2022-11-13 09:06

android中的享元模式,Android源码看设计模式（十）--------关于享元模式的Handler相关分析...

享元模式定义：使用共享对象能够有效的支持大量的细粒度的对象html应用场景系统中存在大量的类似对象细粒度的对象都具有比较接近的外部状态，而内部状态与环境无关，也就是说对象没有特定身份须要缓冲池的场景享元模式的写法

missapen·2022-11-13 09:35

android中的享元模式,Android 享元模式

二、定义运用共享技术有效的支持大量细粒度的对象。三、例子现在我们大概了解了什么是享元模式，概念再多不如一个简单例子来的痛快。下面我讲解一个查询巴士车票的例子来讲解什么是享元模式。

Zhen Chen·2022-11-13 09:05

设计模式 -- 享元模式（Flyweight Pattern）

使用共享对象可以有效的支持大量的细粒度对象。应用场景主要目的是实现对象的共享，即共享池，当系统中对象多的时候可以减少内存的开销，通常与工厂模式一起使用。

MagicianHong·2022-11-13 09:33

Android设计模式-21-享元模式

1.定义运用共享技术有效的支持大量细粒度的对象2.使用场景系统中存在大量的相似对象细粒度的对象都具备较接近的外部状态，而内部状态与环境无关，也就是说对象没有特定身份需要缓冲池的场景3.优缺点优点:大幅度降低内存中对象的数量

今阳·2022-11-13 09:58

设计模式-享元模式-结构型

定义：使用共享对象，可有效支持大量的细粒度对象类型：结构型理解：当需要创建大量相似对象时，会导致性能下降，可以考虑将相似的对象进行复用；复用的方法就是：将公共不变的内部状态和变化的外部状态分离，通过享元工厂类来获取对象

guangdeshishe·2022-11-13 09:46

Android设计模式-享元模式

1.享元模式Flyweight享元模式使用共享对象可有效地支持大量的细粒度的对象。享元模式属于结构型模式。享元模式常用于系统底层开发，解决系统的性能问题。

孟芳芳·2022-11-13 08:41

Unified Focal loss: Generalising Dice and cross entropy-based losses to handle class imbalanced medi

GeneralisingDiceandcrossentropy-basedlossestohandleclassimbalancedmedicalimagesegmentation发表期刊：ComputerizedMedicalImagingandGraphics’发表时间：2022年Abstract自动分割方法是医学图像分析的重要进步

Never_Jiao·2022-11-12 08:43

【老生谈算法】matlab实现图像锐化处理及边缘检测算法源码——图像锐化处理及边缘检测

图像边缘信息在图像分析和人的视觉中都是十分重要的，是图像识别中提取图像特征的一个重要特性。图像的边缘有方向和幅度两个特性。通常，延边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边缘走向的像素变化剧烈。

阿里matlab建模师·2022-11-10 18:43

opencv快速入门—图像像素的逻辑操作

像素操作之逻辑操作-bitwise_and：逻辑与-bitwise_xor：逻辑异或-bitwise_or：逻辑或上面三个类似，都是针对两张图像的位操作-bitwise_not针对输入图像，图像取反操作，二值图像分析中经常用

啥都想学点的研究生·2022-11-10 09:24

专访网易数帆：轻舟低代码升级加速，助力企业角逐数字化未来

其中，作为国内领先的低代码代表厂商，网易数帆推出的轻舟低代码应用开发平台亦备受关注，定位于企业级应用的敏捷开发平台，为企业提供强大的数据模型构建能力、灵活易用的可视化编程语言，帮助构建多层次细粒度企业数字化资产

RPA中国·2022-11-09 15:34

细粒度图像分类论文研读-2014

bylocalization-classificationsubnetwork）AbstractIntroductionPart-BasedR-CNNsGeometricConstrainsFine-GrainedCategorization从14年开始，细粒度分类任务步入深度学习阶段

右边是我女神·2022-11-08 21:50

细粒度图像分类论文研读-2011

文章目录TheCaltech-USCDBirds-200-2011DatasetAbstract数据集规范与收集应用NovelDatasetforFine-GrainedImageCategorization：StanfordDogsIntroduction与其他数据集的比较训练与测试CombiningRandomizationandDiscriminationforFine-GrainedIma

右边是我女神·2022-11-08 21:20

细粒度图像分类论文研读-2012

文章目录ACodebook-FreeandAnnotation-FreeApproachforFine-GrainedImageCategorizationAbstractIntroductionOurApproachTemplateMatchingBasedRepresentationIntuitionTemplatesandtheMatchingApproachBaggingBasedClas

右边是我女神·2022-11-08 21:20

细粒度图像分类论文研读-2013

文章目录Fine-GrainedCrowdsourcingforFine-GrainedRecognitionAbstractIntroductionTheBubblesGameTheBubbleBankAlgorithmTheBubbleDetectorsHierachicalPartMatchingforFIne-GrainedVisualCategorizationAbstractIntro

右边是我女神·2022-11-08 20:41

交互式机器学习/ 强化学习在图像领域中的应用

交互式机器学习参考：深度学习在交互式图像分割中的应用-知乎Nat.Methods|ilastik:为生物图像分析而生的交互式机器学习平台_DrugAI-CSDN博客https://d-nb.info/1183327005

qq_478377515·2022-11-07 10:36

直播预告：淘宝因果表征学习与模型泛化实践

演讲主题：无偏数据增强：因果表征学习与因子可控生成的协同内容简介：小样本细粒度

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-11-07 09:27

EMNLP21' | 细粒度情感分析新突破 —— 通过有监督对比学习方法学习隐式情感...

FudanNLP论文链接：https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.22.pdf论文代码：https://github.com/Tribleave/SCAPT-ABSA细粒度情感分析中的隐式情感细粒度情感分析

zenRRan·2022-11-05 09:57

实验五图像分割（Python实现）

一、实验目的与要求1．了解图像分割的意义和常用方法2．掌握常用的图像分割方法二、实验相关知识图像分割就是把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术，是由图像处理到图像分析的关键步骤。

ReadyGo!!!·2022-11-03 15:55

作品集：基于 CNN 卷积神经网络的图像分析（运用python）

常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。

Li Yongchang·2022-11-03 08:01

MATLAB最小矩形法边界法,最小外接矩形法.PPT

最小外接矩形法3纹理分析3.3基于纹理分割将图像分割成一些具有某种一致性的区域是图像分析的重要手段，一致性包括亮度、颜色或纹理等衡量标准。

weixin_39932330·2022-11-01 14:54

Res2Net: 一种新的多尺度主干体系结构(Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture )

第三，感知来自不同尺度的信息对于理解诸如细粒度分类和语义分割之类的任务的部分和对象至关重要。因此，为视觉认知任务设计多尺度的良好特征

Mick..·2022-11-01 14:15

【卷积神经网络】卷积与卷积层

放在图像分析里，f(x)可以理解为原始像素点(sourcepixel)，所有的原始像素点叠加起来，就是原始图了。

RANDY_Sw·2022-11-01 11:57

Pytorch基础知识（10）多目标分割

图像中目标的分割有很多应用，如自动驾驶汽车和医学图像分析。在单目标分割章节中，我们学习了如何使用PyTorch构建一个单目标分割模型。

求则得之，舍则失之·2022-11-01 03:03

【CV】第 18 章：使用 OpenCV 实用程序进行图像分析

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-10-28 15:30

基于区块链的数据共享访问控制模型

针对共享数据如何进行细粒度控制、数据的追溯和机密性保护等问题，提出了基于区块链的数据共享访问控制模型。

米朵儿技术屋·2022-10-25 17:04

Vue的组合式api和React hooks的对比

组合式API是以Vue中数据可变的、细粒度的响应性系统为基础的，而函数式编程通常强调数据不可变。组合式API提供了和Reacthooks相同级别的逻辑组织能力。

程序猿小泓·2022-10-25 12:29

【信号处理】基于遗传算法的噪声图像的边缘检测（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述图像的边缘是指图像灰度急剧发生变化的不连续的地方，主要存在于目标和目标、背景和目标、不同色彩的区域之间，包含着图像的重要信息，在图像分析和理解中起着重要作用

我爱Matlab编程·2022-10-24 17:16

CVPR 2022数据集汇总｜包含目标检测、多模态等方向

https://xiaodongsuper.github.io/M5Product_dataset/index.htmlM5Product数据集是一个大规模的多模态预训练数据集，具有针对电子产品的粗粒度和细粒度注释

机器学习与AI生成创作·2022-10-24 17:14

【论文笔记】Transformer in Remote Sensing：A Survey

目前，基于深度学习的算法在遥感图像分析领域得到大量普及。近几年，应用于NLP的transformer在视觉领域同样表现得很好，遥感界也出现优秀的VIT方法。

流氓兔爱学习·2022-10-24 07:35

基于 eBPF 实现容器运行时安全

天翼云云容器引擎使用eBPF技术实现了细粒度容器安全，对主机和容器异常行为进行检测，对有问题的节点和容器进行自动隔离，保证了多租户容器平台容器运行时安全。BPF是一项革命性

Docker_·2022-10-23 18:54

基于肤色模型和形态学处理的人脸检测算法matlab仿真

目录1.算法概述2.部分程序3.算法部分仿真结果图4.完整程序获取1.算法概述在过去的几年里，人脸识别受到了广泛的关注，被认为是图像分析领域最有前途的应用之一。

我爱C编程·2022-10-23 16:39

华为鸿蒙发布会演讲稿及鸿蒙操作系统简介

一、、微内核天然无Root权限，外核服务相互隔离，细粒度权限控制，从源头上提升系统安全。二、鸿蒙OS实现模块化解耦，对应不同设备可以弹性部署。

Hi洛一·2022-10-20 22:47

golang 实现时间滑动窗口的示例代码

滑动时间窗口就是把一段时间片分为多个样本窗口，可以通过更细粒度对数据进行统计。然后计算对应的时间落在那个窗口上，来对数据统计；滑动时间窗口，随着时间流失，最开始的样本窗口将会失效，同时会生

·2022-10-19 15:45

将 NGINX 部署为 API 网关，第 2 部分：保护后端服务

本文对这些用例进行了扩展，探讨了一系列可用于保护生产环境中后端API服务的安全措施：限流限定请求方法应用细粒度的访问控制控制请求大小验证请求正文本文最初发布

·2022-10-19 11:34

目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

其中：(1)Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2)Neck

加勒比海带66·2022-10-19 11:26

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