细粒度目标识别

设计模式之享元模式

定义享元模式（Flyweight），运行共享技术有效地支持大量细粒度的对象，避免大量拥有相同内容的小类的开销(如耗费内存)，使大家共享一个类(元类)。
AAA前端·2023-06-21 19:00

【华为云技术分享】云容器引擎 CCE权限管理实践

为方便管理员对CCE资源的权限管理，后台提供了多种维度的细粒度权限管理。CCE的权限管理包括“集群权限”和“命名空间权限”两种能
·2023-06-21 17:51

3分钟快速了解猪齿鱼权限

本文将介绍猪齿鱼的权限体系，帮助猪齿鱼用户从自身需求出发，进行更细粒度的权限控制。本文也将对猪齿鱼中所应用的RBAC权
ZKNOW甄知科技·2023-06-21 15:36

基于深度学习的细粒度分类研究及应用

本文主要介绍深度学习图像分类的经典网络结构及发展历程，就细粒度图像分类中的注意力机制进行了综述，最后给出了汽车之家团队参加CVPR2022细粒度分类竞赛所使用的模型及相关算法、参赛经验等，同时介绍了该模型在汽车之家车系识别业务中的应用
·2023-06-21 14:15

多模态算法在视频理解中的应用

较少的文章关注时序片段的细粒度理解，同时也从多模态角度分析视频。本文将分享使用多模态网络提高视频理解精度的解决方案，并在youtube-8m数据集中取得较大提升。
·2023-06-21 10:04

一种基于目标的可解释的自动驾驶预测和规划策略

摘要：本文介绍了一种通过理性逆向规划进行目标识别和多模态轨迹预测的方法。通过将目标识别与MCTS计划相结合，为自车生成优化计划。
yessunday·2023-06-21 00:39

hystrix的线程池+服务+接口划分以及资源池的容量大小控制

资源隔离，两种策略，线程池隔离，信号量隔离对资源隔离这一块东西，做稍微更加深入一些的讲解，告诉你，除了可以选择隔离策略以外，对你选择的隔离策略，可以做一定的细粒度的一些控制1、execution.isolation.strategy
浪白条·2023-06-20 10:17

JS设计模式-08-享元模式

1.模式意图：运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。分类：对象结构型模式动机:了如何共享对象，使得可以细粒度地使用它们而无需高昂的代价。适用性：•一个应用程序使用了大量的对象。
lxmuyu·2023-06-20 09:36

mybatis整合ehcache做三级缓存

mybatis整合ehcache做三级缓存为什么要使用第三级缓存mybatis二级缓存对细粒度的数据级别的缓存实现不好,对同时缓存较多条数据的缓存，比如如下需求：对商品信息进行缓存，由于商品信息查询访问量大
ThinkPet·2023-06-20 09:06

CVPR | 时尚领域视觉语言预训练模型Kaleido-BERT

来源：投稿作者：小灰灰编辑：学姐这是一篇在时尚领域、往细粒度方向做视觉-语言预训练的工作。
深度之眼·2023-06-19 04:51

Spring中事务管理TransactionTemplate和@Transactional注解

1.Spring支持编程式事务管理TransactionTemplate和声明式事务管理@Transactional两种方式和编程式事务相比，声明式事务唯一不足地方是最细粒度只能作用到方法级别，无法做到像编程式事务那样可以作用到代码块级别
SILENCE_SPEAKS·2023-06-18 17:44

实验三 传感器目标识别

【实验目的】1、了解环境感知传感器目标识别的目的和方法，掌握MATLAB中的目标检测方法。2、了解MATLAB的目标检测器和检测函数，掌握车辆识别、行人识别、交通标志识别和道路识别等目标识别方法。
BreakAndCreate·2023-06-18 12:43

【读点论文】RTMDet: An Empirical Study of DesigningReal-TimeObjectDetectors.2023年的YOLOv4，很强的工程经验，让智能走出实验室

AnEmpiricalStudyofDesigningReal-TimeObjectDetectorsAbstract在本文中的目标是设计一个高效的实时目标检测器，它超越了YOLO系列（yolov8,yolo-nas没比较），并且易于扩展到许多目标识别任务
羞儿·2023-06-18 01:10

语义分割 常用神经网络介绍对比-FCN，SegNet，U-net DeconvNet

前言在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务.语义分割(semanticsegmentation)目标检测(objectdetection)目标识别(objectrecognition)实例分割
redis_v·2023-06-17 23:36

【Lock锁的使用与原理】

与synchronized关键字相比，Lock锁提供了更为灵活和强大的同步控制能力，可以实现更细粒度的锁操作，并且支持更多的特性，如可重入锁、公平锁等等。Lo
我是廖志伟·2023-06-17 23:50

PHP的学习--Traits新特性

Trait和一个类相似，但仅仅旨在用细粒度和一致的方式来组合功
网络安全百宝库（一）·2023-06-17 12:13

elasticsearch7.17.3 实现类似mysql的like查询

前两种方式可以修改索引细粒度逐步靠近like查询效果。一、match方式查询1、前言：match方式是会将输入筛选的内容先分词，匹配
骨力·2023-06-17 12:16

java设计模式11（享元模式）

享元模式：当系统中存在大量相同或者相似的对象时，通过共享技术实现相同或相似的细粒度对象的复用，从而节约了内存空间，提高了系统性能。
刺风有道·2023-06-17 10:42

基于Raspberry Pi和双目摄像头的无人机目标识别、跟踪与实时测距系统开发

对于目标识别，可以使用深度学习
应用市场·2023-06-17 06:28

浅谈vuex

它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，以利用Vue.js的细粒度数据响应机制来进行高效的状态更新。并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。
天天zzl·2023-06-17 03:27

Nacos架构与原理 - 注册中心服务数据模型(2.x版本)

为细粒度区分和
小小工匠·2023-06-16 18:35

达摩院细粒度分类SoftTriple Loss ICCV高引论文深入解读

一、背景度量学习是一种机器学习方法，它主要用于在相似性度量的基础上进行数据挖掘。具体来说，度量学习通过学习一种函数来度量两个数据样本点的相似性。这种函数称为度量函数，它的目的是在尽可能减少度量错误的同时最小化相似数据样本点之间的距离。典型的度量学习方法包括TripletLoss、ProxyNCA、Npairs等。度量学习可以应用于许多领域，例如：1.）图像分类：度量学习可以用来帮助计算机识别图像中
·2023-06-16 14:57

细粒度情感分析在到餐场景中的应用

经典的细粒度情感分析（ABSA，Aspect-basedSentimentAnalysis）主要包含三个子任务，分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。
·2023-06-16 14:42

带你读AI论文丨用于细粒度分类的Transformer结构—TransFG

摘要：本文解读了《TransFG:ATransformerArchitectureforFine-grainedRecognition》，该论文针对细粒度分类任务，提出了对应的TransFG。
·2023-06-16 14:09

达摩院细粒度分类SoftTriple Loss ICCV高引论文深入解读

一、背景度量学习是一种机器学习方法，它主要用于在相似性度量的基础上进行数据挖掘。具体来说，度量学习通过学习一种函数来度量两个数据样本点的相似性。这种函数称为度量函数，它的目的是在尽可能减少度量错误的同时最小化相似数据样本点之间的距离。典型的度量学习方法包括TripletLoss、ProxyNCA、Npairs等。度量学习可以应用于许多领域，例如：1.）图像分类：度量学习可以用来帮助计算机识别图像中
·2023-06-16 14:28

大话设计模式——享元

享元（Flyweight）Intent利用共享的方式来支持大量细粒度的对象，这些对象一部分内部状态是相同的。
小陈phd·2023-06-16 06:22

【Few Shot数据集】CUB-200-2011 鸟类

文章目录一、数据下载二、数据介绍3.1图案示意3.2标注属性CUA-200-2011是CUB-200的拓展，包含了200个鸟类，共11788张图片，每张图片都标注了物体的框、关键点和属性类别，常被用于小样本细粒度图像分类或者检测任务中
hjxu2016·2023-06-16 05:39

设计模式之——享元模式

1享元模式的定义享元模式：使用共享对象可有效地支持大量细粒度的对象。享元模式是池技术的重要实现方式。
Jerry_1116·2023-06-15 15:13

yoloV5目标识别以及跟踪，功能识别动物（大象，犀牛，水牛，斑马）

yolo目标识别以及跟踪还是很强的嘞！
拼搏的小浣熊·2023-06-15 12:33

6.7作业

1.什么是slot,有哪些类型的slot(插槽的理解以及分类)2.vue包含的功能嵌套的路由/视图表模块化的、基于组件的路由配置路由参数、查询、通配符基于vue.js过度系统的视图过渡效果细粒度的导航控制带有自动激活的
Empathys·2023-06-15 03:52

维度建模（星型、雪花、星座）

事务表分类：事务事实表：最细粒度，承载事务数据。如产品交易事实表。周期快照事实表：按一定时间周期的业务累计数据，粒度粗。如账户盈亏月表。累计快照事实表：记录整个过程的信息，少见。
五块兰州拉面·2023-06-14 17:51

论文解读 | 基于蒙特卡罗树搜索的触觉目标识别主动末端执行器姿态选择

原创|文BFT机器人本论文提出了一种新颖的方法，使用仅触觉来进行主动物体识别。该算法通过蒙特卡罗树搜索来选择最佳的手腕姿态序列进行物体识别。具体来说，该算法将问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），并通过观察和动作来优化策略。该算法的核心思想是，连续触觉特征与机器人之间的运动相关联。本地特征不是唯一的，会在对称部位和相似曲率处重复。将它们在物体上离散化会创建共同的特征，可以建模为概率分布，该分布可以
BFT白芙堂·2023-06-14 17:07

nginx(七十六)nginx与HTTP请求行的深入探讨

request_uri'SP'$server_protocol'++++++++++++++"案例讲解"++++++++++++++说明：'请求行'中更多变量'细节',可以和'if'、'map'结合,更'细粒度
wzj_110·2023-06-14 08:51

经典的设计模式12——享元模式

享元模式**定义：**运用共享技术来有效的支持大量细粒度的对象的复用。它通过共享已经存在的对象来大幅度减少需要创建的对象数量，避免大量相似对象的开销，从而提高系统资源的利用率。
暗紫色的乔松(-_^)·2023-06-14 03:29

教你从0开始在win下实现——多目标识别卷积神经网络

1.环境配置1.1安装CUDAhttps://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal从该网址选择适合你的版本，下载安装完成之后将路径添加至系统变量。最新版（2021年4月）安装可参考此网站https://
wangafu·2023-06-14 01:38

【软件测试】单元测试、系统测试、集成测试的区别及示例

目录一、单元测试二、集成测试三、系统测试一、单元测试定义：单元测试是对软件组成单元进行测试（细粒度）测试目的：用于检验软件基本组成单位的正确性测试对象：一个工作单元，通常是类内部的一个方法测试使用方法：
Wyn_·2023-06-13 21:12

Flink SQL 在美团实时数仓中的增强与实践

本篇内容主要分为五个部分：FlinkSQL在美团SQL作业细粒度配置SQL作业变更支持从状态恢复SQL正确性问题排查能力建设未来展望点击查看直播回放和演讲PPT一、FlinkSQL在美团目前FlinkSQL
·2023-06-13 16:09

python filelock 文件锁_Python使用文件锁实现进程间同步功能【基于fcntl模块】

fcntl系统函数介绍Linux系统提供了文件整体上锁(flock)和更细粒度的记录上锁(fcntl)功能，底层功能均可由fcntl函数实现。
浮舟泊古寺·2023-06-13 12:38

6.7作业

1.vue包含的功能嵌套的路由/视图表·模块化的、基于组件的路由配置·路由参数、查询、通配符·基于Vuejs过渡系统的视图过渡效果·细粒度的导航控制·带有自动激活的Cssclass的链接·HTML5历史模式或
Empathys·2023-06-12 07:30

yolov5-7.0 训练自己的数据集之分类数据集

yolov5是一个非常强大的目标检测模型，随着深度学习的发展，yolov5在6.1和7.2版本里集成了目标识别、图像分类和分割模块，这篇博客的主题是利用yolov5训练自己的分类数据集。
-MAX-MAX-·2023-06-12 02:10

[MAUI程序设计] 用Handler实现自定义跨平台控件

文章目录Handler与Xamarin.Forms实现的区别为什么要用Handler代替Renderer解耦生命周期管理更细粒度的控制用Effect来实现呢？
林晓lx·2023-06-12 02:07

hooks组件+例子+底层机制

但是具备属性及插槽，父组件可以控制其重新渲染2.渲染流程简单，渲染速度较快3.基于FP(函数式编程)思想设计，提供更细粒度的逻辑组织和复用类组件1.具备“状态、ref、周期函数、属性、插槽"等内容，可以灵活的控制组件更新
Meme_xp·2023-06-11 17:00

YOLO技术概要学习笔记2——YOLOV2到YOLOV3

目录一、前言二、YOLOv22.1v2特点（1）卷积层归一化（2）高分辨率分类器（3）完全卷积（4）使用锚框来预测边界框（5）维度聚类（6）直接位置预测(7)更细粒度的特征(8)多尺度训练2.2YOLOv2
JAMES费·2023-06-11 13:46

二、ElasticSearch基础语法

目录一、简单了解ik分词器(分词效果)1.standard(单字分词器，es默认分词器)2.ik_smart分词(粗粒度的拆分)3.ik_max_word分词器（最细粒度拆分）二、指定默认分词器1.为索引指定默认分词器三
叫我柒月·2023-06-11 08:29

计算机视觉

计算机视觉主要分为2D视觉和3D视觉两大研究领域，2D视觉的研究内容包括：目标识别、目标跟踪、视频内容理解等；3D视觉的研究内容包括：基于图像的三维重建、目标三维姿态估计等。
葡萄月令with蒲公英·2023-06-11 08:24

什么是享元模式？

享元模式可以减少对象数量，其宗旨是共享细粒度对象，将多个对同一对象的访问集中起来，属于结构型设计模式二、享元模式的写法极其uml图1.享元模式的uml图：主要的3个角色1.抽象享元角色（IFlyweight
我们一直在路上·2023-06-10 17:18

【新书推荐】【2019.10】构建微服务：设计细粒度系统（第二版）

【2019.10】构建微服务：设计细粒度系统（第二版）BuildingMicroservices:DesigningFine-GrainedSystems2ndEdition，共250页。
梅花香——苦寒来·2023-06-10 13:46

图像处理——连接IP摄像头上传到服务器实现目标识别

2.IP摄像头使用的是大华的摄像头，目标识别用的yolov5的模型，服务器用的是flask，实现语言是python。3.在实现过程中，需要先进行IP摄像头的连接和图像的获取。
知来者逆·2023-06-10 00:25

【目标检测】IOU介绍

在目标识别中，我们的预测框与实际框的某种比值就是IOU1.IOU的计算这是IOU的计算方式，通过两个框交叉面积比上整体面积来计算。1.1基础I
有趣的野鸭·2023-06-10 00:37

安卓上基于透明代理抓包

redsocks2，本文演示如何使用clash实现同样的效果你以为是ClashForAndroid，错，这里使用的是Core版本就原理上来说，和前一篇文章并无区别，Clash的优势在于其支持多种类型的代理，拥有更细粒度的配置能力这样在不开
a6713827·2023-06-09 20:42
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