细粒度目标识别

A Purely Point-Based Framework （论文阅读笔记）

这个领域有一个明显的趋势，即除了简单的计数之外，更具有挑战性的细粒度估计（即
今天也学习了嗷·2022-12-12 12:45

opencv中fast特征匹配_OpenCV探索之路（二十三）：特征检测和特征匹配方法汇总...

在计算机视觉领域，兴趣点(也称关键点或特征点)的概念已经得到了广泛的应用，包括目标识别、图像配准、视觉跟踪、三维重建等。这个概念的原理是，
weixin_39803207·2022-12-12 09:09

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》论文学习笔记

文章目录论文基本信息研究背景读过摘要后提出的问题读完论文后对上述问题的回答深度可分离网络两个全局超参数宽度倍增器：更薄的模型分辨率乘法器：简化的表示实验验证模型的选择收缩模型超参数细粒度的识别大规模地理定位面对属性对象检测面对嵌入代码分析目前存在的疑惑论文基本信息标题
洋-葱·2022-12-12 01:00

YOLO系列解读v1-v7

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DarkNet）2.4先验框选取2.5选框后的实验效果2.6直接预测相对位置2.7感受野2.8细粒度特征
lyd-y1s1·2022-12-11 23:57

计算机视觉应用方面及前景

计算机视觉的内涵丰富，需要完成的任务众多，关键任务包括：图像增强、图像分类、图像检测与定位、图像分布、目标识别。
温暖的北极人·2022-12-11 21:35

Multi-Granularity Alignment for Visual Question Answering(视觉问答的多粒度对齐)

介绍整个细粒度图像特征和整个自然语言句子的直接融合非常复杂，缺乏可解释性。本文重点研究再没有额外数据的情况
呆呆_kk·2022-12-11 19:43

基于改进Bisenet的五官精确分割系统（源码＆教程）

五官图像分割技术可以实现对人脸的细粒度解析，在人脸表情识别、人脸编辑和美容模拟等诸多领域有广泛的应用空间。然而在实际应用时，人脸五官图像分割技术尚存有不足之处。
m0_73650416·2022-12-11 16:21

wireshark 数据包筛选高级操作

对标准协议，既支持粗粒度的过滤如HTTP，也支持细粒度的、依据协议属性值进行的过滤如tcp.port53、http.request.methodget对内容的过滤，支持深度的字符串匹配过滤如httpcontainsserver
寻址00000001·2022-12-11 15:13

大数据架构之端到端方案综述（3）数据仓储&Hive

1数据仓库介绍1.1数据仓库简介数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，主要针对来自多个数据源的历史数据进行细粒度、多维度的分析，输出用于企业的数据分析、数据挖掘、
小事儿Phil·2022-12-11 11:20

SpringBoot统一异常处理(一)

分析统一跳转：/error这是一种全局的机制配置类：补充状态进行跳转–局部的机制自定义页面的方式，方便我们可以把error.html随心所欲的进行存放问题：其实给开发增大的工作量，不明确具体异常信息，如果要追求细粒度的控制
PeterMrWang·2022-12-11 07:29

单目摄像头光学图像测距_基于目标检测的实时单目测距

单目摄像头的大致测距原理，是先通过图像匹配进行目标识别(各种车型、行人、物体等)，再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。
weixin_39771614·2022-12-11 03:16

前沿丨双目视觉测距原理，数学推导及三维重建资源

•单目测距原理单目是先通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。这就要求在估算
3Ｄ视觉工坊·2022-12-11 03:11

自步对比学习（Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID）

个人理解：用简单的大白话来说，该任务的执行过程应该是对于某个目标先进行类似于确定的操作，再在譬如不同摄像机，场景下，再次将该目标识别出来。领域自适应知乎深度学习大讲堂个人
sansheng0208·2022-12-10 20:10

【视觉感知--目标检测与定位】YOLOV3多目标识别算法

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、YOLOV3介绍二、YOLOV3新的网络Darknet-53三、YOLOV3的改进策略1.融合FPN2.用逻辑回归替代softmax作为分类器四、YOLOV3视觉目标检测部署步骤（非ROS部署。就是简单在PC的跑demo）YOLO系列总结参考资料前言认知有限，望大家多多包涵，
盒子君~·2022-12-10 20:08

基于LSTM递归神经网络的多特征电能负荷预测（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Python代码实现4参考文献1概述电能负荷预测按细粒度划分可分为粗度预测和细度预测。其中粗度预测则是将整个时间段的电能负荷数据进行训练，进而进行预测。
荔枝科研社·2022-12-10 14:51

UCAS - AI学院 - 知识图谱专项课 - 第6讲 - 课程笔记

UCAS-AI学院-知识图谱专项课-第6讲-课程笔记实体识别信息抽取概述信息抽取的基础：分词和词性标注命名实体识别细粒度实体分类开放领域实体识别实体识别信息抽取概述知识获取输入：领域知识本体/海量数据输出
支锦铭·2022-12-10 14:14

基于LSTM递归神经网络的多特征电能负荷预测（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Python代码实现4参考文献1概述电能负荷预测按细粒度划分可分为粗度预测和细度预测。其中粗度预测则是将整个时间段的电能负荷数据进行训练，进而进行预测。
电气辅导帮·2022-12-10 14:11

1.浅谈ASP.NET框架

本篇文章稍微偏原理且底层，有一定难度和且比较晦涩，文章粒度稍微粗些，更细粒度的，会在后续的文章中，结合具体的Demo实例分析。感兴趣的朋友，可以先收藏。
全栈997·2022-12-10 04:02

浅谈ASP.NET框架【转】

本篇文章稍微偏原理且底层，有一定难度和且比较晦涩，文章粒度稍微粗些，更细粒度的，会在后续的文章中，结合具体的Demo实例分析。感兴趣的朋友，可以先收藏。
「已注销」·2022-12-10 04:06

论文笔记——Intra- and Inter-Action Understanding via Temporal Action Parsing

创新点：构建数据集TAPOS(TemporalActionParsingofOlympicsSports)，对动作进行细粒度上的时间解析注释。设计改进的动作时间解析方法TransPa
狗都不学计算机！·2022-12-10 03:16

FILIP论文翻译

FILIP:FINE-GRAINEDINTERACTIVELANGUAGE-IMAGEPRE-TRAINING原文连接：https://arxiv.org/abs/2111.07783v1细粒度交互式语言
lhxxxmad·2022-12-10 03:40

目标检测之SSD：Single Shot MultiBox Detector

ssd和yolo都是一步式检测器，yolov1的一个缺点就是不擅长做小目标识别，ssd正好克服了这个问题，ssd的一个优势就是准确率高，但ssd512版本fps比yolo低。
Diros1g·2022-12-09 23:49

Linux Capabilities

LinuxCapabilities入门教程：基础实战篇为了对root权限进行更细粒度的控制，实现按需授权，Linux引入了另一种机制叫capabilities。
WHearTBeat·2022-12-09 18:22

一文弄懂Spark基本架构和原理

基本概念基本流程二、Hadoop和Spark的区别三、RDD操作TransformationAction四、Block与RDD生成过程五、依赖关系与Stage划分六、Spark流程调度流程（粗粒度图解）执行流程（细粒度图解
HaiwiSong·2022-12-09 09:25

积分球光源的大动态范围辐射标准传递技术

随着光电探测技术的快速发展，微光遥感和暗目标识别等已经成为一个新兴的研究方向。
JYGD686868·2022-12-09 09:35

pytorch和python什么关系_Pytorch是什么？关于Pytorch！ - pytorch中文网

PyTorch在细粒度级别是由以下组件组成的库：包描述torch像NumPy这样的Tensor图书馆，拥有强大的GPU支持torch.autogra
weixin_39714763·2022-12-09 08:48

Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation翻译

尽管最近的工作证明了控制句子中简单属性的成功（例如情感），但在复杂的，细粒度的属性控制上几乎没有进展（例如，句法结构）。
nopSled·2022-12-09 07:01

Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation 扩散语言模型改善可控文本生成

/XiangLi1999/Diffusion-LM一、简介无需重训模型控制语言模型的表现是自然语言生成（NLG）的一个重要开放问题，近期工作已经在简单句子属性控制生成上取得了一定的进展，但是在复杂的、细粒度的控制上的进展还远远不够
BUAA～冬之恋·2022-12-09 07:29

经典语义分割网络总结之FCN、U-Net、DeepLab系列、PSPNet、BiseNet系列和ESPNet系列

CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。对于一般的分类CNN网络，
小鸡炖蘑菇@·2022-12-09 05:08

【论文笔记】：Augmentation for small object detection

&Title:AugmentationforsmallobjectdetectionCVPR2019&Summary作者分析MSCOCO数据集，以及MaskRCNN在这个数据集上的目标识别、分割性能表现
Activewaste·2022-12-09 02:06

细粒度图像分类论文研读-2022

文章目录TransFG:ATransformerArchitectureforFine-grainedRecognitionAbstractintroductionMethodVisiontransformerasfeatureextractorImageSequentializationPatchEmbeddingTransFGArchitecturePartSelectionModuleCon
右边是我女神·2022-12-08 21:55

细粒度图像分类论文研读-2020

文章目录FiltrationandDistillation:EnhancingRegionAttentionforFine-GrainedVisualCategorization(bylocalization-classificationsubnetwork)AbstractIntroductionApproachDiscriminativeRegionsProposingFeatureLearn
右边是我女神·2022-12-08 21:07

【论文笔记】API-Net：Learning Attentive Pairwise Interaction for Fine-Grained Classification

互向量学习）gatevectorgeneration（门向量生成器）pairwiseinteraction（成对交互）队构造（PairConstruction）实验结果总结简介2020年发表在AAAI的一篇细粒度分类论文
事多做话少说·2022-12-08 15:04

【今日CV 视觉论文速览】 04 Dec 2018

4Dec2018Totally102papersInteresting:EdgeConv,一种用于点云高级任务的新方法，可以堆叠或递归使用学习全局形状特征，在特征空间里可以抓取语义信息，并拓展了对点云细粒度的几何特征抽取的理解
hitrjj·2022-12-08 12:26

【计算机视觉】目标检测中Faster R-CNN、R-FCN、YOLO、SSD等算法的讲解（图文解释 超详细必看）

第一阶段完成区域框的推荐，第二阶段是对区域框进行目标识别。1：FasterR-CNN目标检测算法利用选择性搜索算法在图像中提取数千个候选区域，
showswoller·2022-12-08 12:39

pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解(开源)

pytorchfasterrcnn-resnet50-fpn神经网络目标识别应用——推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置
老毛鸪·2022-12-08 02:17

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术应用

随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。
思考的小猴子·2022-12-08 01:16

ICCV｜复杂场景目标检测——科大讯飞等提出X光安检场景下危险品检测基准（已开源）...

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G复杂视觉场景下的目标识别任务有很多亟待解决的问题
计算机视觉研究院·2022-12-07 19:34

Flink中的UDF函数类

实现UDF函数----更细粒度的控制流一、函数类（FunctionClasses）Flink暴露了所有的UDF函数的接口（实现方式为接口或者抽象类）。
小小平不平凡·2022-12-07 12:31

Flink从入门到真香(6、Flink实现UDF函数-实现更细粒度的控制流）

Flink提供了各种数据的转换操作，但实际业务过程中有很多业务上需要处理的数据结构、规则等等，需要自己写自己的业务代码，这时候就用到的flink提供的函数类(FunctionClass)Flink暴露了所有udf函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)，例如MapFunction，FilterFunction，ProcessFunction等。一个小栗子，要筛选数据中以sensor3为开头的数据还是
马飞·2022-12-07 12:57

【CBAM||目标识别||注意力机制||gated卷积】Convolutional Block Attention Module

这篇是2018年的paper，已经有很多中文资料可以学习，因而不做重复工作~记录一下核心要点，后续可阅。【学习资源】CBAM：卷积注意力机制模块【学习资源】论文阅读-CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModuleCBMA:卷积注意力机制模块-结合了空间（spatial）和通道（channel）的注意力机制模块。给定一个中间特征图，CBAM模块会沿着两个独立的维度（通道
MengYa_DreamZ·2022-12-07 12:24

搜索引擎ES--IK分词器

3.0特性：1）采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。2）采用了多子处理器分析
李嘉图呀李嘉图·2022-12-07 08:17

基于ROS多波束前视声呐仿真模块的一些应用

本文的相关视频可以移步我的知乎博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/510770644一·、图像迁移技术改善目标识别的小样本问题
cabinx·2022-12-06 19:12

开源多波束前视声呐目标识别数据集

目前我们团队在虎鲸开源计划中开源了一个多波束前视声呐目标识别数据集UATD（UnderwaterAcousti
cabinx·2022-12-06 19:09

论文阅读——Emotion Recognition in Conversation: Research Challenges, Datasets, and Recent Advances

文章目录摘要简介研究挑战情绪的类别情绪标注基础对话上下文建模说话者特定建模倾听者特定建模情绪转移现象细粒度情感识别多方对话讽刺现象情绪推理数据集前沿方法结论摘要情感是人类固有的，因此，情感理解是人工智能
晴晴_Amanda·2022-12-06 18:50

AI赋能目标跟踪 智算加速“视”不可挡

目标跟踪发展迅猛算法面临多元挑战随着当代媒体设备与视频图像的高速发展，目标识别与跟踪成为计算机视觉领域的重要研究方向，通常识别出目标后，后续帧持续跟踪，利用矩形边界框锚定目标，以实现目标的定位
坤前服务器·2022-12-06 13:28

基于MindStudio的MindX SDK应用开发全流程

应用开发旨在使用华为提供的SDK和应用案例快速开发并部署人工智能应用，是基于现有模型、使用pyACL提供的Python语言API库开发深度神经网络应用，用于实现目标识别、图像分类等
weixin_43496326·2022-12-05 17:37

翻译：GloVe: Global Vectors forWord Representation

摘要：最近学习单词的向量空间表示（vectorspacerepresentationsofwords）的方法已成功地使用向量算法（vectorarithmetic）捕获细粒度的语义（fine-grainedsemantic
BruceCheen·2022-12-05 17:05

毫米波雷达数据处理_无人船 | 毫米波雷达与激光雷达的应用

当下几种感知传感设备的优劣分析感知传感设备优势劣势视觉传感器（可见摄像头、红外摄像头）摄像头类的视觉传感器对于障碍物辨识与分类更为直接明了摄像头感知精度低；以图像为基础的目标识别所需样本数量巨大，因此对数据即时处理能力要求极高
weixin_39837867·2022-12-05 14:53

Tensorflow中loss及metrics使用sample weight过程的解析

然后使用model.fit方法进行模型训练时，可以指定sampleweight参数，给loss进行更加细粒度的控制，但是这个sampleweight不会影响到我们在metrics的指标中的计算过程，如果要在计算
月司·2022-12-05 10:27
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