蓄水池采样第122页

c++gdal如何在大图像中截取小图像并获取其图像信息_基于深度学习的超分辨率图像技术一览...

虽然这些模型之间的差异非常大，但它们本质上是一组组件的组合，例如模型框架，上采样方法，网络设计和学习策略等。从这个角

weixin_39984661·2023-01-11 07:47

libtorch c++复现cycle gan网络

目录1.原论文论文：https://arxiv.org/abs/1703.105932.代码2.1下采样2.2残差块2.3上采样模块2.4生成器代码3.判别器3.1判别器组件3.2判别器4.训练4.1输入数据

Mr.Q·2023-01-11 06:38

【计算机视觉】简述对DLA-Net的理解

针对大场景点云来说，如果采用点卷积那样的算法（PointConv，PointCNN，KPConv等）或者PointNet++等，他们都是利用FPS（最远点采样）的方法，虽然这种采样方法可以使用比较少量的点并且极大地保留的点云的结构

YXLiu_XMYang_PCSS·2023-01-11 02:01

【计算机视觉】简述对SCF-Net的理解

所以它分割的效果不好，近两年的订刊文章（CVPR）发布了很多大场景点云分割的文章，像点卷积的文章他们采样的方法基本都是FPS+Ballqura

YXLiu_XMYang_PCSS·2023-01-11 02:01

pointcnn pointweb pointconv randla阅读（四）

ranla1.基于随机采样提高运行速度2.设计LFA模块提取局部特征重点设计内容在于LFA模块的特征提取LFA模块主要包括局部特征编码自注意力机制扩张残块局部特征编码与原来特征拼接得到F尖k自注意力模块自注意力模块学习权重局部的每个特征

官方陈奕迅·2023-01-11 02:27

Python基于YOLOv5的交通标志识别系统[源码]

然后再用maxpooling下采样构建

weixin_qunmasj·2023-01-10 21:10

ART-SLAM: Accurate Real-Time 6DoF LiDAR SLAM

我们首先应用降采样和离

avenger_fang·2023-01-10 18:58

弹性变形与采样，旋转，形变场可视化

文章目录采样(更新)旋转变形场可视化变形与可视化实例STN(SpatialTransformerNetwork)DenseDeformation（Elasticdeformation）的采样与可视化对于采样

normol·2023-01-10 17:37

【MRT批处理MODIS数据】

MRT批处理MODIS数据针对MODIS数据的处理，NASA提供了modistool软件，方便我们对数据进行处理，包括数据格式的转换，坐标系转换、镶嵌以及重采样等。

森气笔记·2023-01-10 17:29

FFmpeg连载8-视频合并以及替换视频背景音乐实战

前言通过前面的实战，我们实现音视频解封装提取、音视频解码、音视频编码、音频重采样等的功能，今天我们就结合之前所做的功能，来做一个短视频APP中常见的功能：1、提取多个mp3文件中的音频，重新编码为合并为

·2023-01-10 16:20

卡尔曼滤波器（Kalman Filter，KF）算法及仿真

在python下完成卡尔曼滤波的模拟采样与迭代文章目录卡尔曼滤波器（KalmanFilter，KF）算法及仿真1.贝叶斯滤波器2.卡尔曼滤波3.1仿真模型3.1.1问题描述3.1.2运动模型3.1.3测量模型

20岁的挂牌魔法师·2023-01-10 16:35

Mask RCNN网络源码解读（Ⅲ） --- FCN网络

从左图可以看到，其实就是一系列卷积和下采样的过程最后得到一个21个channel的特征层，我们再对其进行一个上采

Courage2022·2023-01-10 15:59

高光谱辐射计(Hyperspectral Ocean Color Radiometers)

高光谱辐射计(HyperspectralOceanColorRadiometers)，是一种小型化、高采样频率的水色遥感专用高光谱辐射计，包含可以用于水下或者水面之上，测量水体的辐亮度计HOC-R和辐照度计

广州耀海科技有限公司·2023-01-10 14:27

一体式表观高光谱仪Triplet AOP

TripletAOP最高具有1Hz采样频率，在秒级的采样时间内可获取三组光谱。配套GPS，光谱仪观测平面与太阳

广州耀海科技有限公司·2023-01-10 14:56

CloudCompare&PCL RANSAC提取平面

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介具体原理可以参考之前的文章：点云RANSAC拟合平面（MATLAB）、CloudCompare&PCLRANSAC拟合球（随机采样一致性），这里也使用

大鱼BIGFISH·2023-01-10 14:49

【机器学习】RANSAC介绍

RANSAC（随机一致性采样）**优点：对噪声点不敏感，**因为他不对噪声点进行建模。而最小二乘法对所有点进行建模，所以他对噪声很敏感。

秋天的波·2023-01-10 14:47

信号频谱中心频率带宽采样率之间关系

1.采样率的一半近似信号的带宽2.频谱图的横坐标计算式：xVec[i]=(i*(double)m_dbSampleBandWidth*2/FFTLEN+(m_nCenterFreq-m_dbSampleBandWidth

老赵的博客·2023-01-10 14:36

第3章第1节-基于采样的路径规划-PRM&RRT及其优化

基于采样的路径规划（SamplingBased-Planners）与基于search方法所不同的是，基于采样的路径规划不需要遍历空间所有点，而是通过在空间中随机撒点，通过线段连点构成路图/树（没有障碍的

zheshui1823·2023-01-10 12:02

MotionPlaning（二）基于采样的路径规划——RRT&RRT*

【本文仅作为本人对路径规划学习记录所用】基于采样的路径规划——RRT&RRT*PreliminariesProbabilisticRodeMap（概率路图）Rapidly-exploringRandomTree

Aether_Wong·2023-01-10 12:25

基于python的随机森林回归实现_随机森林理论与python代码实现

1,初品随机森林随机森林，森林就是很多决策树放在一起一起叫森林，而随机体现在数据集的随机采样中和特征的随机选取中，具体下面再讲。

weixin_39572764·2023-01-10 12:16

【论文笔记_对比学习_2021】CONTRASTIVE LEARNING WITH HARD NEGATIVE SAMPLES

使用硬阴性样本的关键挑战是，对比性方法必须保持无监督状态，这使得采用现有的使用真实相似性信息的阴性采样策略变得不可行。

乱搭巴士·2023-01-10 12:10

65. 锚框的代码实现

目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边界从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truthboundingbox）。

chnyi6_ya·2023-01-10 11:24

【WACV 2021】零样本目标检测知识蒸馏：Data-free Knowledge Distillation for Object Detection

【WACV2021】零样本目标检测知识蒸馏：Data-freeKnowledgeDistillationforObjectDetection论文地址：主要问题：主要思路：具体实现：数据生成：边框采样：可微的数据增强

BIT可达鸭·2023-01-10 11:10

【论文阅读】Device Sampling for Heterogeneous Federated Learning: Theory, Algorithms, and Implementation

异构联邦学习的设备采样:理论，算法，实现一、文章介绍二、背景和目的三、建模1、边缘设备模型2、网络拓扑3、联邦学习模型4、建模总结四、方法1、数据分流2、设备采样（1）核心思想（2）GCN训练过程3、联邦学习训练过程五

九九喵99·2023-01-10 11:40

arma模型谱估计matlab_基于机器学习的心律失常分类(四)——心电信号特征提取[MATLAB]...

心拍信号截取的常见方法之一是以R波位置作为定位点，前后分别截取估计的采样点数。R波位置上图是用matlab找出的R波位置，下面附上代码。但是我直接用的注释文件中标注的R波位

weixin_39776298·2023-01-10 10:53

matlab三相功率测量不对,测量信号的功率 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国

考虑嵌入在高斯白噪声中的单位线性调频，采样率为1kHz，采样时间为1.2秒。该线性调频的频率在一秒内从初始值100Hz增加到300Hz。噪声具有方差0.012。重置随机数生成器以获得可重现的结果。

weixin_40001309·2023-01-10 10:53

matlab心电信号特征提取

HRV(i)=R(i+1)-R(i)其中，i为R波位置的采样点，R(x)为x点的采样时间，即R(x)=x/fhrvy=diff(rvalue)*(1/800);subplot(2,1,1);plot(x

ergozzzzzza·2023-01-10 10:20

Sobel边缘检测算子的本质

假若∆x=1，则表示采样点x之前的采样点x+1；∆x=

大熊背·2023-01-10 09:35

TFRecord教程、原理及用法

TFRecord文件2.2读取TFRecord文件2.3生成并读取含有图片的TFRecord2.4生成并读取含有视频的TFRecord三、获取TFRecord文件的特征属性以及行数五、对TFRecord文件进行采样一

longwilll·2023-01-10 08:51

三维点云处理05-FPS代码实现

三维点云处理05-FPS代码实现基础知识点最远点采样原理解释：1.从原始点云中选取一个初始点作为最远点2.设定我们希望获得的最远点的数量npoints3.进行npoints次循4.每次循环中计算原点点云中每个点到距离它最近的最远点的距离

Kadima°·2023-01-10 07:07

自动驾驶 PointNet++ 点云处理原理与代码实战 1（代码部分）

点云处理任务的代码PointNet++物体形状分类代码PointNet++部件分割代码PointNet++语义分割代码PointNet++Util工具函数代码FarthestPointSample最远点采样

大叔爱学习.·2023-01-10 07:36

图像超分辨率综述学习之：Deep Learning for Image Super-resolution A Survey

论文：https://arxiv.org/abs/1902.060681.基于监督学习的图像超分辨率模型框架目前的SR还是侧重于有监督的学习，根据上采样的阶段不同划分为四种类型的模型框架：1.1Pre-upsampling

Diros1g·2023-01-10 06:47

《Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey》之 Upsampling Methods

本文节选自论文：DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey关于图像超分中上采样（Upsampling）方法的总结：1、Interpolation-basedUpsampling

jinfeng2411·2023-01-10 06:15

《Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey》之 Super-resolution Frameworks

这种方法首先通过传统上采样方法（如：bicubic等）获得一个初始的高分辨率图像（上图中灰色的"upsample

jinfeng2411·2023-01-10 06:45

目标检测论文阅读：Deformable ConvNets v2

概括来说，deformable中卷积采样的位置较规则传统的CNN来说更加灵活，从而可以对形变进行建模。但是，这种方法也

littleYii·2023-01-10 06:14

文献阅读1：Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey

DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey1.介绍2.问题设置和术语3.有监督的超分放大3.1框架3.2上采样3.3网络设计3.4学习策略3.6先进的SR模型

makxxl·2023-01-10 06:44

青铜时代 —— 图像处理

研究图像中的变量，(宽，高，通道，像素值)图像处理就是如何怎样操作这些变量文章目录1坐标维变换图像拼接图像变换图像采样/插值最近邻插值双线性插值算法三次插值法图像金字塔2通道维变换图像灰度化&颜色通道变换

末流之人·2023-01-10 06:11

Deformable ConvNets v2 原理与代码解析

github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2DCNv1的介绍参考DCNv1可变形卷积v1解析（修正篇）DCNv1存在的问题DCNv1根据输入特征学习到的偏移量，改变了卷积的采样位置

00000cj·2023-01-10 06:39

GraphSAGE详解

文章目录算法思想嵌入生成算法采样算法（minibatch）邻居聚合函数适用场景不足和改进算法思想作者提出一种信息传递框架：节点的（结构和特征）信息在点与点之间传递。

黄龙马·2023-01-09 21:39

PyG教程(3)：邻居采样

一.为什么需要邻居采样？在GNN领域，大图是非常常见的，但由于GPU显存的限制，大图是无法放到GPU上进行训练的。为此，可以采用邻居采样，这样一来可以将GNN扩展到大图上。

斯曦巍峨·2023-01-09 21:36

【图神经网络】GraphSAGE 无监督训练源码剖析

概述本教程主要介绍pytorch_geometric库examples下的graph_sage_unsup.py的源码剖析，主要的关键技术点，包括：如何实现随机采样的？SAGEConv是如何训练的？

kang0709·2023-01-09 21:35

【GNN笔记】GraphSAGE(四)

视频链接：【图神经网络】GNN从入门到精通GNN中三种基础神经网络：GCN,GraphSAGE,GAT文章目录一、方法介绍二、GraphSAGE伪代码==聚合====采样====流程====补充要点==

panbaoran913·2023-01-09 21:32

数字验证学习笔记——SystemVerilog芯片验证23 ——数据采样

一、数据采样当你coverpoint指定采样一个变量或表达式时，SV会创建很多“仓（bin）”来记录每个数值被捕捉到的次数。这些bin是衡量功能覆盖率的基本单位。

海纳百川13·2023-01-09 19:21

论文《An Effective Consistency Constraint for Sequential Recommendation》

不像基于对比学习的方法，需要较好的负采样方法、数据增强方法、较重的超参数调优方法，论文提出的方法简单有效。新的损失函数不挑模型，可以在广泛使用的so

巴拉巴拉朵·2023-01-09 18:37

图神经网络（8）- 如何应用GNN

特殊图结构,GNN很难学solution图的结构增强condition1：图过于稀疏，信息传递效率低——增强稀疏图solution：condition2：图过于密集，信息传递开销大solution：节点邻居采样

山、、、·2023-01-09 17:35

Densenet结构

1、特点：特征重用+减少参数量+深层监督每一层特征都会作为下面所有层的输入，主要结构称为Denseblock，包括denseblock特征提取和transition融合（降采样）。

Sesen_s·2023-01-09 17:58

bim 模型web页面展示_一种操纵BIM模型在网页展示的方法与流程

数据帧的第一部分包含一组同步字符，它是一个独特的比特组合，类似于前面提到的起始位，用于通知接收方一个帧已经到达，但它同时还能确保接收方的采样速度和比特的

weixin_40001395·2023-01-09 17:28

bagging、boosting，adaboost，随机森林和GBDT

关于采样：bagging:总的训练样本个数P，每次随机抽取N（N=th)，直到到达，某个叶子节点，并输出预测值。(2)重复执行(1)直到所有t棵树都输出了预测值。

海鸥-号·2023-01-09 16:27

集成学习之Bagging、AdaBoost、随机森林

（1）个体学习器之间存在强依赖的关系：Boosting（2）个体学习器之间不存在强依赖的关系：Bagging/随机森林Bagging的策略：首先对训练的数据集进行多次的采样，保证每次得到的采样数据都是不同的

末栀-8023·2023-01-09 16:56

【语义分割】FCN论文阅读

不断进步的咸鱼·2023-01-09 14:04

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