E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
ADAPTIVE
运行Domain-
Adaptive
-Faster-RCNN-PyTorch 和 MaskRcnn-benchmark出现的问题及解决办法
我发现这个repository还挺好的:Domain-
Adaptive
-Faster-RCNN-PyTorch因为它是pytorch的,而且还支持pytorch1.0,之前找的几个都太老了。。
Ixiaohuihuihui
·
2022-12-11 10:24
pytorch
Object
detection
《AdaFace: Quality
Adaptive
Margin for Face Recognition》用于人脸识别的图像质量自适应边缘损失
方法简介:(1)介绍了损失函数中自适应性的另一个方面,即图像质量。(2)强调误分类样本的策略应根据其图像质量进行调整。(3)提出了一种新的损失函数,该函数根据图像质量强调不同困难的样本。1、图像质量图像质量是一组属性的组合,指示图像捕捉原始场景的真实程度。影响图像质量的因素包括亮度、对比度、锐度、噪声、颜色恒定性、分辨率、色调再现等。人脸图像是本文的重点,可以在各种照明、姿势和面部表情设置下拍摄,
一瞬にして失う
·
2022-12-11 02:00
低分辨率人脸识别
大数据
计算机视觉
深度学习
图像处理
人工智能
自步对比学习(Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain
Adaptive
Object Re-ID)
自步对比学习(Self-pacedContrastiveLearningwithHybridMemoryforDomainAdaptiveObjectRe-ID)简介文章来源目标重识别上面的链接就有很好的介绍,主要怎么理解该问题。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
小记
深度学习
机器学习
神经网络
数据挖掘
基于
Adaptive
AUTOSAR平台的OTA解决方案
随着软件定义汽车时代的来临,AUTOSAR技术正不断发展进步以适用汽车智能化,网联化等普遍需求,特别是AdaptiveAUTOSAR技术的产生更是让这些需求落地成为了可能,再加上汽车OTA升级需求对于各主机厂而言日趋迫切,因此如果能够基于AdaptiveAUTOSAR平台来实现一套OTA解决方案将变的很有指导性意义。前不久,由AUTOSAR中国用户组成员单位牵头便共同开发了一套车用计算机网络OTA
汽车小T
·
2022-12-10 15:38
AUTOSAR武功秘籍
autosar
自动驾驶
从
Adaptive
AUTOSAR的角度看SOA
前言身处汽车行业的我们深知,新技术的应用或者新概念的提出,一定是事出有因的。通常是为了抢夺新技术高地,让汽车更好地满足未来的需求。那么,汽车电子电气架构领域掀起的这股SOA热潮是由什么导致的?什么是SOA?SOA能带来什么好处?怎样实施SOA呢?AdaptiveAUTOSAR与SOA是什么关系?1、为什么汽车要上SOA①老车新体验,快速满足市场需求必须打破车内静态交互模型车辆内部控制器通过传统总线
Adaptive AUTOSAR
·
2022-12-10 15:00
AP
AUTOSAR
Adaptive
AUTOSAR
AUTOSAR
autosar
自动驾驶
soa
torch.nn.AdaptiveAvgPool分析
1.AdaptiveAvgPool1d目前网上常见的计算1d的公式是与pytorch实现方式不一样的通过阅读源码,可以发现,pytorch中
adaptive
_avg_pool1d实现方式实际上是将一维tensor
JerryLiu1998
·
2022-12-10 12:58
tvm
pytorch
7.
Adaptive
AUTOSAR 架构-通信管理CM
7.1概述在分布式的实时嵌入式环境中,CommunicationManagement模块负责应用之间通信的所有方面。其背后的概念是从实际的机制中抽象出寻找和连接通信伙伴的机制,以便应用程序软件的实现者能够专注于其应用程序的特定目的。7.2面向服务的通信服务的概念意味着提供给应用程序的功能超出了基本操作软件已经提供的功能。通信管理软件提供了使用这些服务的机制,以便进行机内通信和机间通信服务由Even
TTomcat
·
2022-12-09 17:53
Adaptive
Autosar
架构
运维
java
3.
Adaptive
AUTOSAR 架构详解
3.1逻辑层架构下面显示了AP的逻辑架构.AA(adaptiveapplication)在ARA(AUTOSARRuntimeforAdaptiveApplications)上运行.ARA包含了所有功能集合的应用接口.这些功能属于AdaptivePlatformfoundation和AdaptivePlatformService.任何AA多可以为其他AA提供服务.这些功能接口对应用程序来说没啥差别
TTomcat
·
2022-12-09 17:52
Adaptive
Autosar
架构
java
网络
Few-Shot Scene-
Adaptive
Anomaly Detection 少镜头场景的自适应异常检测
摘要我们解决了视频中的异常检测问题。目标是通过专门从正常视频中学习来自动识别异常行为。大多数现有方法通常需要大量数据,并且泛化能力有限。他们通常需要在目标场景的大量视频上进行训练,才能在该场景中取得良好的效果。在本文中,我们提出了一个新的少镜头场景自适应异常检测问题,以解决以往方法的局限性。我们的目标是学会在以前看不见的只有几帧的场景中检测异常。这个新问题的可靠解决方案在现实世界的应用中将有巨大的
加一点点醋
·
2022-12-07 23:23
翻译
#
视频异常事件挖掘
#
pytorch时空数据处理
深度学习
pytorch
机器学习
论文阅读笔记《Few-shot Classification via
Adaptive
Attention》
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于注意力机制的小样本学习算法。作者认为基于参数优化的元学习算法优化过程过于复杂,而基于度量学习的小样本学习算法,虽然更加简单有效,但缺少对于新任务的适应能力。本文利用注意力机制根据支持集图像的特征图和查询集图像的特征图,得到对应的注意力图(AttentionMaps),将注意力图与查询集图像的特征图做逐元素相乘,得到了优化后的特征
深视
·
2022-12-07 23:23
论文阅读笔记
#
小样本学习
深度学习
小样本学习
注意力机制
【NIPS 2020】Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain
Adaptive
Object Re-ID
方法概述1,提出一种创新的带有混合内存的自我进度(self-paced)对比学习框架。其中,混合内存动态生成源域类级、目标域聚类级和无聚类实体集的监督信号。2,self-paced方法可以生成更加可信的聚类来精炼混合内存和学习目标。文章目录方法概述内容概要工作概述成果概述方法详解方法框架算法描述具体实现实验结果总体评价引用格式参考文献内容概要论文名称简称会议/期刊出版年份baselinebackb
_Summer tree
·
2022-12-07 21:21
论文解析
深度学习
机器学习
NIPS
Re-ID
Selp-paced
GraphSleepNet:
Adaptive
Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Sleep Stage Classificat...
GraphSleepNet:AdaptiveSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworksforSleepStageClassificat...睡眠阶段分类对睡眠评估和疾病诊断至关重要。然而,如何有效地利用不同睡眠阶段的大脑空间特征和过渡信息仍然是一个挑战。特别是,由于对人类大脑的认识有限,为睡眠阶段的分类预先定义一个合适的大脑空间连接结构仍然是一个悬而未决的
西西弗的小蚂蚁
·
2022-12-07 08:26
深度学习
人工智能
计算机视觉
APER:
AdaPtive
Evidence-driven Reasoning Network for machine reading comprehension with unanswerable
APER:AdaPtiveEvidence-drivenReasoningNetworkformachinereadingcomprehensionwithunanswerablequestions动机贡献做法实验论文全文链接Thisisthepaperthatpublishedin2021Knowledge-BasedSystem.ImpactFactor,8.038(2020).动机在解决不可
彭伟_02
·
2022-12-06 18:17
NLP
MRC
人工智能
自然语言处理
A2dele:
Adaptive
and Attentive Depth Distiller for Efficient RGB-D Salient Object Detection
A2dele:AdaptiveandAttentiveDepthDistillerforEfficientRGB-DSalientObjectDetection2020IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)存在的两问题在使用双流架构时,处理深度数据的子网络会产生额外计算成本和内存消耗在测试期间使用深度数据可能会阻碍R
小羊咩~
·
2022-12-06 13:15
RGB-D
深度学习
神经网络
计算机视觉
【CAMP论文笔记】CAMP: Cross-Modal
Adaptive
Message Passing for Text-Image Retrieval
CAMP论文笔记—CAMP:Cross-ModalAdaptiveMessagePassingforText-ImageRetrievalAbstractIntroductionProposedMethodExperimentsAbstract以往的图文检索文献一般采用将图像和文本特征都映射到一个融合嵌入空间中去比较彼此间的相似性,但这些方法通常忽视了融合空间中二者的交互信息,比如当人去对应图像和
动如脱兔((≡ຶ̑ꀬ≡ຶ̑))静如脱兔
·
2022-12-06 09:40
图文匹配
论文阅读
人工智能
深度学习
【论文解析】Fast
Adaptive
Task Offloading in Edge Computing Based on Meta Reinforcement Learning
基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载摘要:多接入边缘计算(multi-accessedgecomputing,MEC)旨在将云服务扩展到网络边缘,以减少网络流量和业务延迟。如何有效地将移动应用的异构任务从用户设备(UE)转移到MEC主机是移动应用的一个基本问题。最近,许多基于深度强化学习(DRL)的方法被提出,通过与由UE、无线信道和MEC主机组成的MEC环境交互来学习卸载策略。但是这些方法
橙子渣渣
·
2022-12-05 23:52
论文与源码
机器学习
算法
python
Adaptive
Digital Twin and Multiagent Deep Reinforcement Learning for Vehicular Edge Computing and Ne
目录研究背景keypoints:系统模型:V2V为主4数字孪生与多智能学习在车辆边缘计算管理中的整合方案4.1数字孪生网络辅助边缘车辆聚合4.2多智能体学习赋能边缘资源分配强化学习:协调图CG解耦合:4.3数字孪生进化与多智能体学习之间的相互辅助交互研究背景AI方法的有效实施始终依赖于学习代理收集的准确和实时系统信息。数字孪生可以提供更准确和实施的系统信息,不用依赖于多智能体的收集。为了解决这个问
qvolve
·
2022-12-05 23:22
边缘计算
人工智能
【图像超分辨率】MSAN:Scene-
Adaptive
RS Img SR a Multiscale Attention
MSAN:Scene-AdaptiveRemoteSensingImageSuper-ResolutionUsingaMultiscaleAttentionNetwork摘要I介绍III.方法A.用于遥感图像超分辨率的MSAN模型的结构B.多尺度激活特征融合块(MAFB)1)多尺度激活模块。2)注意模块。C.场景适应性框架描述1)转移学习2)重构摘要遥感图像超分辨率一直是研究的重点,近年来提出了许
jaeden_xu
·
2022-12-05 20:01
图像超分辨率论文
【图像超分辨率】Remote Sensing Imagery Super Resolution Based on
Adaptive
Multi-Scale Feature Fusion Network
对于遥感图像的超分辨率,本文提出了一种自适应多尺度特征融合网络(AMFFN)。AMFFN可以直接从原始低分辨率图像中提取密集特征,而无需任何图像插值预处理。串联几个自适应多尺度特征过滤块(AMFE),以自适应地提取遥感图像的高频详细特征信息。AMFFN的主要贡献包括:针对遥感图像的超分辨率引入了一种自适应多尺度特征融合网络,可以自适应地提取多尺度特征信息;集成了挤压激励模块(Squeeze-and
jaeden_xu
·
2022-12-05 20:31
图像超分辨率论文
Dubbo-RPC核心接口介绍
前言Dubbo源码阅读分享系列文章,欢迎大家关注点赞SPI实现部分Dubbo-SPI机制Dubbo-
Adaptive
实现原理Dubbo-Activate实现原理DubboSPI-Wrapper注册中心Dubbo
weixin_38592881
·
2022-12-05 11:43
Java
dubbo
rpc
java
论文阅读--Deep Stereo using
Adaptive
Thin Volume Representation with Uncertainty Awareness
UCSNet(CVPR2020)论文阅读UCSNet(CVPR2020)1.MVSNet2.UCSNet细节a.Cascademoduleb.Planesweepvolumec.Uncertaintyawarenessd.Adaptivethinvolume论文阅读UCSNet(CVPR2020)论文全称:DeepStereousingAdaptiveThinVolumeRepresentatio
广末凉介z
·
2022-12-05 07:56
计算机视觉
论文阅读《UCS-Net: Deep Stereo using
Adaptive
Thin Volume Representation with Uncertainty Awareness》
论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.12012v1源码地址:https://github.com/touristCheng/UCSNet背景 现有的模型都是基于固定大小的深度假设空间进行深度值搜索,这种方法很难得到高分辨率的深度图,本文提出一种基于自适应分辨率代价体的深度预测方法,每层的深度假设空间是由上一层的像素预测的不确定性来得到;该模型主要分为三个部分:基于平行
CV科研随想录
·
2022-12-05 07:54
三维重建论文阅读
计算机视觉
深度学习
神经网络
TGRS2022/云检测:Category Correlation and
Adaptive
Knowledge Distillation 类别相关和自适应知识蒸馏在遥感图像致密云检测中的应用
TGRS2022/云检测:CategoryCorrelationandAdaptiveKnowledgeDistillationforCompactCloudDetectioninRemoteSensingImages类别相关和自适应知识蒸馏在遥感图像致密云检测中的应用0.摘要1.概述2.相关工作(略)3.方法3.1.概述3.2.特征CCD(FeatureCCD)3.3.Pixel-Adaptiv
HheeFish
·
2022-12-05 02:36
计算机视觉
图像处理
迁移学习
神经网络
视觉检测
【Assertion failed (blockSize % 2 == 1 && blockSize > 1) in cv::adaptiveThreshold】
Assertionfailed(blockSize%2==1&&blockSize>1)incv::adaptiveThresholdimg3=cv.adaptiveThreshold(data,255,cv.
ADAPTIVE
_THRESH_MEAN_C
编程小白why
·
2022-12-05 00:15
bug记录
python
【论文精读】
Adaptive
As-Natural-As-Possible Image Stitching
论文下载链接这篇论文是CCLin等人发表在CVPR2015上的一篇关于图像拼接的论文。文章目录一、实验结果复现二、论文理解摘要一、引言二、相关工作三、提出的方法3.1局部单应模型3.2单应线性化3.3全局相似变换3.4全局相似变换的集成四、实验五、总结一、实验结果复现代码下载链接AANAP这篇论文的代码是YaqiLYU在APAP论文代码的基础上实现的,也是使用MATLAB编写的代码。在上面的代码下
小李不会编程啊
·
2022-12-04 10:10
图像拼接系列论文
matlab
图像处理
计算机视觉
基于NN的编码:Content-
adaptive
neural network post-processing filter(Nokia Technologies)
JVET-V0075该提案为了深度学习作为滤波的编解码器复杂度之间进行权衡,提出了一种新的训练方法:在一个足够大的数据集上预先训练一个相对较小的后处理神经网络,然后将其作为编码操作的一部分专门用于输入视频序列,对网络进行微调。网络结构和工作流程我们的NN过滤器的架构如图1所示。NN的输入是YUV+归一化的QP。第一块包括64个核的卷积层(不包括偏置)、偏置层、作为非线性激活函数的LeakyReLU
涵小呆
·
2022-12-03 06:25
视频编码
深度学习
深度学习
视频编码
IAYOLO论文阅读笔记——恶劣天气下的目标检测
论文地址:https://arxiv.org/abs/2112.08088代码地址:https://github.com/wenyyu/Image-
Adaptive
-YOLO本文主要针对恶劣天气下的目标检测
沈四岁
·
2022-12-02 23:37
论文阅读
笔记
目标检测
计算机视觉
SePiCo: Semantic-Guided Pixel Contrast for Domain
Adaptive
Semantic Segmentation
SePiCo:Semantic-GuidedPixelContrastforDomainAdaptiveSemanticSegmentationAbstract 之前的许多方法尝试去减轻有噪声的伪标签带来的影响,但是,他们忽略了具有相似语义概念的跨域像素的内在联系。因此,他们将难以处理跨领域的语义变化,并建立一个类别区分的嵌入空间,导致较弱的辨别力和较差的泛化性。在这篇工作中,作者提出了SePi
小白。。。。。。。
·
2022-12-02 20:28
语义分割
迁移学习
CVPR
2022
人工智能
python
计算机视觉
深度学习
迁移学习
DAFormer: Improving Network Architectures and Training Strategies for Domain-
Adaptive
Semantic Segme
DAFormer:ImprovingNetworkArchitecturesandTrainingStrategiesforDomain-AdaptiveSemanticSegmentationAbstract DAFormer包含一个Transformer编码器和一个多级别的上下文感知的特征融合解码器。使用了三种策略来稳定训练和避免源域数据的过拟合。(1)源域数据上的稀有类采样,通过减缓自训练
小白。。。。。。。
·
2022-12-02 20:26
语义分割
迁移学习
CVPR
2022
深度学习
人工智能
计算机视觉
《
Adaptive
Fusion Techniques for Multimodal Data》论文学习
Abstract在本文当中,我们提出了一种自适应的融合技术,旨在从不同的模式有效地建模上下文,本文没有为网络定义一个确定性的融合操作,例如连接,而是让网络决定“如何”更有效地组合一组给定的多模态特征。我们提出了两种网络:1)自动融合,它学习压缩来自不同模式的信息,同时保留上下文;2)GAN融合,它从互补的模式中规则化给定上下文的学习潜在空间。对多模态机器翻译和情感识别任务的定量评估表明,与现有方法
waiall
·
2022-12-02 18:45
java
机器学习
深度学习
人工智能
网络
论文阅读
Adaptive
Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning
AdaptiveConsistencyRegularizationforSemi-SupervisedTransferLearning论文题目:自适应一致性正则化方法用于半监督迁移学习作者单位:百度大数据研究院作者:AbulikemuAbuduweili代码地址:https://github.com/SHI-Labs/Semi-Supervised-Transfer-Learning摘要近来,半监
sigmoidAndRELU
·
2022-12-01 14:56
笔记
python
半监督学习和迁移学习
CVPR2022 活体检测
Adaptive
Transformers for Robust Few-shotCross-domain Face Anti-spoofing
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2203.12175.pdf域泛化(domaingeneralization):旨在从多个源域数据集中学习一个模型,该模型能泛化到未知的数据集中。元学习(meta-learning):在训练期间模仿域偏移(domainshift),以获得一个表达能力强的特征空间。少样本学习(few-shotlearning):旨在从每个类的几个样本中学习,使模
Cassiel_cx
·
2022-11-30 19:36
目标检测
计算机视觉
图像分类
活体检测
深度学习
行人属性分类算法:自适应权重多任务学习
http://www.yugangjiang.info/publication/17MM-PersonAttribute.pdfgithub地址:https://github.com/qiexing/
adaptive
_weighted_attributeAdaptivelyWeightedMulti-taskDeepNetworkforPersonA
manonggou
·
2022-11-30 13:56
CNN
Domain
adaptive
faster-RCNN github 复现笔记
笔记目录1.项目代码链接*2.环境配置(很重要)*2.1.概述2.2.细节2.2.1.更新Ubuntu18.04源2.2.2.gcc/g++降级2.2.3.下载安装查看的CUDA9.0,pytorch0.4.0,cudnn7.6.52.2.3.1CUDA2.2.3.2cudnn2.2.2.3Pytorch3.DEBUG3.1.安装所需python模块3.2.下载数据集,预训练权重文件3.3.配置f
东北小B
·
2022-11-30 08:42
Object
Detection
github
pytorch
深度学习
【论文简述】Pyramid Multi-view Stereo Net with Self-
adaptive
View Aggregation(ECCV 2020)
一、论文简述1.第一作者:HongweiYi、ZizhuangWei2.发表年份:20203.发表期刊:ECCV4.关键词:MVS、深度学习、自适应视图聚合、多度量金字塔聚合5.探索动机:先前的网络没有充分学习和利用图像和多尺度的信息。不同视角的图像由于光照、相机几何参数、场景内容的可变性等原因,会提取到不同的特征;多尺度信息有利于提高三维重建的鲁棒性和完整性。6.工作目标:是否可以用新的结构充分
华科附小第一名
·
2022-11-30 01:35
MVS
深度学习
MVS
自适应视图聚合
CNN
计算机视觉
Adaptive
-HLS流的优劣分析
一个主master.m3u8里包含多个不同resolution/bitrate的子流,由客户端播放器根据显示屏size和网络状况选取其中一个子流进行播放,这就是自适应(
adaptive
)的过程。
草根大哥
·
2022-11-29 20:11
流媒体
m3u8
fMP4
adaptive-HLS
HLS自适应过程
dash
Lifelong Person Re-Identification via
Adaptive
Knowledge Accumulation论文笔记
LifelongPersonRe-IdentificationviaAdaptiveKnowledgeAccumulationAbstract提出LReID,设计了AdaptiveKnowledgeAccumulation框架:知识表示和知识操作能力。相比于其他竞争对手的性能好5.8%mAPIntroduction目前的深度学习方法训练过程收到固定数据集的严重限制,为了克服,提出了终生学习的方法。
黑曜石小刀
·
2022-11-29 09:09
计算机视觉
深度学习
人工智能
【CVPR 2021】 Lifelong Person Re-Identification via
Adaptive
Knowledge Accumulation
方法概述1,文章提出了一种终身学习的personre-ID方法,该方法可以持续不断地跨多域学习。2,文章提出了用于上述终身学习方法的AKA框架,该框架包含一个可学习的知识图用于更新之前的知识,同时,该框架转移知识来提高看不见领域上的泛化性。3,文章为LReID提供了一个基线和评估策略。文章目录方法概述内容概要工作概述成果概述方法详解方法框架具体实现实验结果总体评价引用格式参考文献内容概要论文名称简
_Summer tree
·
2022-11-29 09:31
论文解析
Re-ID
行人重识别
Re-ID
终身学习
知识累积
CVPR
11.
Adaptive
AUTOSAR 架构-时间同步
11.2设计对
Adaptive
平台来说,为了满足所有必要的时间同步的需求,可以考虑下面三种不同
TTomcat
·
2022-11-28 23:26
Adaptive
Autosar
CABR:Beamer的内容自适应速率控制算法
文/TamarShoham译/John原文https://blog.beamr.com/2019/09/11/cabr-content-
adaptive
-rate-control/基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码在视频方面
LiveVideoStack_
·
2022-11-28 21:45
Domain-
adaptive
object detection 跨域目标检测
文章目录《DiversifyandMatch:ADomainAdaptiveRepresentationLearningParadigmforObjectDetection》1.整体理解2.实施细节2.1DD模块2.2MRL以及检测模块3.总结《DiversifyandMatch:ADomainAdaptiveRepresentationLearningParadigmforObjectDetec
劲草浅躬行
·
2022-11-28 18:53
深度学习
深度学习
计算机视觉
目标检测
跨域
Defending Against Model Stealing Attacks with
Adaptive
Misinformation
DefendingAgainstModelStealingAttackswithAdaptiveMisinformation阅读核心:本文提出了一种适应性错误信息的方式来防御模型窃取的攻击。核心思想是对良好用户(模型的训练数据)返回正常模型预测,对恶意用户(输入是OOD,训练数据分布外的数据)时返回错误预测,以此来保障目标模型可用性即准确率和安全之间的平衡。①适应性的错误输出保障了模型的准确率和安
ren2966717445
·
2022-11-28 14:56
人工智能
算法
论文笔记:ALA loss:
Adaptive
Logit Adjustment Loss for Long-Tailed Visual Recognition
论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.06094论文源代码地址:暂无文章目录1、动机2、改进2.1CELoss(交叉熵损失)2.2LDAMLoss2.3、ALALoss2.3.1DF因子2.3.2QF因子2.3.3最终表达形式3、优势4、性能对比5、消融实验5.1定量分析5.2定性分析6、参考文献:作者在CE、LDAM的基础进行改进,提出使用DifficultyFacto
shier_smile
·
2022-11-28 13:20
深度学习
深度学习
人工智能
计算机视觉
【ECCV 2020】Joint Visual and Temporal Consistency for Unsupervised Domain
Adaptive
Person Re-ID
JVTC1背景知识1.1PersonRe-Identification(ReID)1.2supervisedpersonReIDProblem#2Problem#31.3unsupervisedlearning1.4unsupervisedpersonReID1.5UnsuperviseddomainadaptivepersonRe-IDentificationProblem#12内容概要2.1本
_Summer tree
·
2022-11-27 19:00
论文解析
Temporal
UDA
RE-ID
ECCV
时序
[CVPR2022] BoostMIS: Boosting Medical Image Semi-Supervised Learning With
Adaptive
Pseudo Labeling a
BoostMIS:BoostingMedicalImageSemi-SupervisedLearningWithAdaptivePseudoLabelingandInformativeActiveAnnotation要点:1、新型的半监督学习框架——BoostMIS,结合了自适应伪标记和信息性主动标注,充分发挥医学图像半监督学习的潜力(a)BoostMIS可以根据当前学习状态自适应地利用利用未标记
nightluo
·
2022-11-27 18:09
#
CVPR2022
boosting
人工智能
[论文评析]AdaptivePose: Human Parts as
Adaptive
Points,AAAI 2022
AdaptivePose:HumanPartsasAdaptivePoints文章信息背景AdaptivePose身体表示方法BodyRepresentationAdaptivePosePartPerceptionModuleEnhancedCenter-awareBranchTwo-hopRegressionBranchLossfunction推理Inference总结References文章信
MasterQKK 被注册
·
2022-11-27 17:54
Computer
Vision
前沿介绍
人工智能
python
算法
论文笔记:
Adaptive
Graph Spatial-Temporal Transformer Network for Traffic Flow Forecasting
论文地址挑战空间图中一个节点对另一个节点的影响可以跨越多个时间步,分别处理空间维度和时间维度数据的方法对直接建模跨时空效应可能是无效的。(在图形建模过程中需要考虑这种跨时空效应)以前的工作通常使用从距离度量或其他地理联系构建的预定图结构,并使用邻接矩阵进行空间建模,但这种地理联系可能不等同于实际的交通关联。(在空间建模方面需要探索真实的空间相关性)即使使用捕捉节点之间真实依赖关系的图,空间相关性也
雪色冥茫
·
2022-11-27 13:56
论文阅读
transformer
深度学习
HRDA: Context-Aware High-Resolution Domain-
Adaptive
Semantic Segmentation
HRDA:Context-AwareHigh-ResolutionDomain-AdaptiveSemanticSegmentationAbstract 由于GPU内存的限制,之前大多数的方法仅仅是在下采样图片上进行操作。但是下采样图片的低分辨率预测往往不能保存细粒度的细节。随机剪切一些高分辨率图片用来训练模型减轻了这个问题,但是不能够捕获大范围的,领域鲁棒的上下文信息。因此,作者提出了HRDA
小白。。。。。。。
·
2022-11-26 08:03
语义分割
迁移学习
人工智能
深度学习
python
2-4 李宏毅2021春季机器学习教程-类神经网络训练不起来怎么办(三)自动调整学习率(
Adaptive
Learning Rate)
上一篇文章2-3李宏毅2021春季机器学习教程-类神经网络训练不起来怎么办(二)批次与动量(BatchandMomentum)介绍了机器学习时训练神经网络的第二个策略:批次与动量。下面介绍第三个策略:自动调整学习率。在训练一个Network时,criticalpoint其实不一定是你会遇到的最大的障碍,今天要告诉大家的是一个叫做AdaptiveLearningRate的技术,给每一个参数不同的le
双木的木
·
2022-11-25 20:43
李宏毅机器学习笔记
笔记
AI
神经网络
人工智能
深度学习
python
机器学习
[论文翻译]基于图像自适应GAN重建
基于图像自适应GAN重构摘要介绍相关工作提出的方法Image-
Adaptive
图像自适应方法IAGAN的数学原理对观察结果的“硬”和“软”遵从性实验压缩感知CompressedSensing超分辨率去模糊结论基于
xu*
·
2022-11-25 19:47
神经网络
计算机视觉
机器学习
人工智能
上一页
4
5
6
7
8
9
10
11
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他