Aware 第36页

汉字风格迁移篇---MF-NET一种新颖的少镜头风格化多语言字体生成

1INTRODUCTION字体工作介绍论文的结构介绍2早期的工作2.1样式化字体生成2.2任意样式传输tips第二章简述3方法说明3.1NetworkOverview3.2LanguageComplexity-awareSkipConnection3.3LossFunction

啊菜来了·2022-12-16 19:19

Crowd-aware Robot Navigation with Attention-based Deep Reinforcement Learning 论文解析

Crowd-RobotInteraction:Crowd-awareRobotNavigationwithAttention-basedDeepReinforcementLearning论文解析Crowd-RobotInteraction

mawonly·2022-12-16 13:13

Spring源码之bean的初始化initializeBean方法解读

`invokeAwareMethods()`方法3.2.`applyBeanPostProcessorsBeforeInitialization()`方法（重点）3.3.

桐花思雨·2022-12-16 10:26

spring bean生命周期四---Spring Bean 初始化阶段（Initialization）

目录概述一、initializeBean2.1、invokeAwareMethods-激活Aware方法2.2、SpringBean初始化前阶段第七次调用后置处理器2.3、invokeInitMethods

大龄码农生活·2022-12-16 10:52

【Spring源码学习】Spring Bean实例化过程-初始化

【Spring源码学习】SpringBean实例化过程-初始化一、调用Aware方法1.InitializeBean()2.invokeAwareMethods()二、InitializingBean接口

JAY-CHOW·2022-12-16 10:50

Spring Bean的初始化过程 initializeBean

目录1.定义对象2.注册对象3.DEBUGAware处理4.完整初始化流程概览5.applyBeanPostProcessorsBeforeInitialization5.1this.beanPostProcessors

颜值即正义·2022-12-16 10:47

【Occlusion-Aware Networks for 3D Human Pose Estimation in Video】论文翻译

用于视频中的三维人类姿态估计的遮挡感知网络摘要一、简介二、相关工作三、识别遮挡的三维姿势估计3.1.二维姿态估计3.2.三维姿态估计四、圆筒人模型4.1.模型的定义4.2.姿势数据的增强4.3.姿势规则化五、实验5.1.实验设置5.2.实施细节5.3.超参数敏感度分析5.4.消融研究5.5.定量结果5.6.定性结果5.7.局限性和未来工作六、结论摘要遮挡是单眼视频中3D人体姿势估计的一个关键问

愤怒的potato·2022-12-16 09:00

【论文简述及翻译】StereoNet: Guided Hierarchical Refinement for Real-Time Edge-Aware Depth Prediction（ECCV）

一、论文简述1.第一作者：SamehKhamis2.发表年份：20183.发表期刊：ECCV4.关键词：立体匹配、深度估计、边缘感知改进、代价体滤波、深度学习5.探索动机：目前基于深度学习的深度估计方法需要大量的时间和内存，无法在内存受限的设备上进行实时深度估计。6.工作目标：基于对深度结构的观察，是否可以提出深度的实时网络，能够产生亚像素级别的像素图？7.核心思想：提出第一个用于实时立体匹配的端

华科附小第一名·2022-12-16 00:56

SAM解析：Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization

论文：Sharpness-AwareMinimizationforEfficientlyImprovingGeneralization(ICLR2021)一、理论综合了另一篇论文：ASAM:AdaptiveSharpness-AwareMinimizationforScale-InvariantLearningofDeepNeuralNetworks

wukurua·2022-12-15 22:14

❀精度优化❀优化策略1：网络+SAM优化器

一：SAM优化器介绍：SAM:SharpnessAwarenessMinimization锐度感知最小化SAM不是一个新的优化器，它与其他常见的优化器一起使用，比如SGD/Adam。

夏天｜여름이다·2022-12-15 22:39

对长尾识别任务中解耦方法的改进

本文详细分析了解耦的方法，针对存在的两个问题进行改进，提出了MixupShiftedLabel-AwareSmoothingmodel(MiSLAS)，该方法

深度之眼·2022-12-15 19:41

class-aware detector和class-agnostic detector区别

www.quora.com/What-does-%E2%80%9Cclass-agnostic%E2%80%9D-in-most-of-the-object-detection-papers-meanForaclass-awaredetector

OliverkingLi·2022-12-15 18:23

TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读...

://arxiv.org/abs/2104.08419论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(TemporalKnowledgeGraphCompletion,TKGC)的学习框架——Time-awareIncrementalEmbedding

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-15 02:39

spring源码-依赖注入@Autowired

依赖注入的实现由后置处理器AutowiredAnnotationBeanPostProcessor实现类图实现了InstantiationAwareBeanPostProcessor，MergedBeanDefinitionPostProcessor

秦歌666·2022-12-15 00:43

ADTrack: Target-Aware Dual Filter Learning for Real-Time Anti-Dark UAV Tracking

文章目录摘要IntroductionRelatedWorkMethodExperimentCONCLUSION摘要基于先验相关滤波（CF）的无人机（UAV）跟踪方法主要集中在白天的跟踪上。然而，当夜幕降临时，跟踪器会遇到更加严酷的场景，这很容易导致跟踪失败。为此，本文提出了一种具有抗暗功能的新型跟踪器（ADTrack）。该方法将一种高效的微光图像增强器集成到基于CF的跟踪器中。此外，利用图像光照变

zhaoyuyu_nudt·2022-12-14 23:46

R语言代做编程辅导STATG/M003 STATISTICAL COMPUTING | IN-COURSE（附答案）

YoursolutionsshouldbeyourownworkandaretobehandedinbyyourselftotheStatisticalScienceDepartmentalofficeby1600hrsonMONDAY,23rdFEBRUARYDeclaration:IamawareoftheUCLStatistica

·2022-12-14 22:24

【论文阅读】SensiMix: Sensitivity-Aware 8-bit index & 1-bit value mixed precision quantization for BERT co

论文信息SensiMix:Sensitivity-Aware8-bitindex&1-bitvaluemixedprecisionquantizationforBERTcompression作者：TairenPiao

zoetu·2022-12-14 19:03

论文阅读（二）ICCV2021：Learning to Know Where to See: A Visibility-Aware Approach for Occluded Person Re-id

养成每天读文献的好习惯，随手一记，欢迎大家讨论指正~论文：LearningtoKnowWheretoSee:AVisibility-AwareApproachforOccludedPersonRe-identification

xxxx_gwj·2022-12-14 16:02

数据智仓功能介绍（一）

数据智仓英文名称为SmartDataWarehouse，可简写为SDW。数据智仓是JVS整体企业数字化解决方案的核心能力，与JVS的低代码开发套件平级。

·2022-12-14 14:14

SCADC-

本期为大家分享一篇较新的文章：“SceneCompleteness-AwareLidarDepthCompletionforDrivingScenario”。

weixin_46779338·2022-12-14 14:02

MapNet：Geometry-Aware Learning of Maps for Camera Localization相机定位的几何感知学习地图

摘要地图是基于图像的相机定位和视觉SLAM系统的关键组成部分。本文MapNet除了图像之外还利用廉价且无处不在的感官输入，如视觉里程计和GPS，并将它们融合在一起以进行相机定位。本文还提出了一种新的相机旋转参数化方法。分别在7-Scenes和OxfordRobotCar数据集上测试介绍本文做出了如下贡献1.大多数用于相机定位的DNN都是使用标有摄像机绝对姿势的翻译图像来训练的。在MapNet中，我

_GE·2022-12-14 14:01

springboot 手动注入bean

有一个核心的类DefaultListableBeanFactory里边存放了我们需要的一切，我们可以从这里边获取bean对象，也可以手动注入bean对象@ComponentpublicclassContextAwareimplementsApplicationContextAware

方圆师兄·2022-12-14 13:43

推荐系统（十九）Gate网络（二）：百度GemNN（Gating-Enhanced Multi-Task Neural Networks）

Gating-EnhancedMulti-TaskNeuralNetworks）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines（FM）推荐系统（四）Field-awareFactorizationMachines

天泽28·2022-12-14 13:34

推荐系统（十八）Gate网络（一）：新浪微博GateNet

天泽28·2022-12-14 13:33

推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts ）

Multi-gateMixture-of-Experts）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines（FM）推荐系统（四）Field-awareFactorizationMachines

天泽28·2022-12-14 13:03

推荐系统（十七）双塔模型：微软DSSM模型（Deep Structured Semantic Models）

DeepStructuredSemanticModels）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines（FM）推荐系统（四）Field-awareFactorizationMachines

天泽28·2022-12-14 13:57

【TAMP-S2GCNets】【第一部分】论文学习

TAMP-S2GCNets论文学习笔记论文及代码地址读后感摘要背景TIME-AWAREMULTIPERSISTENCEEULERCHARACTERISTICSURFACES单参数持久性的介绍多参数持久性的介绍

蝉鸣的夏天·2022-12-14 13:22

Content-Aware Unsupervised Deep Homography Estimation

networkstructure:网络提取出Ia和Ib的featuremap，并预测出两张featuremap的mask(和featuremap同尺寸，mask的值代表该pixel为内点的概率),将featuremap与mask相乘得到weightedfeaturemap。将两张weightedfeaturemap拼接起来得到H×W×2C的concat_feature_map送入一个resnet预

至尊宝_water·2022-12-14 03:08

[代码分析]Depth-Aware Multi-Grid Deep Homography Estimation with Contextual Correlation 解读(持续更新)

文章目录**写在前面：**1、Python类中的__init__、__new__、__call__方法2、python读取各种文件数据3、字典的操作一、train_H.py①glob.glob()2、os.path.join()写在前面：1、Python类中的init、new、call方法执行顺序：init-->new-->call参考链接2、python读取各种文件数据参考链接3、字典的操作ke

小李不会编程啊·2022-12-14 03:05

[论文笔记]Depth-Aware Multi-Grid Deep Homography Estimation with Contextual Correlation

论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.02524代码：https://github.com/nie-lang/Multi-Grid-Deep-Homography1.概览单应性估计是计算机视觉应用中的一项重要任务，例如图像拼接、视频稳定和相机校准。传统的单应性估计方法严重依赖特征对应的数量和分布，导致在低纹理场景中的鲁棒性较差。相反，学习解决方案试图学习强大的深度特征，但

spearhead_cai·2022-12-14 03:33

Deep Learning Based Registration文章阅读(一)《Content-Aware Unsupervised Deep Homography Estimation》

主要来源是CV比较好的期刊及顶会CV常用期刊及网址，看完后记录一下印象及理解会更加深刻，更欢迎交流~DeepLearningBasedRegistration文章阅读(一)本次阅读的文章题为《Content-AwareUnsupervisedDeepHomographyEstimation

海绵baby强无敌·2022-12-14 03:33

Java 五种方法实现普通类注入spring管理的service、repository等资源

目录场景数据准备数据库EntityRepositoryServiceController解决方法一、利用@PostConstruct二、利用ENUM枚举类三、利用ApplicationContextAware

wx三横兰·2022-12-13 21:53

CVPR2020目标检测共63篇

LiDAR-BasedOnline3DVideoObjectDetectionWithGraph-BasedMessagePassingandSpatiotemporalTransformerAttention2.StructureAwareSingle-Stage3DObjectDetectionFromPointCloud3

舒心远航·2022-12-13 21:19

文本检测之-craft检测算法

论文名称:CharacterRegionAwarenessforTextDetection开源代码:https://github.com/clovaai/CRAFT-pytorch论文核心思想:本论文为

九华宗·2022-12-13 17:26

《CRAFT：Character Region Awareness for Text Detection》论文笔记

代码地址（非官方，训练未开源）：CRAFT-pytorch代码地址（官方）：CRAFT-Reimplementation1.概述导读：这篇文章主要致力于去解决任意形状本文的检测问题，对此文章提出了一种新的文本检测方法CRAFT，该方法检测每个文字字符的区域与文字字符的相互关系。对于字符级别的训练自然就要有字符级别的标注，然而实际中这样的数据是很少的，针对这个问题，文章有效利用了已有的字符级标注，还

m_buddy·2022-12-13 17:25

2022交通预测论文阅读笔记

1.Event-AwareMultimodalMobilityNowcas

Bruce-XIAO·2022-12-13 16:07

【论文笔记】MIT-基于DRL的行人环境移动机器人导航

MIT_papers_readingNumtitleauthortime1DecentralizedNon-communicatingMultiagentCollisionAvoidancewithDeepReinforcementLearningYuFanChen,MiaoLiu,MichaelEverett,andJonathanP.How20172SociallyAwareMotionPla

209SPiriT·2022-12-13 14:54

Meta-iKG Subgraph-aware Few-Shot Inductive Link Predictionvia Meta-Learning

摘要知识图的链接预测旨在预测实体之间缺失的连接。目前流行的方法仅限于一个转导的设置，很难处理看不见的实体。最近提出的基于子图的模型提供了从候选三元组周围的子图结构中预测链接的替代方法。然而，这些方法需要大量已知的三元组训练事实，并且在只有几个三元组的关系中表现不佳。在本文中，我们提出了一种新的基于子图的元学习器-Meta-iKG，用于少样本归纳关系推理。meta-ikg利用局部子图来传递子图特定的

小蜗子·2022-12-13 10:54

目标检测中bbox回归中class-agnostic和class-specific的区别

class-specific方式，很多地方也称作class-aware的检测，是早期FasterRCNN等众多算法采用的方式。

THE@JOKER·2022-12-13 09:51

Speech Emotion Recognition With Local-Global aware Deep Representation Learning论文解读

TEMPORALMODELINGMATTERS:ANOVELTEMPORALEMOTIONALMODELINGAPPROACHFORSPEECHEMOTIONRECOGNITIONpaper：2211.08233v1.pdf(arxiv.org)code：Jiaxin-Ye/TIM-Net_SER:ThesearethesupplementarymaterialandTensorflow2.7im

Trouble..·2022-12-12 23:21

XGBoost的安装与介绍

xgboost的优点，几个关键词：scalable，end-to-end，usedwidely，sparsity-aware。先不用管这些花里胡哨的优点，我们就关注XGBoost是怎么发展起来的

zcg1942·2022-12-12 21:27

SiamRPN++相对于SiamRPN的改进

文章目录一、SiamRPN二、SiamRPN++SpatialawaresamplingstategyLayer-wiseAggragationDepth-wiseseperablecorrelation

wangchen1801·2022-12-12 17:18

数据库与数据仓库

数据库Database(Oracle,Mysql,PostgreSQL)主要用于事务处理，数据仓库Datawarehouse(AmazonRedshift,Hive)主要用于数

知更鸟k·2022-12-12 17:33

论文速度系列三：SA-SSD、CIA-SSD、SE-SSD

参考网上资料，对一些经典论文进行快速思路整理文章目录1.SA-SSD2.CIA-SSD3.SE-SSD1.SA-SSDpaper：《StructureAwareSingle-stage3DObjectDetectionfromPointCloud

Clichong·2022-12-12 14:00

Pytorch——tensor.expand_as()函数

行人重识别Relation-AwareGlobalAttention的部分代码。

Immortal stars·2022-12-12 11:31

自动驾驶之MultiPath++论文阅读笔记

主要方法是对这些元素进行acontext-awarefusion

mathlxj·2022-12-11 20:50

[论文阅读笔记19]Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering

1.题目知识感知问答的可扩展性多跳关系推理模型FengY,ChenX,LinBY,etal.Scalablemulti-hoprelationalreasoningforknowledge-awarequestionanswering

happyprince·2022-12-11 18:41

opencv ellipse函数_opencv_Basic Drawing

BasicDrawingdocs.opencv.orgGoalsInthistutorialyouwilllearnhowto:DrawalinebyusingtheOpenCVfunctionline()DrawanellipsebyusingtheOpenCVfunctionellipse()Drawarectangleb

夕雅落·2022-12-11 16:13

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