Calibrated

[论文阅读笔记27]Occlusion-Aware Detection and Re-ID Calibrated Network for Multi-Object Tracking

论文地址:论文这篇文章的写作和创新点都比较标准,且在VisDrone数据集上进行的训练,因此做一篇笔记.这篇文章主要通过数据增强的方式增加模型被实际背景遮挡的情况,并且通过硬掩码让网络在训练时更能区分前景和背景.在致力于解决遮挡问题的MOT的工作中,也是一篇比较有趣的.0.Abstract在MOT任务中,遮挡一直是一个有挑战性的问题.遮挡不仅会降低检测效果,导致轨迹碎片化,还会影响Re-ID的精度
wjpwjpwjp0831·2023-12-25 08:25

【论文解读】UC-NeRF: Neural Radiance Field for Under-Calibrated multi-view cameras in autonomous driving

UC-NeRF：欠校准的多视角摄像头系统的新颖视图合成方法论文：https://arxiv.org/abs/2311.16945代码：GitHub-kcheng1021/UC-NeRF:theofficialpytorchimplementationofUC-NeRF图2：在欠校准的多摄像头系统中，NeRF的质量显著下降（第一行），伴随着颜色不一致（红色框），物体幻影（红色箭头）和错误的几何形状（
LeapMay·2023-12-06 00:37

OpenPCDet系列 | 8.3 nuScenes数据集坐标系转换

文章目录1.calibrated_sensorandego_pose2.坐标系转换几个例子2.1全局坐标系转雷达坐标系2.2全局坐标系转图像坐标系2.3激光雷达坐标系转图像坐标系3图像BEV坐标系与自车坐标系
Clichong·2023-09-02 06:53

阅读Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions

本论文在研究CNN性能上不在关注模型结构，而是在考虑改进CNN的基本卷积特征变换过程，即自校准卷积。1.结构给定一组形状为（C，C，kh，kw）的滤波器组K，其中kh和kw分别是空间高度和宽度，首先将其统一划分为四个部分，每个部分负责不同的功能。然后将输入X均匀地分成两个部分{X1，X2}，然后将每个部分发送到一个特殊的路径中，用于收集不同类型的上下文信息。在第一种途径中，我们利用{K1，K2，K
大白兔奶糖yyds·2022-12-14 07:35

Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions 2020CVPR 自校准网络结构

论文下载地址：http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf代码下载地址：https://github.com/MCG-NKU/SCNet论文摘要：当前深度学习中，为提升网络效果，大多数的研究都是集中在修改网络结构上。SCNet中提出了对卷积层的改进，提出了类似于分组卷积的操作，但是每个分组都会互相影响，从而提取更加丰富的特征。该创新在分类和目标检测中
donkey_1993·2022-12-14 07:03

【论文阅读笔记】【CVPR2020】Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions

源文http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf源代码https://github.com/backseason/SCNetIntroductionCNN的最新进展主要致力于设计更复杂的体系结构，以增强其表示学习能力。在本文中，我们考虑在不调整模型架构的情况下改进CNN的基本卷积特征转换过程。为此，我们提出了一种新颖的自校准卷积，该卷积通过内部通信显
creami11·2022-12-14 07:03

CVPR2020 Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions论文详解 SC-Net 注意力机制

论文：http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf代码：https://github.com/MCG-NKU/SCNet《ImprovingConvolutionalNetworkswithSelf-calibratedConvolutions》CVPR2020南开大学程明明团队（将多尺度引入Resnet中的Res2Net）CNN的最新进展主要致力于
DRACO于·2022-12-14 07:33

论文阅读笔记-Improving Convolutional Networks with Self-calibrated Convolutions

目录摘要1.引言2.方法2.1常规卷积2.2自校准卷积2.3自校准卷积优点3.实验结果：3.1ImageNet:3.2Pooling方式：3.3目标检测和实例分割：摘要在本文中，我们考虑在不调整模型架构的情况下改进CNN的基本卷积特征转换过程。为此，我们提出了一种新颖的自校准卷积，该卷积通过内部通信显着扩展了每个卷积层的视场，从而丰富了输出功能。特别是，与使用小卷积核（例如3x3）融合空间和通道方
科研澡·2022-12-14 07:33

Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions

ImprovingConvolutionalNetworkswithSelf-CalibratedConvolutions一、引言二、方法实现一、Self-CalibratedConvolutions二、Instantiations三、实验一、消融实验二、目标检测三、关键点检测论文：http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf代码:https://g
小小小~·2022-12-14 07:31

基于CenterTrack的3D目标检测源码解读

也可以参考Nuscenes数据集标注格式1.1标注文件1.1.1category.json1.1.2calibrated_sensor通过这个文件获取相机的tran
lucky_nalan·2022-11-29 16:19

Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions

摘要我们提出了一种新颖的自校准卷积，通过内部通信显式扩展每个卷积层的视场，从而丰富了输出特性。特别是，与使用小核(例如，3×3)融合空间和信道信息的标准卷积不同，我们的自校准卷积通过一种新的自校准操作，自适应地围绕每个空间位置构建远程空间和信道间依赖性。因此，它可以通过显式地融入更丰富的信息，帮助cnn生成更有鉴别性的表示。我们的自校准卷积设计简单而通用，可以很容易地应用于增加标准卷积层，而不引入
weixin_48493664·2022-11-26 22:55

校正叠加（calibrated stacking）方法—技术

我们的贡献包括在这种新设定下对现有几种ZSL方法进行广泛的实证研究，我们证明用这些方法构造一个简单的分类器性能很差，特别是，来自unseenclasses的测试数据几乎总被归类为来自seenclasses的测试数据。为了解决这个问题，我们提出了一种简单有效的校正叠加（calibratedstacking）方法。该方法注意到两种相互冲突的力量，识别来自seenclasses的数据和识别来自unsee
big_matster·2022-11-26 14:07

【机器学习】`ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations`问题记录

报错：ConvergenceWarning:Liblinearfailedtoconverge,increasethenumberofiterations代码如下：clf=LinearSVC(C=10)calibrated_clf
啊墨水好难喝·2022-11-22 11:21

对Nuscenes数据集一无所知，手把手带你玩转Nusences数据集

sample_data⭐⭐⭐样本标注sample_annotation⭐⭐⭐实例instance类别categories属性attributes⭐⭐⭐可视化visibility传感器sensor校准传感器calibrated_sensor
秃头小苏·2022-03-13 07:20

中文微博情感分类之calibrated label ranking

readExcel.py#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatAug510:03:172017@author:SeanChang"""importxlrdemodic={"PA":6,"PE":6,"PD":0,"PH":0,"PG":0,"PB":0,"PK":0,"NA":3,"NB":5,"NJ":5\,"NH":5,"PF":5,"NI":1,"NC":1,"
SeanC52111·2021-05-04 07:46

nuScenes 数据集

1.1.1scene1.1.2sample1.1.3sample_data1.1.4sample_annotation1.1.5instance1.1.6category1.1.7attribute1.1.8visibility1.1.9sensor1.1.10calibrated_s
想读书行不行·2021-03-18 21:19

A self-calibrated photo-geometric depth camera

LiangXie,YuhuaXu,XiaohuZhang,WeiBao,ChenpengTong,BoxinShi.Aself-calibratedphoto-geometricdepthcamera.TheVisualComputer.2018.[pdf]与基于三角测量原理的立体视觉相比，光度立体方法在恢复目标表面细节方面具有显著优势。在本文中，我们设计了一个实用的三维成像系统，它结合近距离光度
3D-Vision·2020-09-12 18:19

Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions 自卷积模块

在2020cvpr上面我又看到一篇挺好的文章，这里分享给大家。这个文章是ImprovingConvolutionalNetworkswithSelf-CalibratedConvolutions。这是一个即插即用的一个模块，挺好的。这个模块主要是用来增大网络的感受野的。另外这个模块也可以不需要增加太多的参数就可以获得这个效果。整体还是比较有效的。整篇论文的核心大概就是这幅图了。它首先对于input
skyfengye·2020-07-02 13:44

Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions

论文链接：http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdfCVPR2020的一篇文章代码：https://github.com/backseason/SCNet主要思想：SCnet，提出了一个self-calibratedconvolutions，其实感觉就是在channel上做attention，按照文中的说法Benefitingfromsuchhet
breeze_blows·2020-07-01 19:39

SCNet论文详解：Improving Convolutional Networks with Self-calibrated Convolutions

《ImprovingConvolutionalNetworkswithSelf-calibratedConvolutions》是2020年CVPR的论文，作者来自于南开大学程明明团队。最近各种卷积注意力组合的模块工作层出不穷，性能涨点明显，包括之前的Res2Net、李沐团队的ResNeSt，应该是近期的热点方向。论文地址:http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprS
陈二xh·2020-07-01 17:49

CVPR2020-自校准卷积SCNet | Improving Convolutional Networks with Self-calibrated Convolutions

南开程明明组的论文，在目标检测上面效果很好，而且没有提升模型复杂度。发现最近在backbone上修改对检测提升貌似更大，这是否提供了一种思路？论文地址：http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdfGithub:https://github.com/backseason/SCNet论文主页：https://mmcheng.net/scconv/Abst
chenzy_hust·2020-07-01 06:53

推荐系统公平性之校准化推荐--calibrated recommendations

主要参考论文：论文1《CalibratedRecommendations》、论文2《Crankupthevolume:preferencebiasamplificationincollaborativerecommendation》推荐系统中的偏好放大现象（preferencebiasamplification）你是否有过这样的经历：某天在淘宝搜索了一样东西后，接下了一段时间的推荐都是关于这个物品
cqu_shuai·2020-06-22 17:38

LG OLED C7/B7 (2017) Calibrated Settings for Xbox

CalibratedSettingsforXboxOne/X(SDR/HDR)https://www.reddit.com/r/xboxone/comments/736o62/lg_oled_c7b7_2017_calibrated_settings_for_xbox
doubledonkey·2018-03-08 17:51

各种移动开源gis

Open Source Bluemapia: Multi-Map(Google,Microsoft,Open Street Map, NOAA/BSB Charts,self-calibrated
·2015-11-08 15:36

读paper笔记[Learning to rank]

读paper笔记[Learning to rank] by Jiawang 选读paper: [1] Ranking by calibrated AdaBoost, R.
·2015-10-31 09:55

BLE 协议栈之RTC时钟

kHzXOSCisdesignedtooperateat32.768kHzandprovideastableclocksignalforsystemsrequiringtimeaccuracy.The32-kHzRCOSrunsat32.753kHzwhen calibrated
xiaoleiacm·2015-01-06 14:00

iOS Dev (26) 初步了解下UIColor的最常用知识

These colors will be as calibrated as possible. // T
prevention·2014-01-17 00:00

OpenGL Perspective Projection Matrix

http://ksimek.github.io/2013/06/03/calibrated_cameras_in_opengl/CalibratedCamerasinOpenGLwithoutglFrustumJune03,2013Author'snote
fanbird2008·2014-01-04 18:00

（2）MATLAB 车牌图像配准

matlab2011a版本clearall >>Iin=imread('leftside.bmp'); >>Ibase=imread('calibrated.bmp'); >>figure >>subplot
sunboyiris·2013-11-26 12:00

（2）MATLAB 车牌图像配准

matlab2011a版本clearall>>Iin=imread('leftside.bmp');>>Ibase=imread('calibrated.bmp');>>figure>>subplot(
王孟贤·2013-11-26 12:00

Calibrated Slider

    实现步长Slider（steppedslider）效果，即slider滑动之后只能在固定在几个连续整数值中。Slider的外观可自定义。        Code4App编译测试，测试环境：Xcode4.3,iOS5.0。转载:http://www.adobex.com/ios/source/details/00000433.htm
iosCode·2013-01-27 23:00
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