NVM论文学习第64页

ubuntu(23):ubuntu系统具有两个“系统盘”的说明：一个盘为系统盘，另一个为被系统文件占用的数据盘--可以格式化并重新分配卷类型和卷名称

如下图所示，注意Computer和nvme，其中Computer盘一定是系统盘Computer盘里面有系统文件，如下所示nvme盘里面也有

biter0088·2022-11-23 02:18

Image Segmentation论文学习翻译-SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods

摘要近年来，计算机视觉应用越来越依赖于超像素，但是如何构成一个好的超像素算法并不总是很清楚。为了理解现有方法的优点和缺点，我们根据经验比较了五种最先进的超像素算法，它们能够坚持图像边界、速度、存储效率以及对分割性能的影响。然后引入一种新的超像素算法——简单线性迭代聚类（SLIC），该算法采用k-均值聚类方法来有效地生成超像素。尽管SLIC方法简单，但是它比以往的方法更符合边界条件，同时具有更快的存

暮雨橙海·2022-11-23 00:53

论文学习——基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法

文章目录1摘要2结论3引言3.1组合预测3.2总结4加权灰色关联投影算法的理论介绍5双向LSTM6在Bi-LSTM中引入注意力机制7XGBoost电力负荷预测模型8Attention-Bi-LSTM+XGBoost电力负荷组合预测模型8.1既然存在两个模型，就一定有一个权重分配的过程！9重头戏：实验部分9.1数据预处理9.2单一模型预测阶段9.3权重赋予9.4预测评估10模型评估10.1选择基准模

谜底是你_·2022-11-22 22:09

#论文学习#第二篇：CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

CNN-SLAM:Real-timedensemonocularSLAMwithlearneddepthpredictionCNN-SLAM：基于学习深度预测的实时稠密单目slamAbstract：本文研究了如何利用深度神经网络预测对深度地图进行精确和稠密的单目重建。我们提出了一种方法，将cnn预测的稠密深度地图与直接单目SLAM获得的深度测量自然融合在一起。我们的融合方案在单眼SLAM方法容易失

qq_34716695·2022-11-22 21:29

FastReID A PyTorch ToolBox for General Instance ReIdentification 论文学习

Abstract通用的实例ReID在计算机视觉领域是非常重要的一个任务，可许多应用中都有使用，如行人/车辆重识别、人脸识别、野生动物保护、商品追溯等。为了满足日益增长的需求，本文介绍了一个在京东广泛应用的软件系统—FastReID。高度模块化和可扩展设计使之使用起来很方便。友好的管理系统配置和工程部署功能让从业者能很快地在应用中部署模型。作者实现了一些SOTA的工程，包括行人重识别、跨域重识别和车

calvinpaean·2022-11-22 19:19

MobileNet v1 v2 v3论文学习总结

MobileNetv1MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。(相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32)。深度可分离卷积要说MobileNet网络的优点，无疑是其中的DepthwiseConvolution结构(大大减少运算量和参

xx忘记思考了·2022-11-22 16:53

论文学习-Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation

目录一、Segmenter:TransformerforSemanticSegmentationAbstract1.Introduction2.Relatedwork3.Ourapproach:Segmenter3.1.Encoder3.2.Decoder4.Experimentalresults4.1.Datasetsandmetrics4.2.Implementationdetails一、Se

ZZE15832206526·2022-11-22 13:11

End-to-End Object Detection with Transformers，DETR论文学习

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers，DETR论文学习1.引言2.本论文发表前的目标检测策略(非端到端的目标检测策略)2.1目标检测的任务2.2one-stage

吃蔬菜的狗·2022-11-22 12:11

【学习笔记】目标检测算法总结

【学习笔记】目标检测算法总结说明MacOS操作系统、MindNote思维导图软件、B站学习视频+原论文学习、初学者笔记如有问题请多多指教记录Overfeat模型、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN

00后-、。，；·2022-11-22 08:46

YOLOv2论文笔记

前些天把yolov1论文学习完（yolov1论文笔记_crlearning的博客-CSDN博客），今天分享一下yolov2的论文（YOLO9000：Better，Faster，Stronger），主要是对

crlearning·2022-11-22 04:24

【论文复现】PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection论文学习及复现

论文学习（1）摘要camera和lidar都是自动驾驶领域很重要的传感器。但是，通过在几个主要的benchmark数据集上做实验发现，基于lidar的方法要优于基于lidar和camera融合的方法。

精致又勤奋的码农·2022-11-22 04:07

《Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings》论文学习

问题提出背景：知识图谱的链路预测是预测实体之间确实关系的任务，以前的链路任务只集中在比较浅层次的还有快速的模型，这些可以用来扩展到大型知识图谱,但是这些模型比深度多层模型表达的特征更少，会限制其性能。方法：在这里我们介绍了convE，一个用于链路预测的多层神经网络，并报告了几个已经建立好的数据集的最新的成果。效果：它具有比较高的参数效率，它的性能跟DisMult和R-GCN相同，但是他的参数比这两

然然不想摸鱼了·2022-11-22 01:49

Zero shot Learning 论文学习笔记（未完待续）

ZeroshotLearning论文学习笔记前言zero-shotlearningLearningToDetectUnseenObjectClassesbyBetween-ClassAttributeTransferLabel-EmbeddingforAttribute-BasedClassificationAnembarrassinglysimpleapproachtozero-shotlear

西岸行者·2022-11-22 00:02

基于深度学习的图像处理算法论文学习

近年来，深度学习技术得到了巨大的发展，并广泛应用于图像处理领域。相对于许多传统算法，深度学习技术从海量的训练数据中学习到的先验知识具有更强的泛化能力和更复杂的参数化表达，且无需调节算法参数以适应不同的应用场景。得益于上述优势，深度学习技术己经广泛应用于图像处理领域，如何利用深度学习算法提升图像处理的效果也变成了一个重要的研究方向。尽管深度学习技术显著促进了图像处理领域的发展，但是受限于其对训练数据

海纳百川的系统·2022-11-21 12:15

Colorization论文学习笔记

Colorization论文学习笔记整理一下colorization方面的几篇论文，方便自己理理思路。

withIceCream·2022-11-21 08:10

论文学习笔记（15）：Low-resolution face recognition（CSRI网络）

目录1.架构2.损失函数CSRI是一篇18年的文章了，这里主要是在阅读论文的过程中看到了相关的架构，但是并没有在网上检索到相关的笔记，故对其粗略的进行了一下小结以作记录。1.架构CSRI方法将VDSR作为SR部分的架构，CenterFace作为FR部分的架构2.损失函数SR部分：MSElossFR部分：softmaxCross-Entropyloss由于合成和nativeLR人脸图像之间的差异，对

鱿鱼圈是真鱿鱼吗·2022-11-21 02:42

论文学习笔记（13）：Face re-identification challenge: Are face recognition models good enough?

目录Abstract1.Introduction2.Relatedwork2.1人脸识别问题的研究现状2.2人脸识别方法2.3图像超分2.4行人re-ID2.5监控人脸re-ID3.Facere-IDchallenge3.1SurvFacedataset3.2评价方案4.Experimentalevaluations4.1监控人脸4.2超分后的监控人脸Abstract这篇文章是关于Facere-I

鱿鱼圈是真鱿鱼吗·2022-11-21 02:41

《Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey》论文学习笔记

《深度学习在图像超分辨率重建中的应用综述》目录一、定义二、一些超分辨率数据集三、图像质量评估方法（IQA）四、常用的SR框架1、Pre-upsamplingSuper-resolution2、Post-upsamplingSuper-resolution3、ProgressiveUpsamplingSuper-resolution4、IterativeUp-and-downSamplingSupe

爱吃兔子的胡萝卜RR·2022-11-21 02:04

FSRCNN论文学习笔记

SRCNN作为卷积神经网络应用于SR领域0到1的突破，与传统的图像重建方法相比取得了较好的性能。在此基础上，ChaoDong等人针对其存在的问题进行了改进，进一步提出了更为轻量型的FSRCNN网络，在保证性能的基础上大大提升了网络速度。SRCNN网络存在两个显著的不足：①在图像预处理阶段通过双三次插值将原始LR图像放大至目标HR图像，后续操作均在插值放大后的图像上进行，计算复杂度为；②复杂的非线性

爱吃兔子的胡萝卜RR·2022-11-21 02:34

SRCNN论文学习笔记

SRCNN是将深度学习卷积神经网络应用于单幅图像重建领域的开山之作，网络结构如下：首先将输入原始低分辨率图像(LR)，通过双三次插值放大至目标高分辨率图像(HR)尺寸，中间包括三个卷积层：图像特征提取层、非线性映射层、重建输出层，最终输出目标大小的高分辨率图像。训练集：91张自然图像，切割为大小33×33的子图像块作为输入，因此可以分解为2-3万个子图像，LR子图像与HR标签生成一个h5文件；验证

爱吃兔子的胡萝卜RR·2022-11-21 02:34

VDSR论文学习笔记

VDSR网络是韩国首尔国立大学JiwonKim等人在SRCNN基础上又一次新的突破，在单图像超分辨率重建（SR）方面展示出了更好的性能。针对SRCNN存在的三个局限性：①依赖于小图像区域的Context；②收敛速度较慢；③网络只适用于单一规模。VDSR的主要改进：①使用非常大的感受野（41×41）和非常深的网络（20层），以适应非常大的图像区域上的上下文信息；②残差学习和梯度裁剪，学习LR到HR图

爱吃兔子的胡萝卜RR·2022-11-21 02:01

论文学习水水水水

SCI、EI、SSCI、A&HCI、ISTP是世界上重要的检索系统，其收录论文的状况是评价国家、单位和科研人员的成绩、水平以及进行奖励的重要依据之一。《SCI》（科学引文索引，ScienceCitationIndex）创刊于1963年，是美国科学情报研究所（ISI）出版的一部世界著名的期刊文献检索工具。SCI收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科

木白星枝·2022-11-21 00:37

3D车道线检测杂记

spade_eddie·2022-11-21 00:53

【Seq2Seq】相关理论基础与RNN的相应变体

文章目录1.发展历程2.基础理解2.1基础的神经网络2.2RNN网络的相应变体2.2.1RNN变体NV12.2.2RNN变体（1VN）Decode的变体2.2.3RNN变体（NVN）2.2.4RNN变体（NVM

驭风少年君·2022-11-20 22:15

fpga nvme 寄存器

图1所示的NVMe多队列，每个队列支持64K命令，最多支持64K队列。这些队列的设计使得IO命令和对命令的处理不仅可以在同一处理器内核上运行，也可以充分利用多核处理器的并行处理能力。

乾乾·2022-11-20 21:10

Poly-YOLO 学习

关于论文学习Poly-YOLO建立在YOLOv3的原始思想的基础上，并消除了它的两个弱点：标签重写和anchor分配不平衡。

六个核桃Lu·2022-11-20 16:39

AI+智能服务机器人应用基础【实践报告】

AI+智能服务机器人应用基础前言欢迎使用Markdown编辑器欢迎使用VMwareWorkstationVMwareWorkstation创建新的虚拟机AI+智能服务机器人应用基础一、服务机器人整体认识二

没有角的独角仙·2022-11-20 15:53

【论文学习ATLOP】Document-Level Relation Extraction

【论文学习ATLOP】Document-LevelRelationExtractionwithAdaptiveThresholdingandLocalizedContextPooling（2020）摘要创新点自适应阈值

Eve_Mercedes·2022-11-20 14:29

nvidia-smi命令无法正常使用的解决方案

nvidia-smi之后会提示类似于NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver以及FailedtoinitializeNVML

贱贱的剑·2022-11-20 14:09

CoAtNet Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes 论文学习

AbstractTransformers在计算机视觉任务上得到了越来越多的关注，但仍落后于SOTA卷积网络。本文作者证明，尽管Transformers具有更强的模型能力，但因为缺乏归纳偏置特性，它的泛化性要落后于CNN。为了有效地结合二者的长处，作者提出了CoAtNets，它的构建主要基于两个关键想法：（1）我们可以通过简单的相对注意力将深度卷积和自注意力自然统一；（2）在提升泛化性、能力和效率方

calvinpaean·2022-11-20 10:25

Ubuntu安装cuda与cudnn，亲测可用

cudnn总结前言前段时间被派到现场去部署算法，之前同事搭好cuda的环境不好用了，具体表现为：1.屏幕的分辨率显示很奇怪且不可调节2.输入nvidia-smi命令，显示FailedtoinitializeNVML

JulyLi2019·2022-11-20 09:37

Mask OBB 论文学习笔记

论文基本信息标题：MaskOBB:ASemanticAttention-BasedMaskOrientedBoundingBoxRepresentationforMulti-CategoryObjectDetectioninAerialImages作者：JinwangWang,JianDing,HaowenGuo,WenshengCheng,TingPanandWenYang机构：Schoolof

长歌丶采薇·2022-11-20 08:13

Jupyter Notebook 和 Anaconda 中使用虚拟环境

安装后，您可以使用以下命令创建conda虚拟环境：condacreate-nmyenvmyenv为新环境的名称。

bitzwc1124·2022-11-20 06:42

使用nvm切换nodejs版本

文章目录问题的出现NVM安装与nodejs版本切换1.删除nodejs与npm2.下载地址与安装3.安装多版本nodejs问题的出现使用hexo部署网站的时候出现如下错误typeError[ERR_INVALID_ARG_TYPE

贺俊宏·2022-11-20 05:04

自动驾驶感知算法实战2——车载相机及图像处理

车载摄像头重要指标参数4.车载摄像头的内外参标定4.1内参标定4.2外参标定5.相机基本图像处理5.1相机校正5.2透视变换5.3颜色阈值和区域掩码5.4图像变换（原理及源代码实现）6.实现方案及性能分析：opencv、nvmedia7

Charmve·2022-11-20 02:57

【论文学习】《Who is Real Bob? Adversarial Attacks on Speaker Recognition Systems》

AdversarialAttacksonSpeakerRecognitionSystems》论文学习文章目录《WhoisRealBob?

FallenDarkStar·2022-11-20 01:31

jetson xavier NX developer 配置pytorch和openmmsegmentation简易过程

SSD装上，然后再烧录1升级SDKmanager到最新版亚博官方给的版本不是最新的，我记得给的是1.6的版本，只能安装4.5的系统，升级后，截止到我写这篇文章时版本为1.9.0.108162烧录系统到NVME

云水亦方·2022-11-19 19:47

ConvMAE：当Masked卷积遇见何恺明的MAE

ConvMAE简而言之就是：多尺度的金字塔式架构+局部的归纳偏置的模型，使用MAE的Self-supervisedLearning的训练方式。本文目录1ConvMAE：混

Amusi（CVer）·2022-11-19 15:59

Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data 论文学习笔记

Abstract论文中直接通过对RGB-D的原始扫描图来对原始点云进行处理。这个方法的关键挑战是如何在大规模场景的点云中对物体进行定位（regionProposal）相较于只使用3D图的proposal，我们的方法在物体定位中使用了成熟的2D物体检测器和额外的3D深度学习。这使得我们的模型在高效的基础上获得很高的召回率（recall指正例被预测正确的比例）得益于直接对原始的3D点云进行处理，我们的

健身的程序猿·2022-11-19 15:43

论文学习笔记：GraphSAGE

本文介绍一个inductivenodeembedding的框架——GraphSAGE。算法与其他transductivelearning方法的优势在于，学习一系列能够聚合邻居节点特征，生成中心节点表示的aggregator。而不是只学习当前训练集的nodeembedding。所以模型可以很好的推广到新的graph上。算法在citation和Reddit数据集上取得了artofstate的表现。并且

weixin_40675092·2022-11-19 13:42

【论文笔记】Neural Graph Collaborative Filtering

《NeuralGraphCollaborativeFiltering》论文学习文章目录《NeuralGraphCollaborativeFiltering》论文学习摘要一、介绍二、NGCF2.1EmbeddingLayer2.2EmbeddingPropagationLayers

卷不动·2022-11-19 07:57

修复YOLOFacePose中存在关键点异常的问题

定制每个点的偏差权重尝试二：Try:usingdeconvolutiontoinsteadupsampleinsertdeconvintotheyolo.cfgframeworkdefinethedeconvmodule

烧技湾·2022-11-19 06:09

NVIDIA Jetson AGX Xavier主机刷机与SSD安装

主机是启动的是eMMC，大约30G存储这个安装了系统后到后面随便弄一下就不够存储了，所以我是想要在主机上安装一个SSD，然后将系统直接放到SSD上，这种操作就需要刷机完成后进行开机引导，即为rootOnNVMe

卑微小熊·2022-11-19 02:39

【历史上的今天】11 月 17 日：世界上第一个鼠标；领导雅虎的女强人；Classmates 网站建立

1858年11月17日：OpenVMS操作系统的新纪元时间开始OpenVMS（开放虚拟内存系统）前身为

历史上的今天·2022-11-18 15:10

M1 Mac 疯狂读写SSD smartctl

/usr/local/sbin/smartctl-a/dev/disk02021/04/26SMART/HealthInformation(NVMeLog0x02)CriticalWarning:0x00Temperature

狂暴机甲·2022-11-18 11:06

CE-Net论文学习笔记

原文：https://arxiv.org/abs/1903.02740代码：https://github.com/Guzaiwang/CE-Net摘要：基于U-Net的方法不断被提出，但是，连续的池化和卷积导致部分空间信息的丢失。本文提出一种上下文编码网络(称为CE-Net)来捕获更多高级信息并保留空间信息用于2D医学图像分割。CE-Net主要包含三个模块：特征编码模块，上下文提取模块和特征解码模

Vincent8514·2022-11-18 09:15

【论文学习笔记】《Tacotron: Towards End-To-End Speech Synthesis》

Tacotron论文学习文章目录Tacotron论文学习摘要1简介2相关工作3模型架构3.1CBHG模块3.2编码器3.3解码器3.4后置处理网络与波形合成4模型细节5实验5.1烧蚀分析5.2平均意见得分测验

FallenDarkStar·2022-11-18 08:53

Vision Transformer学习笔记

目录前言一、学习链接1.本文主要学习地址2.VIT值得一看的学习链接3.相关知识点的学习链接二、论文学习笔记1.AboutVIT（关于VIT）2.Title（标题）3.Abstract（摘要）4.Introduction

阿拉斯加不迷路·2022-11-17 17:23

理解transformer源码

本文参考哈佛开源代码，对代码进行了一些修改，结合论文学习笔记加深对transformer算法整体的理解。

athrunsunny·2022-11-17 17:16

使用nvm安装nodejs遇上的坑和解决方案

一、关于nvm省略二、关于nodejs省略三、关于npm省略四、各种地址nvm下载地址：https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releasesnode和npm

90160ddc7e99·2022-11-17 17:11

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