WISE 第10页

论文翻译：PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation

最近在研究目标抓取类型的文章，执行目标需要知道目标的位姿。然后看到这篇文章，为防止遗忘，做个笔记跟大家分享下，后续可能复现这篇文章。摘要本文讨论了单幅RGB图像在严重遮挡或截断情况下的6DoF位姿估计问题。最近的许多研究表明，two-stage的方法：首先检测关键点，然后解决一个PnP问题的位姿估计，效果很好。然而，这些方法大多通过回归图像坐标或热图来定位一组稀疏关键点，它们对遮挡和截断非常敏感。

weixin_44636737·2020-08-03 08:47

PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6 DoF Pose Estimation

H.Y.·2020-08-03 03:11

【论文笔记】PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.117881.引言1.1问题描述6DPoseEstimation的目标是检测出物体，并求得它们的位置和朝向，实际上就是求得从物体坐标系到相机坐标系的(R,t)。所以算法的输入是一张rgb图像、3Dkeypoints、bbox_8，输出是(R,t)，最终展现的效果是：bbox_8经过旋转、平移、2D映射之后，投影在原图像上，能够准确地将

Medlar Tea·2020-08-03 02:33

论文阅读笔记之——《PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation》

先给出论文的链接（https://arxiv.org/pdf/1812.11788.pdf）论文主页，包括了一个实时ARdemo：https://zju3dv.github.io/pvnet/论文代码：https://github.com/zju3dv/pvnet作者还开源了他们用blender合成数据代码：https://github.com/zju3dv/pvnet-rendering传统方法

gwpscut·2020-08-03 00:39

PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation

PVNet:Pixel-wiseVotingNetworkfor6DoFPoseEstimation论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.11788.pdf代码链接：https://github.com/zju3dv/pvnet摘要：作者提出一种基于像素投票的网络回归每个像素的指向关键点的单位向量，然后使用RANSAC方法，每个单位向量投票选出关键点位置。这对于定位遮挡和

随风飘哦·2020-08-02 22:36

PVNet复现笔记《PVNet Pixel-Wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation》

libceres路径问题我采取的办法是将下载的libceres文件拷贝到/usr/local/lib中，然后在~/.bashrc文件中的LD_LIBRARY_PATH添加/usr/local/lib。数据从onedrive下载困难的问题，没办法，科学上网！合成图像时提示缺少transforms3d库（但是在虚拟环境中已经安装），在pycham中选择blender中的python解释器，然后在set

布莱克瑞文·2020-08-02 21:28

SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning

来源:CVPR2017关键词：imagingcaptioning;attentionmechanism原文Motivationvisualattention已经在image/videocaptioning和visualquestionanswering任务中取得了成功.其合理之处在于人总是根据需要有选择性的观察图像的一部分.文中将attention-basedmodels分为三类:SpatialA

z1185196212·2020-08-02 14:58

Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations

learner_ctr·2020-08-01 11:01

Clothing Retrieval with Visual Attention Model

然后与通常网络提取出的特征图进行融合；（2）特征融合时，提出一种Impdrop的手段，类似将element-wise和dropout结合的一种手段，提高模型的鲁棒性。

漂漂一族·2020-08-01 11:31

git上传本地工程到码云上，报错： ! [rejected] master -> master (non-fast-forward) error: failed to push some

50PGGOTMINGW64/f/teach/xcEdu/xcEduUI01/xc-ui-pc-static-portal(master)$gitpushoriginmasterTohttps://gitee.com/wise_happy

人生如路兮·2020-08-01 06:24

用最复杂的方案，做一件最简单的事情——卖好车CEO李研珠受邀36氪WISE大会作为主讲嘉宾出席

全行业共同探讨新商业和新经济逻辑2018年11月27-28日，36氪WISE2018盛典，卖好车作为汽车供应链代表企业受邀

汽车金融新鲜事·2020-08-01 02:10

容器支持的持续交付功能从Wise2C的WiseBuild来看如何部署

持续交付是一种软件开发策略，用于优化软件交付流程，以尽快得到高质量、有价值的软件。这种方法让你能更快地验证业务想法，通过直接在用户那里进行试验，做到快速迭代。尽管《持续交付》一书主要讲的是工程实践，但持续交付的概念对整个产品交付过程都有重大意义，包括对特性的”fuzzyfrontend”、设计和分析的意义。与其设计一大堆特性，再策划一个持续数月的版本发布，不如持续不断地尝试新想法，并独立发布给用户

方舟8·2020-07-31 22:44

【白雪扇贝每日一句特训班】+不是为了完成任务而完成任务

一、学习回顾第一:本周分享单词2020.01.10HueYin分享单词Day9wise英/waɪz/美/waɪz/adj.明智的；聪明的；博学的vt.使知道；教导vi.了解Eg:Yes,Ido.Youmeanitiswisetoinvestinthisproject

唯皓HueYin·2020-07-31 21:07

PMI（point wise mutual information)笔记

文出自“NeverStopSharing”博客，请务必保留此出处http://loma1990.blog.51cto.com/6082839/1PMI主要可以用来衡量两个词之间的关联度(wordassociation)可以参考论文ChurchKW,HanksP.Wordassociationnorms,mutualinformation,andlexicography[J].Computation

雨落·2020-07-30 14:58

“取法乎上”商业大不同详解：李研珠在36氪第六届WISE大会主题演讲背后的意义

序言：《易经》中有句话：“取法乎上，尽得其中；取法乎中，仅得其下。”这句话的意思是，一个人如果制定了高目标，最后可能只得到一个中等水平的结果，如果制定了一个中等水平的目标，最后可能只能得到一个低等的结果。做企业，“取法乎上”很重要的，高标准、严要求，才能让一个企业越来越强。在中国这个初级市场，你如果不能迅速地占领地盘，很快就会被别人给灭了。这和打游戏一样，没有地盘，就没有机会生存下去。任何一个商业

十点汽车市场·2020-07-30 06:29

（1）金蝶wise二次开发--环境准备

1.安装金蝶wise13.1安装下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1fgBOOe8Og2T2BbViryNSrg提取码：je5d13.1特别工具下载：传不上去2.安装vb6.0

难得糊涂_^_·2020-07-30 00:25

Task4 LightGBM算法梳理

文章目录Task4LightGBM算法梳理1.LightGBM2.LightGBM的起源3.HistogramVSpre-sorted4.leaf-wiseVSlevel-wise5.特征并行和数据并行

AI_100·2020-07-29 21:40

各种不错的资源网站

很好的智慧网http://www.wise99.com/http://hi.baidu.com/cgchao6666/blog/item/d76284fc5367151109244da7.html电子书籍下载西安信息资源网

liushaogeng·2020-07-29 20:54

个人学习笔记（十八）LightGBM与XGBoost的区别

万carp·2020-07-28 14:11

基于轮廓调整的SOTA实例分割方法，速度达32.3fps | CVPR 2020

作者|VincentLee来源|晓飞的算法工程笔记介绍实例分割是许多计算机视觉任务中的重要手段，目前大多数的算法都采用在给定的bbox中进行pixel-wise分割的方法。

AI科技大本营·2020-07-27 21:51

快速迁移数据中心：华为云数据库SQL Server实践案例技术解析

采用云上数据库并平滑兼容线下ISV软件管理可以降低企业上云难度，加速企业上云，本文以金蝶K/3WISE为例，配合华为云SQLServer实例快速迁移数据中心。

华为云·2020-07-27 10:19

Caffe 学习：Eltwise层

假设输入（bottom）为A和B，如果要实现element_wise的A+B，即A和B的对应元素相加，prototxt文件如下：layer{name:"eltwise_layer"type:"Eltwise"bottom

maria5201314·2020-07-16 03:49

Eltwise层

假设输入（bottom）为A和B，如果要实现element_wise的A+B，即A和B的对应元素相加，prototxt文件如下：layer{name:"eltwise_layer"type:"Elt

guojingjuan·2020-07-15 23:52

论文阅读《Group-wise Correlation Stereo Network》

previous(costvolume)：传统1cross-correlation(correlation层，特征相似性)缺点：虽然以有效的方式计算特征相似性，在每个视差级别只产生的单通道的correlationmap，损失了一部分信息传统2leftrightfeatures在所有视差级别级联缺点：不含相关性，从头学习相似性度量，更多参数本文提出的group-wisecorrelation是对两种

cunese0088·2020-07-15 21:59

案例解析丨金蝶K/3 Wise接入华为云RDS数据库SQL Server

采用云上数据库并平滑兼容线下ISV软件管理可以降低企业上云难度，加速企业上云，本文以金蝶K/3WISE为例，配合华为云SQLServer实例快速迁移数据中心。

华为云开发者社区·2020-07-15 13:06

如何在pytorch中使用可分离卷积 depth-wise Separable convolution

针对深度级别/可分离的卷积，可以使用卷积组参数，如果groups=nInputPlane，就是Depthwise；如果groups=nInputPlane，kernel=(K,1)（针对二维卷积，前面加上，groups=1andkernel=(1,K)），就是可分离的。以下将torch的官方手册搬过来介绍使用方法（https://pytorch.org/docs/master/nn.html#co

Jumi爱笑笑·2020-07-15 06:23

案例解析丨金蝶K/3 Wise接入华为云RDS数据库SQL Server

采用云上数据库并平滑兼容线下ISV软件管理可以降低企业上云难度，加速企业上云，本文以金蝶K/3WISE为例，配合华为云SQLServer实例快速迁移数据中心。

华为云开发者社区·2020-07-14 15:00

2017新商业100年度榜——最佳B轮公司奖，正式揭晓 | WISE·2017

来源：36氪2017年12月12日-13日第五届WISE大会——“WISE2017新商业大会”如期而至。在充满机遇和挑战的时代，商业时代已经来临。

uboxol·2020-07-13 13:06

Graph Representation Learning via Hard and Channel-Wise Attention Networks论文解析

论文：GraphRepresentationLearningviaHardandChannel-WiseAttentionNetworks这篇论文主要通过使用Hardattention和channel-wiseattention在大规模图数据应用中，可以有效的节省计算资源。并且基于提出的Hardattention和channel-wiseattention，开发了一个用于图嵌入表示学习的深度注意力

Struggle~·2020-07-12 12:34

MXNet之网络结构搭建

BatchNormalization)3.激活层(Activation)4.池化层(Pooling)5.全连接层(FullyConnected)6.损失函数层7.通道合并层(concat)8.逐点相加层(element-wise-sum

沧海二阳·2020-07-12 10:14

（2）最简单的爬数据

importrequests#调用requeats函数，把网页请求下来r=requests.get('http://www.wise.xmu.edu.cn/people/faculty')html=r.content

彭健平6点30·2020-07-12 10:51

云计算技术Wise2C的方向你是否了解

云计算有三种模型。基础设施即服务指的是可以租用的计算机构成部分，有实际和虚拟服务器、储存功能和人际关系网，对于那些想要重新建立应用程序和控制几乎所有部分的公司来说，基础设施即服务是有吸引力的。Oracle进行的一项研究发现，基础设施即服务的用户中，三分之二的人表示使用网上基础设施使得创新更简单，并且减少了运用新的应用程序和服务的时间，同时也大大削减了维修费用。然而，有一半的人表示，IaaS对于多数

方舟8·2020-07-11 21:58

《Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click Prediction》阿里妈妈MLR模型与python代码

MLR模型可以用于点击率CTR预估（二分类）。可以先看一下原文下载地址https://arxiv.org/pdf/1704.05194.pdf。数学模型写成了如下形式：文中，σ(x)σ(x)σ(x)采用Softmax函数，η(x)η(x)η(x)采用sigmoid函数，同时，g(x)=xg(x)=xg(x)=x，那么上式可以转换成：模型的损失函数为包含三部分：交叉熵损失，L2正则化，L1正则化。代

蠡1204·2020-07-11 19:26

Matlab中常见数组操作

内容基本参考自MatlabDoc1.对数组元素进行平移Y=circshift(A,K)%exampleY=circshift(A,K,dim)注意，onedimA应该定义为column-wise，例如Array

liu6tot·2020-07-11 11:01

np.tile()和np.repeat()

欢迎访问我的个人主页np.tile()和np.repeat()都可以对array进行重复操作,但np.tile()是以axis为最小单位(axis-wise)进行重复的,而np.repeat()是以element

littlehaes·2020-07-11 11:19

哲学－－绪论

fr=aladdin&ref=wise&ssid=0&from=1008621m&uid=0&pu=sz@1320_480,osname@baidubrowser,cua@_a-qi4uq-igBNE6lI5me6NNy2I_UCv8AzuDp8eLHA

健身圈秦叫兽·2020-07-10 22:50

（MLR）Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click Prediction

LearningPiece-wiseLinearModelsfromLargeScaleDataforAdClickPredictionKunGai1,XiaoqiangZhu1,HanLi1,KaiLiu2†,ZheWang3†[email protected],{xiaoqiang.zxq,lihan.lh}@alibaba-inc.comBeijingParti

ljtyxl·2020-07-10 18:43

初二之21天习惯养成计划

消失5.forexample=forinstance例如6.about=around大约7.include=have包括8.realize=know意识到;了解9.intelligent=clever/wise

补习天后·2020-07-10 16:51

【文献阅读】PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing

文献阅读我认为这篇最大的亮点是从信息流的角度看待自注意力机制，但是网络设计有些牵强，解释有些生硬。与non-local的主要区别：1.有两个分支来学习关系；2.参数是自适应的而非仅利用相似度。仅从提高感受野的角度来看，与空洞卷积与全局池化的区别在于：基于dilated-convolution和基于pooling扩展以一种非自适应的方式利用了所有图像区域的同构互依赖，忽略了不同区域的局部表示和不同种

Dogged21·2020-07-10 10:03

机器学习论文笔记（二）：Practical Block-wise Neural Network Architecture Generation

（机器学习论文笔记二）PracticalBlock-wiseNeuralNetworkArchitectureGeneration实用的基于块的神经网络体系结构生成论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.05552简介：这篇文章介绍了一种通过强化学习的方法自动的生成神经网络，来到的一直在向强人工智能向迈进的过程。笔者认为这篇文章最大的意义在于它完善了我们“造轮子的过程”，在

ouc陈同学·2020-07-10 10:12

一种新的特征融合方式：《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》解读

本篇文章最大的创新点是提出了一种新的特征融合的方式ASFF，通过学习权重参数的方式将不同层的特征融合到一起，作者证明了这样的方法要优于通过concatenation或者element-wise的方式。

叫我西瓜超人·2020-07-10 06:16

金蝶K3 WISE 12.3版本系统部署指南

今天研究一下金蝶K3WISE12.3版本系统部署。

hzfw2008·2020-07-09 17:35

Mobilenet_v2的参数alpha和depth_multiplier

首先看下Mobilenet_v1中提到的可分离深度卷积，该卷积可以分为两部分：depth_wise卷积andpoint_wise卷积，这两个参数也就对应着这两个卷积。

herr_kun·2020-07-09 17:22

2019 CVPR 论文之Single-Image Piece-Wise Planar 3D Reconstruction via Associative Embedding的翻译

2019CVPR论文之Single-ImagePiece-WisePlanar3DReconstructionviaAssociativeEmbedding论文可以从这个网址进行下载https://arxiv.org/pdf/1902.09777.pdf摘要单幅图像分段平面三维重建的目的是同时分割平面实例并从图像中恢复三维平面参数。近期一些利用卷积神经网络(CNNs)，取得了不错的结果。然而，这些

想吃大熊猫·2020-07-08 20:01

用Wise Duplicate Finder清除重复文件

拜国内各大网盘商相继倒下的功，我的电脑里留存了众多网盘品牌的本地同步目录，然后在近日硬盘空间告急时，我觉得是时候去清除一下这里的重复文件了，因为之前搬来搬去的时候，很多文件同时存在了多个不同的位置。这个时候，手工操作的方式一来显得傻，二来也不够精准，所以自然想到了专用的软件。能实现重复文件查找与清除的软件其实很多，这次我想尝试一下的是WiseDuplicateFinder，如果你也有意尝试，不妨到

iLester·2020-07-08 19:11

LightGBM算法总结

1LightGBM原理1.1GBDT和LightGBM对比1.2LightGBM的动机1.3Xgboost原理1.4LightGBM优化1.4.1Histogram算法1.4.2带深度限制的Leaf-wise

Ghost_Hzp·2020-07-08 19:17

Python数据分析实战【第三章】3.13-Matplotlib表格样式创建【python】

具有格式化和显示Dataframe的有用方法样式创建：①Styler.applymap：elementwise→按元素方式处理Dataframe②Styler.apply：column-/row-/table-wise

Captain Franke·2020-07-08 00:00

工具推荐：软件卸载工具Wise Program Uninstaller

软件可以在其官网下载，地址是：https://www.wisecleaner.com.cn/wise-program-uninstaller.html。从下载页面也可以看到，这

iLester·2020-07-07 14:08

learning to rank list wise

listwise的方法考虑了一次查询结果中所有文档的关系，根据损失函数的使用，可以将listwise分成两个大类，第一类是损失函数直接关系到评价指标，这些方法又称为直接优化方法。另一类是间接关系到评价指标。相似listwise的方法中，结果的label直接关系到排结果的排列。常用的排序指标如MAP,NDCG，将在另一篇文章中讲解。1.直接优化评价函数损失1.1评价近似1.1.1softrank在s

数据小新手·2020-07-06 12:54

AI实战：深度学习模型压缩加速方法汇总

深度学习模型压缩加速方法可大致分为2大类1、设计新的卷积计算方法设计新的卷积计算方法，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如SqueezedNet、mobileNet比如：depth-wise卷积、point-wise

szZack·2020-07-06 12:43

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