WISE

YOLOV7改进-添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU

在YoloV7中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.yolov7中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU,AlphaIoU，文件路径
魔鬼面具·2023-03-23 21:54

YOLOV8改进-添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU

在YoloV8中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.2023-2-7更新yolov8添加Wise-IoUB站链接yolov8中box_iou其默认用的是CIoU
魔鬼面具·2023-03-23 21:05

论文阅读：《Cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation》

hello~好久不见！小李回归论文阅读啦！虽然是之前拖延的论文……才发现放假这么久都没有静下心看几篇（留下不学无术的眼泪）言归正传，今天记录的是关于小样本域适应的一篇2020的文章。论文名称：《Cross-domainfew-shotclassificationvialearnedfeature-wisetransformation》论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.
LiBiscuit·2023-03-20 11:52

0236二叉树的最近公共祖先_wise

二叉树的最近公共祖先题目描述给定一个二叉树,找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树T的两个结点p、q，最近公共祖先表示为一个结点x，满足x是p、q的祖先且x的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”例如，给定如下二叉树:root=[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]image示例1:输入:root=[3,5,1,6,2,0,
力扣刷题小分队·2023-03-16 00:10

python损失函数实现_损失函数python实现

交叉熵素损失函数defpixel_wise_softmax(output_map):exponential_map=tf.exp(output_map)sum_exp=tf.reduce_sum(exponential_map
munich.yi·2023-03-14 11:55

【经济学人赏析】Wise qiouice(6)

Paragraph6①Thewordisusedself-deprecatingly,notasaformofabuse.②Butthatdoesnotmakeitanymoreacceptabletotheparty,whichlikestothinkofyoungChineseasbrimmingwithconfidenceintheirabilitytoleadaprosperouslife
Ph5陈玉梅·2023-03-11 17:25

Tensorflow Channel-Wise Attention Mechanism

通过CNN，我们获得了一个featuremaps,维度为height,width,channel。假设其为VreshapeVtoU,then,applymeanpoolingforeachchanneltoobtainthechannelfeatureVchannelwiseattentionmodel上面的变量的维度维度为k维度为kxd维度为k维度为k维度为1代表了outerproducts#-
李2狗子·2023-03-11 16:01

Kervolutional Neural Networks

KervolutionalNeuralNetworks出处：CVPR2019解决的问题：将CNN应用于non-linearspace2提出的问题（1）卷积层不适应于非线性数据（2）非线性层（ReLU）是point-wise
挺老实·2023-03-10 21:06

YOLOV5改进-添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU

在YoloV5中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.2023-2-7更新yolov5添加Wise-IoUB站链接yolov5中box_iou其默认用的是CIoU
魔鬼面具·2023-02-19 07:13

强化学习在美团“猜你喜欢”的实践

考虑Point-Wise模型缺少对候选集Item之间的相关性刻画，产品体验中也存在对用户意图捕捉不充分的问题，从模型、特征入手，更深入地理解时间，仍有
美团技术团队·2023-02-07 10:36

Wise-IoU 作者导读：基于动态非单调聚焦机制的边界框损失

论文地址：Wise-IoU:BoundingBoxRegressionLosswithDynamicFocusingMechanismGithub：https://github.com/Instinct323
荷碧·TongZJ·2023-02-06 08:24

Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming论文阅读笔记

：弓长木公论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.06519代码：https://github.com/liuzhuang13/slimming概述：此方法基于channel-wise
AI松子666·2023-02-05 23:35

GNN-FiLM Graph Neural Networks with Feature-wise Linear Modulation (FiLMConv)

GNN-FiLM:GraphNeuralNetworkswithFeature-wiseLinearModulation(FiLMConv)ABSTRACT文章介绍了一种线性特征调制feature-wiselinearmodulation(FiLM)新的图神经网络(GNN)。多数标准的GNN变体都是基于边的源节点表示通过边来传播信息。在GNN-FiLM,目标节点的表示也会通过转换被应用到所有传入信
杰克船长有烦恼·2023-02-04 07:16

芒果改进YOLOv5系列：首发使用最新Wise-IoU损失函数，具有动态聚焦机制的边界框回归损失，YOLO涨点神器，超越CIoU, SIoU性能，提出了BBR的基于注意力的损失WIoU函数

该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv5系列：首发使用最新Wise-IoU损失函数
芒果汁没有芒果·2023-02-03 07:06

芒果改进YOLOv7系列：结合最新Wise-IoU损失函数，涨点神器｜超越CIoU, SIoU性能，助力YOLOv7模型涨点1.4%，最新目标检测的损失函数

该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv7系列：结合最新Wise-IoU损失函数，
芒果汁没有芒果·2023-02-03 07:06

python 计算置信区间_python 计算数据中值的置信区间

最近给导师报告处理WISE数据的进展时，对于处理WISE光变导师希望我对每一个观测区间的星等数值给中值的置信度。
weixin_39819138·2023-02-02 18:38

基于神经网络的三维重建入门学习笔记1

卷积的理解空洞卷积：首先是诞生背景，在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise
ojbko·2023-02-02 18:31

搜索相关技术

栈实现）带偏好的优先遍历（链接选取，pagerank，HITS等）3、数据存储海量存储+高吞吐hadoop，hbase，spark，kafka，vlink4、网页分析资源关系：包括重复性，权威度，pc-wise
yutz·2023-02-01 07:07

斐波那契数_wise 三种解法 待更

题目描述斐波那契数，通常用F(n)表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0,F(1)=1F(N)=F(N-1)+F(N-2),其中N>1.给定N，计算F(N)。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/fibonacci-number著作权归领扣网络所有。商业转载请联
力扣刷题小分队·2023-02-01 02:57

PC定时关机软件 Wise Auto Shutdown

image此软件为免费软件，官网地址为：http://www.wisecleaner.com/wise-auto-shutdown.html提供绿色免安装版本直链下载蓝奏云下载地址
buyucoder·2023-01-31 23:47

ICCV2019-SSF-DAN: Separated Semantic Feature based Domain Adaptation Network for Semantic Segmentati

SeparatedSemanticFeaturebasedDomainAdaptationNetworkforSemanticSegmentation基于分离语义特征的域适应网络的语义分割0.摘要1.概述2.相关工作2.1.语义分割2.2.领域自适应3.方法3.1.框架概述3.2.领域自适应的目标函数3.3.Semantic-wise
HheeFish·2023-01-29 20:03

论文翻译：Group-wise Correlation Stereo Network

论文《Group-wiseCorrelationStereoNetwork》的完整翻译，如有不当之处，敬请评论指出！蟹蟹！~发表：CVPR2019代码：https://github.com/xy-guo/GwcNet摘要立体匹配估计矫正过的图像对之间的视差，这对深度感测，自动驾驶和其他相关任务非常重要。先前的工作建立了在所有视差水平上具有交叉相关或串联左右特征的代价量，然后利用2D或3D卷积神经网
tjut_zdd·2023-01-29 09:38

【BBuf的CUDA笔记】四，介绍三个高效实用的CUDA算法实现（OneFlow ElementWise模板，FastAtomicAdd模板，OneFlow UpsampleNearest2d模板）

但OneFlowElementWise模板的用法和原理在【BBuf的CUDA笔记】一，解析OneFlowElement-Wise算子实现已经讲过了，所以这篇文章里不再赘述，主要讲解后面2个。
just_sort·2023-01-28 10:11

ITM(四)Multi-Level Visual-Semantic Alignments with Relation-Wise Dual Attention Network for ITM

背景这篇论文的工作来自华南理工大学，论文接受于IJCAI2019动机现有的方法通常只考虑具体的object实体和keyword的对应关系，而不考虑抽象的对象，例如对于某种行为的描述。对某种行为的描述，在现实世界的描述文本中也普遍存在。处理抽象对象的challenge是它们之间没有显式的联系，不像图像中具体的objects那样。作者提出一种关系上的双重关注网络(relation-wisedualat
薛定猫的谔w·2023-01-25 22:01

深度学习: 轻量级网络

综述2016年提出了三个非常重要的轻量级网络：XceptionMobileNetShuffleNet均采用了depth-wise卷积，极大地减少了参数和计算量。
JNingWei·2023-01-23 08:10

MobilenetV2网络结构

1.MobilenetV2均采用PW(Point-wise）+DW(Depth-wise）的卷积方式提取特征V2版本在DW卷积之前新加入一个PW卷积，能动态改变特征通道V2去掉了第二个PW的激活函数,最大程度保留有效特征借鉴
青葱岁月夏小凡·2023-01-18 11:46

关于group convolution 和 depth-wise separable convolution的理解

整体可以参考这里以下是我的个人理解的补充，方便日后回顾normalconvolution：普通卷积对于每一个输入channel都提供一套卷积参数，例如卷积核为K∗KK*KK∗K，输出channel为CoutC_{out}Cout，则对于每一个输入channel，卷积参数为K∗K∗CoutK*K*C_{out}K∗K∗Cout。因此如果输入channel为CinC_{in}Cin，则全部参数为Cin
平凡搬砖·2023-01-17 09:51

group convolution (分组卷积)的计算量详解、卷积计算量特征图大小，池化特征图大小、深度通道deep-wise 卷积

groupconvolution(分组卷积)的计算量详解、卷积计算量特征图大小，池化特征图大小、深度通道deep-wise卷积提示：最近忙着各种提前批的笔试面试，所以没太多空刷题了都，先复盘一下各种笔试面试题文章目录
冰露可乐·2023-01-17 09:14

SENet网络 Squeeze-and-Excitation Networks

而卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上，将空间上（spatial）的信息和特征维度上（channel-wise）的信息进行聚合的信息聚合体。
taoqick·2023-01-13 22:27

numpy的广播（Broadcasting）与向量化编程（Vectorization）

文章目录什么是向量化编程为什么要使用向量化编程：以矩阵乘法为例numpy的广播机制（Broadcasting）例1：element-wise运算（非Broadcasting）例2：ndarray与标量的运算
拜阳·2023-01-13 21:35

Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction阅读笔记

Channel-wiseKD阅读笔记(一)Title(二)Summary(三)ResearchObject(四)ProblemStatement(五)Method5.1spatialdistillation5.2Channel-wiseDistillation(六)Experiments6.1实验设置6.2和最近knowledgeDistillation方法相比6.3消融实验6.4目标检测任务(七
不知道叫啥好一点·2023-01-12 13:31

2020知识蒸馏 《Channel Distillation: Channel-Wise Attention for Knowledge Distillation》论文笔记

论文笔记《ChannelDistillation:Channel-WiseAttentionforKnowledgeDistillation》摘要问题1.ChannelDistillation(CD)渠道蒸馏2.GuidedKnowledgeDistillation(GKD)知识引导蒸馏3.EarlyDecayTeacher(EDT)早期教师的衰减4.损失函数实验  论文地址：ChannelDis
星竹紫兰·2023-01-12 13:31

Normalization 之AdaIN Normalization

二，AdaIN输入为内容编码（contentinputx）与风格编码（styleinputy）,对于每个channel，将x的通道级（channel-wise）均值和标准差匹配到y的通道级均值和标准差上
AI剑客·2023-01-12 07:23

元境获评36氪WISE2022元宇宙新业态TOP30 持续打造元宇宙新基建

以“LongChinaLongInnovation，守望中国保持创新”为主题，由36氪举办的“WISE2022新经济之王”大会于11月29日-30日成功举办，元境凭借领先的云游戏技术、规模化的运维能力及众多标杆客户服务经验等多项优势
元境·2023-01-11 12:28

论文笔记：Short-term origin-destination demand prediction in urban rail transit systems: A channel-wise a

Short-termorigin-destinationdemandpredictioninurbanrailtransitsystems:Achannel-wiseattentivesplit-convolutionalneuralnetworkmethodURTOD对的预测1intro1.1URT（城市轨道交通）OD预测的特点（难点）dataavailability以交通预测为例，预测t+1时
UQI-LIUWJ·2023-01-10 17:30

论文理解记录：Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration

论文核心论文剪枝对象是卷积核，与其他论文不同点在于作者思考了norm-wise作为卷积核重要性判断的弊端，并提出了FPGM算法，该算法先计算出所有卷积核的几何中心（作者把卷积核当作多维空间中的点），然后找到距离几何中心近的卷积核
Robohaha·2023-01-10 11:05

Tree Stem Diameter Estimation from Mobile Laser Scanning Using Line-Wise Intensity-Based Clustering

Abstract使用一套新的方法，通过移动激光扫描来估计胸径。一台2D激光扫描仪安装在一辆汽车上，面朝前，向下倾斜9度。使用惯性导航和视觉SLAM(同步定位和绘图)记录轨迹。激光扫描仪数据、轨迹和方向用于计算3D点云。代表树的聚类被逐行提取以减少定位系统中不确定性的影响。激光回波的强度被用来滤除仅掠过茎干的不可靠回波。该移动用于从茎的较大部分获得测量值，并且来自不同视图的多条线用于圆拟合。测试了两
fish小余儿·2023-01-10 06:56

PSA极化注意力机制：Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression

摘要在计算机视觉任务中，语义分割和关键点检测是具有挑战的，因为既要尽量保持高分辨率、又要考虑计算量，以及尽量连接全局信息得到结果。由于提取全局信息的有效性以及对全局像素special的注意力，attention机制在计算机视觉领域变得非常的流行。CNN本身是卷积共享的核，且具有平移不变性，也就代表其是local且丧失special注意力的。但是long-range的attention参数量大，训练
Jumi爱笑笑·2023-01-10 06:50

基本概念------Hadamard product / Element-wise multiplication / Element-wise product /Point-wise product

首先引入点乘（dotproduct）的概念更多机器学习基础知识HadamardProduct(Element -wiseMultiplication，Element-wiseproduct)两个向量的Hadamard乘积非常类似于矩阵加法，将给定向量/矩阵的同行同列对应的元素乘在一起，形成一个新的向量/矩阵。它是以法国数学家JacquesHadamard的名字命名的。要乘的矩阵/向量的顺序应该是相
大别山伧父·2023-01-09 00:13

VoteNet源码解析

但是点云的目标中心不同于图像的是点云中心往往没有数据(零向量)，如果RPN基于中心预测，会产生零向量预测的问题结构a.Backbone：PointNet++作为点云特征提取器，由于其广泛应用于各类point-wise
naca yu·2023-01-08 00:37

基于pytorch的CREStereo立体匹配算法

1.自适应群相关层局部特征注意力2D-1D转换局部搜索可变形的搜索窗口Group-wise相关性2.级联的网络3.叠加级联推理4.叠加级联推理损失函数二、基于pytorch的CREStereo立体匹配算法前言
小张Tt·2023-01-07 06:55

【超详细】LightGBM介绍与应用

目录1.LightGBM简介2.LightGBM详细介绍2.1单边梯度抽样算法2.2直方图算法2.3互斥特征捆绑算法2.4基于最大深度的Leaf-wise的垂直生长算法（带深度限制的Leaf-wise算法
allein_STR·2023-01-06 09:21

解决Transformer固有缺陷：复旦大学等提出线性复杂度SOFT

长按扫描二维码关注我们转自机器之心视觉Transformer(ViT)借助patch-wise图像标记化和自注意力机制已经在各种视觉识别任务上实现了SOTA。
计算机视觉研究院·2023-01-05 13:12

深度学习之COLA-Net

文章作者设计了一个将局部注意力机制和全局注意力机制一起协同合作来重建图像的网络模型——CollaborativeAttentionNetwork(COLA-Net)；文章的核心是提出了一个patch-wise
Ton10·2023-01-03 11:21

LightGBM

文章目录前言一、LightGBM算法的设计理念二、LightGBM算法的数学原理概述（一）基于leaf-wise决策树生长策略（二）直方图算法（三）GOSS算法（四）EFB算法（五）并行学习三、LightGBM
Txixi·2023-01-02 21:09

【机器学习】深入理解LightGBM

的优化3.1XGBoost的缺点3.2LightGBM的优化四、LightGBM的基本原理4.1基于Histogram的决策树算法4.1.1直方图算法4.1.2直方图做差加速4.2带深度限制的Leaf-wise
旅途中的宽~·2023-01-01 15:24

解决Transformer固有缺陷：复旦大学等提出线性复杂度SOFT

视觉Transformer(ViT)借助patch-wise图像标记化和自注意力机制已经在各种视觉识别任务上实现了SOTA。
PaperWeekly·2022-12-29 11:20

论文阅读6-----基于强化学习的推荐系统 Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations

论文阅读6-----基于强化学习的推荐系统DeepReinforcementLearningforList-wiseRecommendationsABSTRACTRecommendersystemsplayacrucialroleinmitigatingtheproblemofinformationoverloadbysuggestingusers’personalizeditemsorservi
界限消除者·2022-12-28 16:01

WWW 2022 | 量化交易相关论文（附论文链接）

论文标题：WISE:WaveletbasedInterpretableStock
敲代码的quant·2022-12-28 12:36

【论文笔记】On the Connection between Local Attention and Dynamic Depth-wise Convolution

论文论文标题：OntheConnectionbetweenLocalAttentionandDynamicDepth-wiseConvolution收录于：ICLR2022Spotlight论文地址：https://arxiv.org/abs/2106.04263项目地址：GitHub-Atten4Vis/DemystifyLocalViT:Officialcodeforpaper"OntheCo
m0_61899108·2022-12-28 08:17
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他