fully 第8页

java错误日志

Loggerlog4j.rootLogger=[level],appenderName1,appenderName2,…#配置日志信息输出目的地Appenderlog4j.appender.appenderName=fully.qualified.name.of.appender.classlog4j.appender.appenderName.option1

张晏晨·2020-08-05 17:17

解决Apache启动报错信息：AH00558: httpd: Could not reliably determine the server‘s fully qualified domain ....

解决Apache启动报错信息：AH00558:httpd:Couldnotreliablydeterminetheserver'sfullyqualifieddomain....报错现象：解决方法)报错现象：解决Apache启动报错信息：AH00558:httpd:Couldnotreliablydeterminetheserver’sfullyqualifieddomainname,usingl

未来可期——Kevin·2020-08-05 13:46

Fully Automated Detection and Quantification of Macular Fluid in OCT Using Deep Learning

返回OCT图像分类使用深度学习OCT中黄斑液全自动检测和定量分析期刊Ophthalmology（眼科学）刊名：Ophthalmology国家：美国周期：月刊影响因子：5.454网址：http://scienced...l/01616420简介：《眼科学》是美国眼科学会（AmericanAcademyofOphthalmology）的官方杂志，刊载有关眼科的原创性、同行评议性研究报告，包括基础与临床

haimianjie2012·2020-08-04 14:18

cudnn之Partially-packed Tensors

cudnn的ndtensor的内存排列形式有Fully-packedTensors、Partially-packedTensors、SpatiallyPackedTensors、OverlappingTensors

头发光了你就强了·2020-08-03 21:18

log4j.properties 详解与配置步骤

为严重错误主要是程序的错误WARN为一般警告，比如session丢失INFO为一般要显示的信息，比如登录登出DEBUG为程序的调试信息2.配置日志信息输出目的地log4j.appender.appenderName=fully.qualified.name.of.appender.c

小鱼儿_zhang·2020-08-03 21:07

Hadoop大数据平台实战 —— 三个节点（1个master+2个slave）实现全分布式操作

Fully-DistributedOperation（全分布式操作）主机名IP节点性质hadoop192.168.0.3主节点hadoop2192.168.0.5从节点hadoop3192.168.0.6

dsd2333·2020-08-03 19:19

Customizing Clos network-on-chip for neural networks

本文主要探讨如何在硬件上实现NN(fully-connectedfeedforwardNN)。NN的计算模式主要有两种1）broadca

Lyn_S·2020-08-03 13:34

jad Couldn't fully decompile method getIndex

使用jad以及JD-GUI反编译cglib产生的class文件时，发现这两种工具都不能很好的反编译fastclass文件，总会出现一部分汇编代码：/*Error*/publicintgetIndex(net.sf.cglib.core.Signaturearg1){//Bytecode://0:aload_1//1:invokevirtual17java/lang/Object:toString(

PolarisHuster·2020-08-03 01:52

目标分割(四)DeepLab v1讲解

CONVOLUTIONALNEURALNETWORKSFORDENSEIMAGELABELING3.1.利用空洞算法实现高效的密集滑动窗口特征提取3.2.利用卷积网控制感受野大小，加速密集计算4.DETAILEDBOUNDARYRECOVERY:FULLY-CONNECTEDCONDITIONALR

Raywit·2020-08-02 20:42

【目标检测】FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection【附pytorch实现】

Abstract我们提出了一种完全卷积的一阶段目标检测器（FCOS），以按像素预测的方式来解决对象检测，类似于语义分割。几乎所有最新的物体检测器（例如RetinaNet，SSD，YOLOv3和FasterR-CNN）都依赖于预定义的锚框。相反，我们提出的目标检测器FCOS不含锚点和锚框。通过消除预定义的锚框，FCOS完全避免了与锚框相关的复杂计算，例如在训练过程中计算重叠。更重要的是，我们还避免了

Jeremy_lf·2020-08-02 16:27

Fully-Convolutional Point Networks for Large-Scale Point Clouds

Abstract这项工作提出了一种通用的，完全卷积的网络架构，用于有效处理大规模3D数据。我们的方法的一个显着特点是它能够处理无组织的3D表示，例如点云作为输入，然后将它们内部转换为有序结构，以便能用3D卷积来进行处理。与从输入到输出维持无组织或有组织表示的传统方法相比，我们的方法具有操作存储器有效输入数据表示的优点，同时利用卷积操作的自然结构来避免冗余计算和存储网络中的空间信息。该网络消除了对原

爱傻笑的猪·2020-08-02 15:21

机器学习入门（15）— 全连接层与卷积层的区别、卷积神经网络结构、卷积运算、填充、卷积步幅、三维数据卷积、多维卷积核运算以及批处理

1.全连接层1.1全连接层网络结构之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected）。另外，我们用Affine层实现了全连接层。

wohu1104·2020-08-02 14:05

视频分割 / 跟踪

1.SiamFC（目标跟踪）出自论文《Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking》SiameseNetwork对两个不同输入，使用同一个网络结构提取特征

ReaFly·2020-08-02 13:54

显著性检测之Saliency Detection with Recurrent Fully Convolutional Networks

SaliencyDetectionwithRecurrentFullyConvolutionalNetworkshttps://www.yuque.com/lart/papers现存的深度方法主要有以下一些问题.过去证明很有效的显著性先验被完全抛弃CNN的预测只考虑有限的局部图像区域.不能加强空间一致性.使用前向传播架构,CNN很难细化输出的预测.显著性检测多被认为是一个二分类问题,相较于数以千计

有为少年·2020-08-02 12:43

深度学习之图像分割《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》—FCN

【论文信息】《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》CVPR2015bestpaperkeyword:pixellevel,fullysupervised,CNN【方法简介】主要思路是把CNN改为FCN，输入一幅图像后直接在输出端得到denseprediction，也就是每个像素所属的class，从而得到一个end-to-end的方法来

susandebug·2020-08-01 01:42

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation---FCN论文复现（基于Pytorch）

在论文解读时并没有对FCN论文进行详细的解读，只是在介绍语义分割综述的时候介绍到这篇开天辟地的神作，试着去复现论文的精髓。从GitHub上down了几个源码下来，可能是能力有限不能完全的运行，主要面对的数据集不同，数据读取方式的不同导致了很多bug，最后经过调试这个源码，程序可以正常运行，能运行的原因主要是作者把VOC2012数据中的十几张图一起放在源码中，这样就避免了读取数据路径以及读取方式错误

Jayden yang·2020-07-31 23:45

论文阅读 FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detect

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf源码地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOSAbstractWeproposeafullyconvolutionalone-stageobjectdetector(FCOS)tosolveobjectdetectioninaper-pixelpredictionfashion,an

ying______·2020-07-30 18:27

DenseReg: Fully Convolutional Dense Shape Regression In-the-Wild论文理解

本篇论文提出了通过全卷积网络学习把图像像素映射到密集模板网格，主要针对人脸。该论文把这个问题看作是一个回归问题。这篇论文手动标注野外的面部地标并利用地标去建立3维物体模板与输入图像之间的密集坐标关系，然后作为densereg网络训练回归系统的ground-truth,这是标注问题设计了一种叫DenseReg的系统，可以用一种全卷积的方式估计从图像到模板的密集联系。步骤：1，先产生ground-tr

fengfeng，Z·2020-07-30 16:49

论文阅读——FD-UNet:Fully Dense UNet for 2D Sparse Photoacoustic Tomography Reconstruction

论文阅读之FD-UNet:FullyDenseUNetfor2DSparsePhotoacousticTomographyReconstructionFD-UNet原文Abstract摘要：在光声成像领域（PAT）的限制之一是测量用的声波只能稀疏采样后用于图像的重建，但会导致较为严重的图像信息缺失。本文提出一种全密集连接的UNet框架用于重建稀疏采样的2DPAT图像。SectionIIntrodu

黄小米吖·2020-07-29 22:46

语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation

TheOneHundredLayersTiramisu:FullyConvolutionalDenseNetsforSemanticSegmentationCVPRW2017Code:https://github.com/SimJeg/FC-DenseNet本文将DenseNets按照FCN方式用于语义分割首先看看DenseNets该网络主要由denseblock构成输入经过第一层网络处理得到k个

O天涯海阁O·2020-07-29 02:54

搞科研（时序信号）

一个人大约有两万多个体素，每个体素有530时间长度的信号将一个体素的信号输入到GAN网络中，生成时序信号数据预处理包括将mat格式的数据转化成np格式输入网络模型构建生成网络是一个多层感知机，包括四层，每一层是一个fully_connected

xxiaozr·2020-07-29 01:12

cs231n：assignment2——Q1: Fully-connected Neural Network

视频里AndrejKarpathy上课的时候说,这次的作业meatybuteducational,确实很meaty,作业一般是由.ipynb文件和.py文件组成,这次因为每个.ipynb文件涉及到的.py文件较多,且互相之间有交叉,所以每篇博客只贴出一个.ipynb或者一个.py文件.(因为之前的作业由于是一个.ipynb文件对应一个.py文件,所以就整合到一篇博客里)还是那句话,有错误希望帮我指

Ruff_XY·2020-07-29 00:08

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

摘要任意目标追踪通常通过从训练视频中在线学习出一个目标的外观模型来解决。DNN能有效提升模型的丰富度，但却需要在线SGD调整网络参数，限制了速度。本文提出一种基于全卷积孪生网络的基本追踪算法模型，能够已超实时的帧率达到目前最高的精度。关键字：object-tracking,Siamese-network,similiarity-learing,deep-learning1、简介传统方法在线学习目标

WorldHellooo·2020-07-28 14:44

远辰落身旁

是因为阳光太大Bigsun-没能听清你的话Coveredthewords这一刻是突然的Suddenly这一天是充满的Fully种下多日的挣扎Struggled如今终于开了花Blooms像一颗远辰落在我的身旁

cab1675·2020-07-28 08:41

Semi-supervised Deep Learning for Fully Convolutional Networks文章解读

目前对FCN分割还没有半监督的方法，本文提出auxiliarymanifoldembedding的概念在随机特征内嵌的辅助下用于FCN的半监督学习，并且用已提出的方法对现有的MSlesion分割任务进行实验验证。1引言在本文中，我们提出了auxiliarymanifoldembedding的概念到FCN中，这种新颖的策略叫做"随机特征嵌入"。随后，我们成功执行我们提出的针对域适应的FCN的半监督微

报任安者·2020-07-28 06:07

利用JNI建立与C\C++的桥梁

结构javah[options]fully-qualified-classname...javah_g[options]fully-qualified-classname...说明javah生成实现本地方法所需的

iteye_3693·2020-07-28 00:35

Fully Digital Implemented Delta-Sigma Analog to Digital Converter

http://www.design-reuse.com/articles/14886/fully-digital-implemented-delta-sigma-analog-to-digital-converter.htmlbyDr.MichaelGude

weixin_33968104·2020-07-27 13:07

springboot 关闭swagger （访问/swagger-ui.html报404）

(/swagger-ui.htmlshouldreturn404)https://stackoverflow.com/questions/46454473/how-to-fully-disable-swagger-ui-in-spring-boot-swagger-ui-html-should-return

lppl010_·2020-07-16 02:24

Tensorflow学习精要版II

主要讲Tensorflow的基础使用方式使用到的文件fully_connected_feed.py.由于另一个文件mnist.py由于安装tf时已经有了所以不用单独下载。秉承惯例，先放代码，再分析。

Hungryof·2020-07-15 17:33

log4j.properties 配置详解

为严重错误主要是程序的错误WARN为一般警告，比如session丢失INFO为一般要显示的信息，比如登录登出DEBUG为程序的调试信息2.配置日志信息输出目的地log4j.appender.appenderName=fully.qualified.name.of.appender.c

孤天浪雨·2020-07-15 00:47

007 Hadoop集群配置 Hadoop集群的启动和测试 SSH免登陆配置（ start-all.sh） hdfs常用的shell

hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html#Standalone_Operation全分布式Fully-DistributedModehttp

C_time·2020-07-14 04:43

对象分割--Instance-sensitive Fully Convolutional Networks

Instance-sensitiveFullyConvolutionalNetworksECCV2016Instance-sensitive这里是什么意思了，FCN语义分割对同一类型的对象是不区分的，Instance-sensitive就是区分同一类型的对象。上图c就是semanticsegmentation，d是instancesegmentation本文是在FCN的基础上将同一类型的对象区分开

O天涯海阁O·2020-07-13 23:04

(论文阅读)Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks

对于深度估计这个问题来说，这篇文章是非常经典的一篇文章了。FCRN做了两点贡献：-1使用了小卷积代替大卷积的方式实现了上采样-2使用了huber作为了loss[code]https://github.com/iro-cp/FCRN-DepthPrediction[paper]https://arxiv.org/pdf/1606.00373.pdf1使用小卷积代替大卷积，实现上采样首先我们先要明白，

yjl9122·2020-07-13 23:18

Fully Convolutional Networks(FCN) 复现全过程之（一）

本博客仅对“FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation”复现的过程进行详细地描述。参考博客（部分有错将在下面纠正）：一、caffe环境搭建系统Ubuntu16.4Docker镜像：registry.docker-cn.com/ufoym/deepo:all-py36-jupyter（自带cudnn及opencv不用自己装）二、更新源sudoa

yellow7-·2020-07-13 20:49

论文阅读--Fully-Convolutional Point Networks for large-Scale Point Clouds

自我感悟这一篇文章着重的贡献体现在几个方面，第一，该网络可以处理large-scale的无规则输入，并且在内部转化为有规则的结构进行处理。其二，提出了一种新的任务，即在未知环境中，通过语言描述来表达所处的环境。结构上我觉得和poinnet++比较相似，都是采用pointnet作为局部特征提取器，采用分层结构，不过这里重点有一个multi-scale的点在这里。第三：Hybrid(point-to-

Little_sky_jty·2020-07-13 19:34

[论文翻译]V-Net:Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation

论文下载:地址V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentationV-Net:用于三维医学图像分割的全卷积神经网络Abstract.ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)havebeenrecentlyemployedtosolveproblemsfromboththeco

玖零猴·2020-07-13 19:46

FCN——Fully convolutional networks for semantic segmentations

Fullyconvolutinalnetworksforsemanticsegmentations——CVPR2015把CNN重新定义为FCN，卷积神经网络经过端到端（end-to-end），像素到像素（pixel-to-pixel）的训练之后，能够很好地用于语义分割。输入一幅任意尺寸的图像后，直接在输出端得到denseprediction，即每个像素所属的class，用segmentation的

莒国小白·2020-07-13 19:43

论文阅读笔记六：FCN：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(CVPR2015)

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络，那就是FCN，全称如题，原英文论文网址：https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf三位大佬：JonathanLongEvanShelhamerTrevorDarrell这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客，同时深深感受到了自己与大佬的差距，但还是硬着头皮把论文阅读完成，

weixin_34221332·2020-07-13 18:17

Fully convolutional networks

前言最近在看计算机图像和视觉方面的论文，FCN(Fullyconvolutionalnetworks)是一篇非常成功的论文，图像语义分割这一块就靠它入门了。为了写博客更加方便，打算将论文讲解和实现分开成两篇博客，这样写起来也轻松一些。原理在讨论语义分割以前，我们先来讨论图像分类与物体检测。图像分类卷积神经网络的最基础的应用应该就是图像分类，图像分类的输入是二维图像数据，输出是图像对应类别的

Rauchy·2020-07-13 16:36

《FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection》阅读笔记

FCOS是典型的one-stage和anchorfree结合，并且思路和cornerNet系列的寻找corner不同，借鉴了FCN的思想，通过单个feature上的点来做检测。FCOS摒弃了anchor带来的一些列缺点：用anchor的框架对于anchor的尺寸非常敏感，anchor的尺寸会影响检测的performance。anchor尺寸的固定导致了对网络对特殊形状的物体鲁棒性较差（一旦数据集发

叫我西瓜超人·2020-07-13 16:30

论文阅读 Robust Facial Landmark Detection via a Fully-Convolutional Local-Global Context Network

Abstract1）文章提出了新的全局的语义框架融入到整个网络中。网络设计的关键是核卷积，核卷积的关键在于此处的卷积核没有参数学习，是固定的一个核。此核能够模糊local网络的输出，实则是平滑输出，然后用global网络进行refine2）后处理上用了一个2D-PCAbased网络模型来过滤外点Contribution提出了核卷积用dilation卷积扩大感受野整个方法可以不适用人脸检测Local

枯叶蝶KYD·2020-07-13 15:12

log4j日志

log4j.properties配置日志输出级别ERRORWARNINFODEBUG输出位置log4j.appender.appenderName=fully.qualified.name.of.appender.classorg.apache.log4j.ConsoleAppender

code_plus·2020-07-13 15:37

RCNN学习笔记(8)：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(全卷积网络FCN）

Referencelink:http://blog.csdn.net/tangwei2014http://blog.csdn.net/u010025211/article/details/51209504概览&主要贡献提出了一种end-to-end的做semanticsegmentation的方法，简称FCN。如下图所示，直接拿segmentation的groundtruth作为监督信息，训练一个

Alanyannick·2020-07-13 15:03

论文阅读笔记：FCNN：Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation

论文阅读笔记：FCNN：FullyConvolutionalNetworksforsemanticSegmentation论文下载地址：FullyConvolutionalNetworksforsemanticSegmentationCVPR2015bestpaper本文主要包含如下内容：文章目录论文阅读笔记：FCNN：FullyConvolutionalNetworksforsemanticSe

ProYH·2020-07-13 14:02

论文阅读笔记：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

这是CVPR2015拿到bestpaper候选的论文。论文下载地址：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation尊重原创，转载请注明：http://blog.csdn.net/tangwei20141.概览&主要贡献提出了一种end-to-end的做semanticsegmentation的方法，简称FCN。如下图所示，直接拿segmentat

tangwei2014·2020-07-13 14:41

论文阅读笔记（十七）：R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

Wepresentregion-based,fullyconvolutionalnetworksforaccurateandefficientobjectdetection.Incontrasttopreviousregion-baseddetectorssuchasFast/FasterR-CNN[6,18]thatapplyacostlyper-regionsubnetworkhundreds

__Sunshine__·2020-07-13 14:03

论文阅读笔记（十八）：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（FCN）

Convolutionalnetworksarepowerfulvisualmodelsthatyieldhierarchiesoffeatures.Weshowthatconvolutionalnetworksbythemselves,trainedend-to-end,pixels－to-pixels,exceedthestate-of-the-artinsemanticsegmentatio