labeling 第3页

yolov3实现训练自己数据集

标定1.2制作成voc数据集2.开始训练2.1加入VOC数据集2.2修改相关文件准备训练2.3kmeans聚类生成anchors（可选）2.4开始训练3.模型测试1.制作数据集1.1标定1.标定软件为labeling

一盘炒饭·2020-06-29 07:45

【源码】MATLAB图像分割入门

在这个简单的例子中，我们演示了thresholding、labeling和reg

梅花香——苦寒来·2020-06-29 06:30

[2019][cvpr]Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning 笔记

paper:EGNNpapercode:codeandmodelsareavailableongithub其他人的总结主要思想就是通过图网络进行信息传播，学出边的信息，也就是节点间相似性和相异性这篇论文方法不复杂，实现也不难，很有效，值得学习。作者使用了4个NVIDIATeslaP40GPUs。我试了一下，由于imagenet图片不大，embedding_size也不大，单个gpu也能跑。fews

_Cade_·2020-06-26 22:39

学习论文 "Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning"笔记

个人笔记对模型数学上的解读部分很大程度上受到这篇博客的启发与参考NotationT=S∪QT=S\cupQT=S∪Q,supportsetandqueryset,supportsetSSSineachepisodeservesasthelabeledtrainingsetxix_ixiandyi∈{C1,...,CN}=CT⊂Cy_i\in\{C_1,...,C_N\}=C_T\subsetCyi

NERV_Dyson·2020-06-25 14:34

An Improved Reversible Data Hiding in Encrypted Images using Parametric Binary Tree Labeling

一种改进的基于参数二叉树标记的加密图像可逆数据隐藏方法整体思路：该方案利用了原始图像整体的空间相关性，而不是在较小的图像块中保留隐藏数据的空间。然后用加密密钥对原始图像进行加密，并用参数二叉树将加密后的像素分为两类。最后，两类加密像素中的一类可以通过比特替换嵌入秘密信息。优势：更高的嵌入率；可逆性，原始明文图像和秘密信息可以无损地分别恢复和提取。介绍：明文域中的可逆数据隐藏（RDH）是一种修改原始

假言命题·2020-06-25 12:22

[深度学习从入门到女装]High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions

论文地址：High-ResolutionRepresentationsforLabelingPixelsandRegions一篇使用HRNet进行语义分割和目标检测论文HRNet=highresolutionNetlowresolutionnet就是用于分类的网络，通过stride逐步减少resolution，获取语义信息，最终得到分类但是这种low-resolutionnet对于目标检测或者语义

炼丹师·2020-06-24 20:07

matplotlib设置轴标签

#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefx_y_axis_labeling(x,y,x_label,y_label

Eng1ne1·2020-06-22 18:29

论文Fast connected-component labeling 阅读

Fastconnected-componentlabeling由LifengHe发表在PatternRecognition42(2009)的文章Conventionaltwo-raster-scanalgorithms在第一遍rasterscan之后，算法需要记录各个label之间的关系，找出其中属于同一个component的label，有三种方法：使用一个LxL的表，L表示label的数量。首先

willhua·2020-05-24 00:00

信息架构——设计标签

制定标签（Labeling）——如何称呼这些类别？并且在标签基础上设计出导航系统，信息架构把一个结构应用到我们设定好的“内容需求清单之中”，导航设计是一个用户看到那个结构的镜头。

Andy_DDD·2020-04-03 09:48

AI is facing the same labeling issue as organic vegetables

姓名：杨杰聪学号：16130120180嵌牛导读：近些年，AI概念十分地火爆，到底是真的这是下一个投资热点以及计算机领域的一大新方向呢，还是M2存量过高引起的资本挤兑呢？嵌牛鼻子：AI，投资。嵌牛提问：你如何看待AI的发展，人们对AI的期望是否过高？嵌牛正文：中文版链接：http://36kr.com/p/5107269.htmlTherewasapointwhenthetermAIconjure

Karroda·2020-01-04 16:40

论文阅读（78）Edge-labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning

续袁·2019-12-30 03:50

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-29 (Sequence Labeling Problem part 1;结构化预测-序列标记 part 1)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-29(SequenceLabelingProblempart1;结构化预测-序列标记part1)PDFVIDEOSequenceLabeling这里写图片描述ExampleTaskPOStagging词性标注，必须要考虑整个句子的information，所以光靠查表是无法解决的。这里写图片描述这里写图片描述Outline这里写图片描述HiddenMarkovMo

holeung·2019-12-24 09:34

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-31 (Sequence Labeling Problem part 3 ;结构化预测-序列标记 part 3)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-31(SequenceLabelingProblempart3;结构化预测-序列标记part3)PDFVIDEO上接part1SequenceLabelingProblemOutline这里写图片描述怎样把StructuredPerceptron/SVM用到SequenceLabelingProblem呢？StructuredPerceptron/SVMStru

holeung·2019-12-12 08:08

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-30 (Sequence Labeling Problem part 2 ;结构化预测-序列标记 part 2)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-30(SequenceLabelingProblempart2;结构化预测-序列标记part2)PDFVIDEO上接part1SequenceLabelingProblemOutline这里写图片描述CRFCRF同样也要描述P(x,y),P与图中式子成正比。这里写图片描述P(x,y)forCRFCRF与HMM其实并没有那么不同，它们的model是一样的，只是在t

holeung·2019-11-29 20:45

Unsupervised Domain Adaptation via Structured Prediction Based Selective Pseudo-Labeling读书笔记

无监督域自适应的目的是解决目标域未标记样本的分类问题，而标记样本仅来自源域，且这两个域的数据分布不同。在这两种情况下，目标域中缺少标记的样本可能是一个问题，通常通过伪标记来克服。然而，不准确的伪标记可能会在学习过程中导致灾难性的错误积累。这篇文章提出了一种基于结构预测的选择性伪标记策略。结构化预测的灵感来自于目标域的样本在深度特征空间内具有良好的聚类特性，因此可以使用无监督聚类分析来促进准确的伪标

lwpyh·2019-11-28 16:40

【论文阅读纪录】High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions（HRNetV2）

前言：{最近在github上看到了一个语义分割的汇总[1]，上面有很多论文我都还没看过，这次我打算选一个比较新的来读读看。这次选择的论文是2019年的High-ResolutionRepresentationsforLabelingPixelsandRegions[2]。}正文：{在论文的第一节，作者介绍了目前一些高分辨率风格的网络结构的特点。这些网络可分为两种，一种是缩小再放大的网络，例如[3]

爱吃苹果的魚·2019-09-08 20:52

语义角色标注 (Semantic Role Labeling, SRL)

SRL是一种浅层的语义分析技术，标注句子中某些短语为给定谓词的论元(语义角色)，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。仍然是上面的例子，语义角色标注的结果为：其中有三个谓词提出，调研和探索。以探索为例，积极是它的方式（一般用ADV表示），而新机制则是它的受事（一般用A1表示）核心的语义角色为A0-5六种，A0通常表示动作的施事，A1通常表示动作的影响等

Hunter_Murphy·2019-08-10 10:12

CHAPTER 18 Semantic Role Labeling

CHAPTER18SemanticRoleLabelingSpeechandLanguageProcessinged3读书笔记Thetaskofunderstandingparticipantsandtheirrelationshiptoevents—beingabletoanswerthequestion“Whodidwhattowhom”(andperhapsalso“whenandwhere

boywaiter·2019-07-07 13:59

Object Detection by Labeling Superpixels(通过标记超像素检测目标)

ObjectDetectionbyLabelingSuperpixelsJunjieYanYinanYuXiangyuZhuZhenLeiStanZ.LiNationalLaboratoryofPatternRecognition,ChineseAcademyofSciencesInstituteofDataScienceandTechnology,AlibabaGroupInstituteofD

TJMtaotao·2019-03-22 21:11

spring-boot-data-jpa操作mysql数据库的增删改查

直接上代码表映射实体:@Entity@Table(name="manager_labeling_tasks")publicclassLabelingTasks{/***在数据库生成一张表来管理主键生成策略

love_zy0216·2019-02-13 14:40

极简笔记 From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks

极简笔记FromImage-leveltoPixel-levelLabelingwithConvolutionalNetworks本篇文章是2015年的一篇依赖image-level标注的语义分割弱监督文章。文章主要流程是先让图片经过一个普通CNN，得到一个scoremap（相当于分割网络最后的预测结果，几个类别就几个channel），然后将每个类别的score进行集合，这里作者没有使用求均值或者

Hibercraft·2019-01-07 16:26

labelImg的安装和使用

使用yolo等框架做目标检测都会需要一些图像标注的工具，这里详细介绍一下labeling的安装和简单的使用。1、安装1.从labeling的github下载该文件，下图。

庆志的小徒弟·2018-11-15 16:33

POJ 3687-Labeling Balls(反向拓扑排序)

LabelingBallsTimeLimit:1000MSMemoryLimit:65536KTotalSubmissions:16050Accepted:4717DescriptionWindyhasNballsofdistinctweightsfrom1unittoNunits.Nowhetriestolabelthemwith1toNinsuchawaythat:Notwoballsshar

I_believe_CWJ·2018-09-10 17:48

Automatic Pixelwise Object Labeling for Aerial Imagery Using Stacked U-Nets 翻译

AutomaticPixelwiseObjectLabelingforAerialImageryUsingStackedU-Nets通过堆叠Unet网络对航空影像自动像素标记原文链接：https://arxiv.org/pdf/1803.04953.pdf摘要--航拍图像中物体标记的自动化是具有许多实际应用的计算机视觉任务。像能源勘探这样的领域需要一种自动化方法来每天处理连续的图像流。在本文中，我

qq_22239093·2018-07-25 20:02

笔记-CRF

基于CRF序列标注的中文依存句法分析器的Java实现简明条件随机场CRF介绍|附带纯Keras实现DL4NLP——序列标注：BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别sequence-labeling

ZSYGOOOD·2018-06-29 12:50

Face_Parsing_2016-master（Multi-Objective Convolutional Learning for Face Labeling）

源码说明：人脸标注，11类。1.从github下载源码。https://github.com/Liusifei/Face_Parsing_20162.编译源码这个源码下载后，里面只有Makefile文件，没有Makefile.config文件将3分类FaceLabeling中配置好的Makefile.config，拷贝到Face_Parsing_2016-master/目录下（Face_Parsi

bl128ve900·2018-04-09 11:41

机器学习李宏毅 L35-Sequence Labeling Problem

本小节具体学习如何进行structurelearning的问题解决。样例讲解——POStagging主要任务是标记句子中每一个词的词性，属于NLP的基本任务，可以用于文法分析或者是单词的感知。Usefulforsubsequentsyntacticparsingandwordsensedisambiguation,etc.HiddenMarkovModel对于文字产生，首先会产生一个POS的顺序，

OKgagaga·2018-02-25 21:02

图像识别中目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪方法

这种Segmentation可以是一个分类（classificatio）问题，就是把每一个pixel做labeling，

lbaihao·2017-11-16 09:33

论文阅读：Deepcut&Deepercut:Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation

青青韶华·2017-10-23 18:43

Android - 使用 Kotlin 和 Room 进行开发遇到的问题

Lkotlin/jvm/internal/Intrinsics;解决compile'com.mapzen:on-the-road:1.2.0'问题2Error:Executionfailedfortask':labeling_main

LABLENET·2017-09-13 17:53

微胖只能傻白甜？万一想当性冷淡的亦舒女郎呢？(上)

身材为什么要被Labeling成一种风格？谁说微胖就hold不住性冷淡风？

Notyourtype時髦穿搭·2017-08-18 20:42

End to End Sequence Labeling via Bi-directional LSTM CNNs CRF

来看看今日头条首席科学家的论文：End-to-endSequenceLabelingviaBi-directionalLSTM-CNNs-CRF使用LSTM方法进行序列标注，完成大规模标注问题参考此文：论文笔记：[ACL2016]End-to-endSequenceLabelingviaBi-directionalLSTM-CNNs-CRF论文下载链接：http://www.aclweb.org/

wishchin·2017-05-09 11:46

论文笔记——CVPR 2017 Annotating Object Instances with a Polygon-RNN

大多数前人是将目标分割看作是像素级别的标注问题（pixel-labeling）问题，但是文章作者是将其看做是一个多边形预测的任务（polygonprediction）。两者区

无鞋童鞋·2017-04-22 09:40

TensorFlow RNN深度学习 BiLSTM+CRF 实现 sequence labeling 序列标注源码

在TensorFlowRNN深度学习下BiLSTM+CRF实现sequencelabeling双向LSTM+CRF序列标注问题源码去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题。这sequencelabeling属于NLP的经典问题了，开始尝试用HMM，哦不，用CRF做baseline，bytheway,用的CRF++。关于CRF的理论就不再啰嗦了，街货。顺便提下，CRF比HMM在理论

Scofield_Phil·2017-03-04 20:54

ArcGis点抽稀方法

选中需要进行点抽稀的点图层，右击图层属性，选择Symbology，点击Categories，选择Uniqualvalues，将点符号前面的那个复选框去掉；3、点击Customize下的Toolbars，使Labeling

桃李不言_下自成蹊·2017-01-03 10:31

深入浅出的了解信息架构

对于网站，或者软件产品，信息架构通常包括四个方面：导航Navigation组织Origination标注Labeling搜索Searching举个简单的栗子，你是一名室内设计师，你的工作是设计一家餐厅，

huangxiaohao·2016-07-08 23:00

【poj】3687 Labeling Balls【拓扑排序】

题意：有n个小球，重量为1-n，给出一些限制条件，求所给条件下使得重量小的标号尽可能小，即标号从1到n的重量的字典序尽可能小题解：要是重量的字典序尽可能小，也即我们要给标号小的赋值尽量小的重量值，每次我们取当前入度为0的点，并且给他赋值，考虑我们把所有入度为0的点加入优先队列，然后每次取出标号最小的并且给他赋值最小的重量，这样并不能保证字典序最小，比如说1的初始入度非0，这样我们并不一定就把最小的

ACM_sjtsjt·2016-07-04 08:58

(2016.4.17)文献总结Learning Hierarchical Features for Scene Labeling

LearningHierarchicalFeaturesforSceneLabelingIntroduction:Full-scenelabeling就是sceneparsing关键在于用ConNet提取特征向量！！！1.sceneparsing的困难之处在于一个过程里要结合detection,segmentation,multilabelrecognition.2.问题有两个：一是对视觉信息产生

u014516925·2016-04-17 16:00

POJ 3687 Labeling Balls

次元传送门题意：其实我也没看题，听说是有一堆小球什么的，总之就是有n个未知数，分别对应1~n这n个数字，我们姑且给他们取个名字叫X1,X2…Xn。题目将输入一堆不等式，如”12”表示X1Y的边，然后跑一便拓扑排序，按排序对X们依次从小到大赋值，这种想法虽然看着挺对，但并不完美。假如某一时刻有X3和X4两个点都是0入度，你想选哪个呢？你会说，选X3，因为他的优先级高。嗯嗯很有道理，但这只是局部的贪心

YOUSIKI·2016-04-07 19:00

POJ3687 Labeling Balls（拓扑排序\贪心+Floyd）

题目是要给n个重量1到n的球编号，有一些约束条件：编号A的球重量要小于编号B的重量，最后就是要输出字典序最小的从1到n各个编号的球的重量。正向拓扑排序，取最小编号给最小编号是不行的，不举出个例子真的很难理解==比如这个数据：1424132正确答案是2431，会得到的错误答案是4213。一开始我是用了贪心的做法，每次选未安排重量的最小的编号，安排给它尽量小的重量。某个编号能得到的最小的重量的计算

WABoss·2016-03-12 19:00

POJ-3687-Labeling Balls-（求最小字典序拓扑序列）逆向建图-拓扑排序

http://poj.org/problem?id=3687题意：给n,m;表示n个物品，m个关系（可能有重边）（n #include #include #include #include #include #include #include #include #include usingnamespacestd; constdoublepi=acos(-1.0); doubleeps=0.00

viphong·2016-03-09 23:00

poj3687Labeling Balls【反向拓扑排序模板】

LabelingBallsTimeLimit:1000MS MemoryLimit:65536KTotalSubmissions:12994 Accepted:3748DescriptionWindyhasNballsofdistinctweightsfrom1unittoNunits.Nowhetriestolabelthemwith1toNinsuchawaythat:Notwoballssh

zhou_yujia·2016-02-03 15:00

POJ 3687：Labeling Balls【拓扑】

LabelingBallsTimeLimit: 1000MS MemoryLimit: 65536KTotalSubmissions: 12987 Accepted: 3746DescriptionWindyhas N ballsofdistinctweightsfrom1unitto N units.Nowhetriestolabelthemwith1to N insuchawaythat:No

lin14543·2016-01-31 11:00

POJ3687Labeling Balls 解题思路加感受

LabelingBallsTimeLimit:1000MS MemoryLimit:65536KTotalSubmissions:12767 Accepted:3672DescriptionWindyhasNballsofdistinctweightsfrom1unittoNunits.Nowhetriestolabelthemwith1toNinsuchawaythat:Notwoballssh

SDUTACM·2015-12-18 18:00

READING NOTE: Object Detection by Labeling Superpixels

TITLE:ObjectDetectionbyLabellingSuperpixelsAUTHOR:Yan,JunjieandYu,YinanandZhu,XiangyuandLei,ZhenandLi,StanZ.FROM:CVPR2015CONTRIBUTIONSConvertobjectdetectionproblemintosuper-pixellabellingproblem,which

joshua_1988·2015-12-05 17:00

DeepCut: Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation

本文主要说的是多个人姿态估计问题先看看下面的结果图：是怎么做到这个结果了？首先使用CNN提出人体部件的候选区域，每个候选区域作为一个节点，所有的节点组成一个图，节点之间的关联性作为图节点之间的权重，将其作为一个优化问题，将属于同一个人的部件（节点）归为一类，每个人作为一个单独类。本文的思路具有以下几个优势：1）可以解决未知个数人的图像，通过归类得到有多少个人2）通过图论节点的聚类，有效的进行了非极

cv_family_z·2015-12-02 15:34

DeepCut: Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation

本文主要说的是多个人姿态估计问题先看看下面的结果图：是怎么做到这个结果了？首先使用CNN提出人体部件的候选区域，每个候选区域作为一个节点，所有的节点组成一个图，节点之间的关联性作为图节点之间的权重，将其作为一个优化问题，将属于同一个人的部件（节点）归为一类，每个人作为一个单独类。本文的思路具有以下几个优势：1）可以解决未知个数人的图像，通过归类得到有多少个人2）通过图论节点的聚类，有效的进行了非极

cv_family_z·2015-12-02 15:00

A continuous relaxation labeling algorithm for Markov random fields

马尔科夫随机场连续的松弛标记算法该算法两个优点：多重线性结构：使得松弛算子可以允许简单的必要的和足够的收敛条件的推导。局部最优松弛标记法（Relaxationlabeling）：首先给一个图的每个节点赋予一个随机的标记，然后通过迭代的方式更新标记直至标记不再改变算法结束（每个节点更新的依据是其邻居节点，所以这种更新是局部的）。松弛标记法可以分为两种：离散的：为每个节点分配一个标记。连续的：为每个节

zm714981790·2015-12-01 09:00

POJ 3687 Labeling Balls 拓扑排序

题目地址：http://poj.org/problem?id=3687 代码如下： #include <iostream> #include <vector> #include <deque> #include <queue> #include <stack> #include <map>

·2015-11-13 16:25

Permutation Sequence

unique permutations.By listing and labeling all of the permutations in order, We get the following sequence

·2015-11-13 15:27

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POJ-3687-Labeling Balls-（求最小字典序拓扑序列）逆向建图-拓扑排序

poj3687Labeling Balls【反向拓扑排序 模板】

POJ 3687：Labeling Balls【拓扑】

POJ3687Labeling Balls 解题思路加感受

READING NOTE: Object Detection by Labeling Superpixels

DeepCut: Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation

DeepCut: Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation

A continuous relaxation labeling algorithm for Markov random fields

POJ 3687 Labeling Balls 拓扑排序

Permutation Sequence

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