robust 第4页

利用Seaborn画Heatmap/Clustermap

seaborn.heatmap(data,vmin=None,vmax=None,cmap=None,center=None,robust=False,annot=None,fmt='.2g',annot_kws

蜘蛛鱼·2023-03-21 16:54

《Robust Python》推荐序

相信我，翻译一本书是一件很辛苦的事情。译者在从书中不断汲取知识以完善自己的知识体系的同时，也将自己的观点与想法融入翻译的每个阶段，整个过程需要耐心、静心，需要字斟句酌，更需要信守一份承诺——既是对自己的承诺，亦是对广大读者的承诺。翻译一本书也是一件很有成就感的事情。感谢我的同事文杰、周伟、凌锐和凌云。他们都是凯捷咨询数字化团队大家庭的一员，在半年的翻译工作中，他们亲密协作，彼此支持。因为他们都相信

万学凡·2023-03-21 00:18

自己给自己挖的坑

1.robust使用，常见问题，原理分析2.观察者模式，rxjava3.任务队列的实现4.学习记录

lichao666·2023-03-18 18:24

Robust火山图：一种含离群值的代谢组数据差异分析方法

代谢组学中差异代谢物的识别仍然是一个巨大的挑战，并在代谢组学数据分析中发挥着突出的作用。由于分析、实验和生物的模糊性，代谢组学数据集经常包含异常值，但目前可用的差异代谢物识别技术对异常值很敏感。作者这里提出了一种基于权重的具有稳健性火山图方法，助于从含有离群值的代谢组数据中更加准确鉴定差异代谢物。image作者将提出的方法与其它9种代谢组中常用的方法(包含t-test)进行比较，发现有较低的mis

凯凯何_Boy·2023-03-18 04:59

美团Robust原理解析

本篇文章将带大家解析Robust框架热修复原理主流的热修复框架类型ClassLoader：将热修复的类放在dexElements[]的最前面，这样加载类时会优先加载到要修复的类以达到修复目的。

Jill_Jia·2023-03-16 18:10

Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks

1.前言最近不做人脸识别了，改做alignment。这篇论文是cvpr2018的一片关于landmark的论文。caffe下的实现：https://github.com/JunrQ/caffe-layer2.介绍论文中提出了Wingloss，用于人脸关键点检测。作者发现，在现有的使用深度学习来进行landmark的方法中，大多数使用的是基于L2的loss。但是L2对于异常非常敏感，为了克服这种问题

Junr_0926·2023-03-15 07:28

美团热更新原理分析

持续更新中，欢迎关注）https://github.com/Sakuragi/android-summary可以参考较早版本的美团热更新原理https://tech.meituan.com/android_robust.html

AIl_Blue·2023-03-14 23:11

基于TPS的STN模块-Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification

基于TPS的STN模块-RobustSceneTextRecognitionwithAutomaticRectificationTPS：薄板样条插值(Thinplatesplines)STN：SpatialTransformerNetworkRARE：RobustSceneTextRecognitionwithAutomaticRectification本文详细解读RARE论文中的第三节，基于TP

_从前从前_·2023-03-14 02:34

Multiscale Anisotropic Morphological Directional Derivatives for Noise-Robust Image Edge Detection、

多尺度各向异性形态学方向导数MSAMDD的噪声鲁棒性图像边缘检测第一部分Partone第二部分Parttwo第三部分第四部分第五部分文献第一部分检测流程方法流程图如图1所示，其中输入图像来自三个数据集。首先，提出了MSAMDD来过滤图像。其次，使用空间匹配滤波器提取ESM。第三，融合了基于定向匹配滤波器的EDM。然后，应用一系列后处理操作。最后得到边缘轮廓。图1MSAMDD检测流程图具体的流程可以

心清似水淡若云、·2023-03-12 23:44

入门渗透工具--BurpSuite

平台中所有工具共享同一robust框架，以便统一处理HTTP请求，持久性，认证，上游代理，日志记录，报警和可扩展性。BurpSuite允许攻击者结合手工和自动技术去枚举、分析、攻击Web应用程序。这些

正能量y先生·2023-03-11 13:39

pytorch版本的R-C3D工作以及扩展

2019.11.17.更新说明关于这个工程复现的一些问题对于私信以及评论问我的朋友们，首先表示抱歉,我没有看及时回复,这一个工程是我今年年初尝试复现的一项工作，后续作者也不断扩展做的更robust，具体的一些操作在作者的

黑恶歌王·2023-03-10 08:13

群落组成的平衡点与极限环

如果达到平衡，这个平衡是否稳健/稳定（robust/stability）？如果稳定，到达稳定点的时间（或问弛豫时间，relaxationtime）又是多少？

HaoranWu·2023-02-19 04:42

【论文解读--PD控制】MIT Cheetah 3 Design and Control of a Robust, Dynamic Quadruped Robot

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、简介二、机械平台的设计三、硬件计算平台的设计1.第二代酷睿i7处理器2.Cortex-A8的处理器四、控制软件架构和组件1.控制流程2.步态规划3.支撑腿力控制--平衡PD控制1.支撑状态动力学模型2.方法一：求解近似的腿部反作用力（这里仅仅是预测）2.方法二：模型预测控制-

盒子君~·2023-02-06 12:55

[文献阅读]Robust Anomaly Detection for Multivariate Time Series through Stochastic RNN

RobustAnomalyDetectionforMultivariateTimeSeriesthroughStochasticRecurrentNeuralNetwork发表会议：2019KDD1简介1.由于以下原因，作者希望可以直接使用多元时间序列在实体级别检测实体异常，而不是使用单变量时间序列在度量级别检测实体异常。1）在实践中，与每个构成指标相比，操作工程师更关心实体的整体状态。2）在给定

RegulusF·2023-02-04 13:31

AirVO: An Illumination-Robust Point-Line Visual Odometry 论文笔记

论文GitHub开源：GitHub开源ABSTRACTAirVO,一个基于点、线特征具有光照鲁棒性行且精确的双目视觉里程计系统。为了实现对于光照变化的鲁棒性，我们引入了基于学习的特征提取和匹配方法，并设计了一个新颖的视觉里程计管道：包括特征跟踪、三角测量、关键帧选择和图形优化等。我们还采用了环境中的长线特征来提高系统的准确性。我们提出了一个光照鲁棒性的线追踪方法，其中点特征追踪、点分布和线特征被用

Kris_u·2023-02-02 23:38

Robust Subspace Segmentation by Low-Rank Representation

RobustSubspaceSegmentationbyLow-RankRepresentation使用低秩表示(LRR)分割从多个线性(或affine)子空间中得到的数据。给定一组数据向量情况下，LRR寻找秩最低的表示。Sparserepresentation(SR)计算每个数据向量的最稀疏表示，而LRR是找到向量集合的最低秩表示。ProblemFormulation给出从未知维度的子空间中提取

hzb_ml·2023-02-02 02:33

2018-11-09

从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词:形容人的robust健壮的slender苗条的bald秃头masculine男性的feminine女性3，

土管二班04曹丽霞·2023-01-31 18:00

【学习笔记】基于元学习的噪声鲁棒网络训练（噪声转移矩阵估计）

TrainingNoise-RobustDeepNeuralNetworksviaMeta-Learning(thecvf.com)https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Training_Noise-Robust_Deep_Neural_Networks_via_Meta-L

Ace2NoU·2023-01-29 12:10

[论文评析]Adaptive Boosting for Domain Adaptation: Towards Robust Predictions in Scene Segmentation,TIP

AdaptiveBoostingforDomainAdaptation:TowardsRobustPredictionsinSceneSegmentation论文信息背景动机方法模型结构AdaptivedatasamplerAggregation优化AdaBoostStudent总结Reference论文信息题目:AdaptiveBoostingforDomainAdaptation:Toward

MasterQKK 被注册·2023-01-26 14:52

RA-GCN：Richly Activated Graph Convolutional Network for Robust Skeleton-based Action Recognition

RichlyActivatedGraphConvolutionalNetworkforRobustSkeleton-basedActionRecognitionTCSVT2020丰富的激活图表卷积网络，用于基于骨骼的骨骼动作识别现有方法大多使用完整的骨架，但是现实生活中，捕获不完全的或嘈杂的骨架是不可避免的，当某些信息关节被遮挡或受到干扰时，这可能会降低性能。探索在所有骨架关节上传播充分辨别特征使

KrystalKarlieKarina·2023-01-25 12:36

FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to Speech

Abstract：提出一种基于transformer的新型前馈网络FastSpeech，和自回归的TransformerTTS相比将梅尔谱的生成速度提高了近270倍。端到端的语音合成速度提高了38倍，大gpu上语音合成速度达到实时语音速度的30倍Introduction：基于神经网络的tts和传统语音合成的拼接法和参数法相比，endtoend的TTS通常具有更好的声音自然度。但在基于NN的tts面

咕噜咕噜day·2023-01-25 07:44

【论文解读--PR-MPC控制】（2018）Policy regularized model predictive control framework for robust legged

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、简介1.机器人的应用场景2.足式机器人触地检测是一个难点3.足式机器人（步态调度+支撑相力控）是一个难点4.模型简化方法5.预测控制6.本文贡献二、理论与系统建模1.运动学模型分析（1）运动学解耦结构图：2.动力学模型分析（1）动力学简化的方法（2）动力学解耦图（3）单刚体动

盒子君~·2023-01-21 08:44

如何理解鲁棒性？为什么robustness会翻译为鲁棒性？

1.鲁棒性的基本定义鲁棒性（英语：Robustness）,鲁棒是Robust的音译，“robust”有四个含义：1.“强健的；强壮的”“结实的；耐用的；坚固的”“（体制

九章云极DataCanvas·2023-01-17 11:18

Towards Robust Deep Hiding Under Non-Differentiable Distortions for Practical Blind Watermarking论文阅读

TowardsRobustDeepHidingUnderNon-DifferentiableDistortionsforPracticalBlindWatermarking发表在MM'21:Proceedingsofthe29thACMInternationalConferenceonMultimediaOctober2021翻译：实用盲水印中不可微失真下的鲁棒深度隐藏Abstract数据隐藏是一

ChenTsingZheng·2023-01-16 11:31

Multistage distributionally robust optimization for integrated production and maintenance scheduling

摘要在化学制造过程中，设备退化会对工艺性能产生重大影响，或导致装置故障，从而导致相当长的停机时间。因此，维护计划是一个重要的考虑因素，并且在联合调度生产和维护操作方面已经加大了力度。在此背景下，一个主要挑战是预测设备健康模型中固有的不确定性。特别是，与此类模型中的随机性相关的概率分布通常难以估计，因此不准确。在这项工作中，我们应用分布式鲁棒优化（DRO）方法来解决这个问题。具体而言，所提出的公式优

zzzzz忠杰·2023-01-16 06:42

【论文阅读】【CVPR 2020】PointASNL ：Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks

文章目录1.四个问题2.论文介绍3.参考资料4.收获1.四个问题解决什么问题针对fps采样对噪声敏感的问题，提出自适应采样方法，看起来其实就是一个局部特征丰富模块受non-local的启发，使用全局范围内的上下文信息，对采样点的特征进行增强用了什么方法解决见上效果如何ModelNet10and40还存在什么问题？2.论文介绍2个模块：a+b，其中b包含了local+non-local消融实验3.参

I"ll carry you·2023-01-15 14:27

论文阅读笔记(16)---2022 CVPR Geometric Transformer for Fast and Robust Point Cloud Registration

参考链接参考链接研究背景求解点云配准的主要方法可以分为基于correspondence和直接求解的。correspondence分为keypoint-based和detection-free两类。而直接求解的可以分为ICP的思路（soft-correspondence和可微分的SVD）,以及直接回归一个transformation。直接求解的方法在大数据场景集上效果不好。关键贡献本文认为点云配准中

打着灯笼摸黑·2023-01-15 14:55

seaborn—seaborn.regplot绘制线性回归拟合图

x_ci='ci',scatter=True,fit_reg=True,ci=95,n_boot=1000,units=None,order=1,logistic=False,lowess=False,robust

哎呦-_-不错·2023-01-14 18:40

如何提高3D点云目标检测的难例精度？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文章导读本文是一篇将注意力机制应用在点云目标检测中的文章《TANet:Robust3DObjectDetectionfromPointCloudswithTripleAttention

小白学视觉·2023-01-14 16:47

论文笔记 DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.05416.pdf代码链接：https://github.com/ivipsourcecode/dxslam主要内容本文的主要工作为使用CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）提取特征，然后将所提取的特征整合到现代的SLAM(ORBSLAM2)框架中。其中，作者选择了性能优异的HF-Net，提取每帧

爱嘤嘤的小猪仔·2023-01-14 16:12

[论文解读] DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.05416.pdf论文代码：https://github.com/ivipsourcecode/dxslam这又是一篇深度学习特征点SLAM系统，考虑到本人就写过这样的论文，所以工作上是大致一样的……但是这篇论文开源了！尽管只有SLAM系统是开源的但是这才是我比较看重的，Superpoint+VLAD+encoder-decoder结

星云舰长·2023-01-14 16:34

【视觉SLAM】DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features

Citations：LiD,ShiX,LongQ,etal.DXSLAM:ArobustandefficientvisualSLAMsystemwithdeepfeatures[C].2020IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(IROS).LasVegas,NV,USA,2020:4958-4965.Keywor

振华OPPO·2023-01-14 16:32

Horizontal Pyramid Matching for Person Re-ID

之前很难提取到robust的特征，深度学习的发展使特征提取成为可能。

sth_catcher·2023-01-14 16:57

robustfith函数-最小二乘估计-M估计-Robust regression

robustfitRobustregression（稳健回归）语法b=robustfit(X,y)b=robustfit(X,y,wfun,tune)b=robustfit(X,y,wfun,tune,const)[b,stats]=robustfit(...)描述b=robustfit(X,y)通过执行稳健回归来估计线性模型y=Xb，并返回一个由回归系数组成的向量b。X是一个n*p预测变量矩阵，

meng4411yu·2023-01-14 15:18

RTFM：Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature【ICCV 2021】附代码注释

论文解读【摘要】具有弱监督视频级别标签的异常检测通常被表述为多实例学习（MIL）问题，其中我们旨在识别包含异常事件的片段，每个视频被表示为一个视频片段包（Bag）。尽管当前的方法显示出有效的检测性能，但它们对正样本（即异常视频中的稀有异常片段）的识别在很大程度上受到大量负样本的影响，尤其是当异常事件是与正常事件相比仅表现出微小差异时。在许多忽略重要视频时间依赖性的方法中，这个问题更加严重。为了解决

计算机视觉从零学·2023-01-14 11:58

论文阅读 (64)：Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature Magnitude Learning

文章目录1引入1.1题目1.2代码1.3摘要1.4Bib2RTFM2.1理论动机2.2多尺度时间特征学习2.3特征量级学习2.4RTFM帧级分类器3实验3.1数据集和度量标准3.2实现细节1引入1.1题目 2021CVPR：用于弱监督视频异常检测的健壮性时间特征量级学习(Weakly-supervisedvideoanomalydetectionwithrobusttemporalfeature

因吉·2023-01-14 11:53

R语言实战-第十三章 R in action-chapter13

#第13章广义线性模型#用来分析非正态的响应变量包括分类数据和离散的计数型数据library(robust)library(qcc)#logistic回归适用于二值响应变量(0和1)#泊松分布适用于在给定时间内响应变量为事件发生数目的情形

Anny Yeung·2023-01-14 10:46

今日arXiv精选 | 预训练模型 & Transformer

ARobustTransformerbasedmodelforBloom'sLearningOutcomeClassificationComment:Bloom'sTaxonomy,NaturalLanguageProcessing,Transformer,Robust

PaperWeekly·2023-01-13 06:15

ICASSP 2019----A Robust Text-independent Speaker Verification Method Based on Speech Separation and

https://ieeexplore.ieee.org/document/8683762FeiZhao;InnerMongoliaUniversityHaoLi;InnerMongoliaUniversityXueliangZhang;InnerMongoliaUniversityARobustText-independentSpeakerVerificationMethodBasedonSpee

Grace_yanyanyan·2023-01-12 13:21

SLT2021: HOW FAR ARE WE FROM ROBUST VOICE CONVERSION: A SURVEY

0.题目HOWFARAREWEFROMROBUSTVOICECONVERSION:ASURVEY一个调查:我们距离鲁棒性强的音色转换还有多远?1.摘要近年来，在深度学习的帮助下，语音转换技术得到了极大的改进，但是在不同条件下产生自然发声的能力仍然不清楚。在本文中，我们对已知VC模型的鲁棒性进行了深入研究。我们还修改了这些模型，例如替换了说话人嵌入向量编码，以进一步提高其性能。我们发现采样率和音频持

ruclion·2023-01-12 13:45

使用make_pipeline进行串行模型构建

使用示例：2.建立make_pipelinelasso=make_pipeline(Robust

傲慢的菜鸟·2023-01-11 19:18

语义分割--Efficient and Robust Deep Networks for Semantic Segmentation

EfficientandRobustDeepNetworksforSemanticSegmentationCode:https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/Publications/2017/OB17a/在Up-ConvolutionalNetworks的基础上，提出了Part-Net，Fast-Net，M-Net。三个网络的侧重点不一样。Part-Net主要

O天涯海阁O·2023-01-10 07:58

零样本分割系列论文（2）Open-Vocabulary Instance Segmentation via Robust Cross-Modal Pseudo-Labeling

我最近刚刚入门zero-shotsegmentation，准备以此作为我的博士研究方向，这是我入门这个方向读的第二篇论文，这篇论文我读了5遍以上，文章篇幅有限，所以很多细节我在读论文的时候发现不了，导致我在跟师兄师姐分享论文的时候，他们提出的一些问题我回答不上来。于是，在读了很多遍之后，啊我的阅读笔记分享一下，可能还是有不对的地方，文章暂时没提供代码，有些细节问题可能还是得阅读源码。写在前面：可以

TEn%·2023-01-09 21:35

【论文阅读4】Observation-Centric SORT：Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking

【论文阅读4】Observation-CentricSORT：RethinkingSORTforRobustMulti-ObjectTracking1.各部分笔记1.1Abstract现有的MOT方法，如SORT，它使用Kalman滤波估计目标的运动。由于标准Kalman滤波基于线性运动假设（即假设目标在相邻两帧之间的运动近似为线性），其更适用于高帧率视频。因此这些运动模型对遮挡、非线性运动、低帧

Mersikito·2023-01-08 21:30

【论文阅读5】BoT-SORT：Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking

【论文阅读5】BoT-SORT：RobustAssociationsMulti-PedestrianTracking和OC-SORT类似，BoT-SORT也是对Kalman滤波进行改进。OCSORT是针对：对于未匹配的轨迹（由于遮挡等原因），Kalman滤波的状态估计方差会变大，进而导致误差累积的问题，对轨迹做了平滑。而BoT-SORT针对Kalman滤波有两点改进：改进Kalman滤波中的状态变