sampling 第11页

根据学习曲线斜率的绝对值自动课程学习：Teacher–Student Curriculum Learning

AbstractI.INTRODUCTIONII.TEACHER–STUDENTSETUPA.SimplePOMDPFormulationB.BatchPOMDPFormulationC.OptimizationCriteriaIII.ALGORITHMSA.OnlineAlgorithmB.NaiveAlgorithmC.WindowAlgorithmD.SamplingAlg

三重极简·2023-01-12 07:45

利用fft计算时域卷积重叠法保留_【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 06 光栅化 2 (反走样)...

1.2本节内容概要：AntialiasingSamplingtheoryAntialiasinginpracticeVisibility/occl

weixin_39747568·2023-01-11 13:04

NAS论文阅读小记一

DartsSPOSMMNASBN-NASProxyLessNAS总结论文DARTS:DifferentiableArchitectureSearchSinglePathOne-ShotNeuralArchitectureSearchwithUniformSamplingBN-NAS

HDU-Dade·2023-01-10 15:00

第3章第1节-基于采样的路径规划-PRM&RRT及其优化

基于采样的路径规划（SamplingBased-Planners）与基于search方法所不同的是，基于采样的路径规划不需要遍历空间所有点，而是通过在空间中随机撒点，通过线段连点构成路图/树（没有障碍的

zheshui1823·2023-01-10 12:02

【论文阅读】Device Sampling for Heterogeneous Federated Learning: Theory, Algorithms, and Implementation

异构联邦学习的设备采样:理论，算法，实现一、文章介绍二、背景和目的三、建模1、边缘设备模型2、网络拓扑3、联邦学习模型4、建模总结四、方法1、数据分流2、设备采样（1）核心思想（2）GCN训练过程3、联邦学习训练过程五、总结一、文章介绍这篇文章被INFOCOM2021接收，解决的是异质联邦学习的设备采样问题。基于网络拓扑和设备性能限制，作者尝试在“节点采样”和“数据分流”中寻找一个最优组合。通过理

九九喵99·2023-01-10 11:40

图像超分辨率综述学习之：Deep Learning for Image Super-resolution A Survey

https://arxiv.org/abs/1902.060681.基于监督学习的图像超分辨率模型框架目前的SR还是侧重于有监督的学习，根据上采样的阶段不同划分为四种类型的模型框架：1.1Pre-upsampling

Diros1g·2023-01-10 06:47

《Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey》之 Upsampling Methods

本文节选自论文：DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey关于图像超分中上采样（Upsampling）方法的总结：1、Interpolation-basedUpsampling

jinfeng2411·2023-01-10 06:15

《Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey》之 Super-resolution Frameworks

本文节选自论文：DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey关于超分任务的一些框架总结：1、Pre-upsamplingSuper-resolution直接将一幅图像从低维空间映射到高维空间是很困难的

jinfeng2411·2023-01-10 06:45

FCN论文笔记（看目录就知道有多详细:）

FCN论文笔记（看目录就知道有多详细:）一、简介二、对CNN的fc层进行卷积化三、transposeconvolution（deconv）（Up-sampling）四、跳跃连接skiplayer（也叫特征融合

Shlily.·2023-01-09 14:02

【图像分割之开山之作】 2015-FCN CVPR

1.2FCN结果2.全卷积网络(3个创新点)2.0传统的CNN在做语义分割存在的问题2.1全卷积网络2.1.1FCN结构2.1.2全卷积怎么替换全连接2.2上采样Upsampling2.2.1常见的上采样

說詤榢·2023-01-09 14:31

机器学习流程(三)-特征工程

目录一、数据预处理1.异常值处理2.缺失值处理3.不均衡样本-数据采样1.欠采样（undersampling）2.过采样（oversampling）3.阈值移动4.基于聚类的过采样方法4.时间类型数据处理

why do not·2023-01-09 12:30

【论文精读】iNeRF

目录AbstractIntroductionRelatedWorksBackgroundiNeRFFormulationGradient-BasedSE(3)OptimizationSamplingRaysSelf-SupervisingNeRFwithiNeRFResultsLimitationsandFutureWorkConclusion

YuhsiHu·2023-01-09 10:26

2.1 pytorch官方demo(Lenet)

实现一个图像分类器pytorch官方demoTRAININGACLASSIFIERPytorchDemo—LeNet介绍Convolutions–卷积Subsampling–下采样Fullconnection

一个小腊鸡·2023-01-08 15:01

Android实现TV端大图浏览效果的全过程

目录前言1.BitmapRegionDecoder：2.SubsamplingScaleImageView3.Glide+SubsamplingScaleImageView混合加载渲染4.自定义LongImageView

·2023-01-08 04:53

votenet理解

backbone：SA-SA-SA-SA-FP-FP1模块：SA：在小区域中使用点云采样+分组+提取局部特征的方式，从局部到全局逐渐扩大感受野，包含这三部分的结构称为SetAbstraction（SA）Sampling

不知语冰·2023-01-08 00:38

VoteNet源码解析

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的特征抽取，由多个set-abstraction模块构成并带有upsampling

naca yu·2023-01-08 00:37

【VTK图像处理】

VTK:ImageProcessing&Visualization图像处理和显示概述前言1.手动创建vtkImageData2.数据二次采样SubsamplingImageData3.包装向量数据，形成图片

When it is ready·2023-01-07 16:31

Geo-CNN中tf_sampling.sh文件解读

Geo-CNN中tf_sampling.sh文件解读如果有说不对的，还请指正。

xiaobai_Ry·2023-01-07 14:31

Frustum PoitNets的正确编译生成tf_op的.so文件

基于Colab环境下的FrustumPoitNets论文代码复现，遇到的tf_op生成问题，其实就是这三个文件的生成：3d_interpolation.sogrouping.sosampling.so论文作者代码中的文件适用于当时开发时的环境

easyroutetaker·2023-01-07 14:00

pointnet++编译运行报错undefined symbol: _ZN10tensorflow12OpDefBuilder4AttrESs的问题解决

环境：ubuntu16.04tensorflow=1.13.1anacondapython=3.7我在修改了tf_ops下的3d_interpolation、grouping、sampling的三个文件夹下的各自

HelloJinYe·2023-01-07 14:00

PRML第八章读书笔记——Graphical Models 生成式模型/超先验/层次贝叶斯模型、d-分离/朴素贝叶斯、有向分解/马尔可夫毯、D图I图完美图、马尔科夫链/因子图/和积算法/最大和算法

过于基础的东西就不写了，主要写自己不会的）目录8.1BayesianNetworksP365祖先采样法ancestralsamplingP365生成式模型generativemodelsP366离散变量

Trade Off·2023-01-07 10:16

【Transformer】17、ATS: Adaptive Token Sampling For Efficient Vision Transformers

文章目录一、背景二、动机三、方法3.1TokenScoring3.2TokenSampling四、效果一、背景尽管现有的transformer模型在分类等任务上取得了较好的效果，但计算量还是很高，需要很多的

呆呆的猫·2023-01-07 09:12

Bayesian Neural Network Recent Papers-贝叶斯神经网络相关研究文章

BayesianNeuralNetworkRecentPapers-贝叶斯神经网络相关研究文章MethodsVariationalInference(VI)MarkovChainMonteCarloMCMC+VIEnsemblingSampling

Thomas zcy·2023-01-07 07:08

【机器学习基础】样本类别不平衡的解决办法

目录一数据不平衡现象以及分析二解决措施1.采样（1）随机下采样（Randomundersamplingofmajorityclass）（2）随机过采样（3）EditedNearestNeighbor算法

Tuzi_bo·2023-01-07 06:20

机器学习(三)类别不平衡问题

类别不平衡问题1.Threshold-moving2.Over-sampling3.Under-sampling4.加权损失函数前言：之前所说的分类学习方法都是基于训练样本比例大致相同，不同类别之间样本数目相差不大的情况

Raywit·2023-01-07 06:19

【已解决】AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor’

项目yolov5中，终端执行detect.py文件时出现AttributeError属性报错，解决如下：1光标定位Upsampling.py，点击报错跳转2如行154示，直接删除or注释，+recompute_scale_factor

Colynn Johnson·2023-01-07 03:45

AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘报错处理

6.1AttributeError:‘Upsample’objecthasnoattribute'recompute_scale_factor’报错处理本报错为Acaonda环境配置报错点击报错里的进入到upsampling.py

hansenblood·2023-01-07 03:45

ffmpeg常用命令小结

#video2framesffmpeg-rsampling_interval-ifile.mp4-r1"tar_dir/frame_%04d.jpg"#defaultsamplin

小陆-小陆·2023-01-06 20:22

Games104-04 游戏引擎中的渲染实践

游戏引擎中的渲染实践渲染概述在游戏渲染系统中的挑战渲染系统的对象渲染管线和数据(RenderingPipelineandData)计算投影和栅格化计算阴影（Computation-Shading）计算纹理采样(Computation-TextureSampling

大可Code·2023-01-06 18:54

《GAMES104-现代游戏引擎：从入门到实践》-04 学习笔记

目录《GAMES104》渲染系统课程大纲渲染概述游戏渲染面临的挑战渲染流水线着色纹理采样（TextureSampling）GPU的概念SIMDandSIMTGPUArchitectureCPU到GPU的数据流缓存

发呆3·2023-01-06 18:48

LeNet网络详解(学习CIFAR-10数据集实现识别图片类别)

Lenet-5LeNet-5的结构如下图所示，网络一共有7层（不包含输入层）：图中的Convolutions代表卷积、Subsampling代表池化、Fullconnection代表全连接层。

fakerth·2023-01-06 12:54

【论文学习】FD-MonbileNet: IMPROVED MOBILENET WITH A FAST DOWNSAMPLING STRATEGY

原文链接：https://arxiv.org/abs/1802.03750作者介绍了一种高效且在有限运算量限制上十分准确的网络：Fast-DownsamplingMobileNet（FD-MobileNet

斯丢劈德Tony·2023-01-05 01:40

Bandit算法原理及Python实战

2)常用Bandit算法Thompsonsampling算法UCB算法Epsilon-Greedy算法Greedy算法3）Bandit算法Python实战参考资料：推荐系统里面有两个经典问题：EE和冷启动

自动驾驶小学生·2023-01-04 14:23

蒙特卡洛采样_重要性采样 importance sampling（1）

重要性采样（importancesampling）重要抽样主要为了解决一下几种问题：1.为了减小蒙特卡洛方法的方差2.为了对很少发生事件（rareevent）进行有效采样，这类问题如果用传统蒙特卡洛采样会需要非常大的样本

weixin_39618597·2023-01-04 09:59

Deep Fourier Up-Sampling 阅读笔记

深度傅里叶上采样NeurIPS2022论文链接主页链接代码链接摘要：现在的卷积神经网络广泛采用空间下/上采样进行多尺度建模，但空间上采样算子（例如，插值、转置卷积、up-pooling）严重依赖于localpixelattention，无法探索全局相关性。根据频谱卷积理论，傅里叶上采样遵循全局建模特性。与使用局部相似性执行上采样的空间上采样不同，傅里叶上采样不遵循这种局部特性，因而更具挑战性。本研

AnZhiJiaShu·2023-01-04 07:20

【机器学习】集成学习 (Ensemble Learning) (二) —— Bagging 与 Random Forest

+GBDT【机器学习】集成学习(EnsembleLearning)(四)——Stacking与Blending目录2.1自助聚合法/自举汇聚法(Bagging)2.1.1自助采样法(BootstrapSampling

何处闻韶·2023-01-02 18:17

10.3_word2vec-pytorch

我们还会介绍一些实现中的技巧，如二次采样（subsampling）。首先导入实验所需的包或模块。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:20

PLSA及EM算法

对于改进PLSA，引入hyperparameter的LDA模型及其GibbsSampling参数估计方法放在本系

weixin_34247032·2023-01-02 15:14

EasyEnsemble(集成学习——处理不平衡样本分类问题)

(1,2)X.Y.Liu,J.WuandZ.H.Zhou,“ExploratoryUndersamplingforClass-ImbalanceLearning,”inIEEETransactionsonSystems

Cosolar·2023-01-02 10:04

如何根据光学中像差(相位)求出其点扩散函数

1.利用Matlab求某个zernike模式的PSF（点扩散函数）图像clearall;closeall;clc%1.空域内的参数psf_sampling=0.5e-6;%focalplanesamplinginmeterslambda

EyRe1·2023-01-02 08:57

解决“ValueError: Unknown resampling filter (107). Use Image.NEAREST (0), Image.LANCZOS (1), Image.BIL”

1.问题描述利用Pillow进行图像resize操作，结果报错：File"C:\Users\yafux\Anaconda3\envs\cu80_py36_tf140\lib\site-packages\PIL\Image.py",line1869,inresizemessage+"Use"+",".join(filters[:-1])+"or"+filters[-1]ValueError:Unkn

越野者·2023-01-02 00:52

图像上采样--双线性插值

图像上采样upsampling的主要目的是放大图像，主要包括：（1）几乎都是采用内插值法，即在原有图像像素的基础上，在像素点值之间采用合适的插值算法插入新的元素；（2）反卷积方法（Deconvolution

在路上DI蜗牛·2023-01-01 15:36

大连理工大学计算机学院院长,大连理工大学计算机学院姚念民教授团队最新成果被人工智能顶级期刊TNNLS录用...

所撰写的论文被人工智能领域SCI顶级期刊《IEEE神经网络和学习系统会刊》(简称IEEETNNLS)录用,论文题目为“Seeds:Samplingenhancedembeddings”。

随机漫步的黄瓜·2023-01-01 12:35

常见概率抽样方法及其适用场景总结（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）

1.简单随机抽样简单随机抽样(simplerandomsampling，SRS)是最简单的概率抽样方法，也是其他抽样方法的基础。方法：从一个单元数为N的

小葵向前冲·2023-01-01 00:49

python 三次曲线拟合算法_无人驾驶路径规划技术-三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)曲线及Python代码实现...

生成行驶路径最经典方法之一就是是Sampling-BasedPlann

weixin_39566593·2022-12-31 18:47

负采样（Negative Sampling）

因此，学习一个改善过的学习问题叫做负采样（negativesampling），它能做到与Skip-Gram模型相似的事情，但是

双木的木·2022-12-31 10:32

机器学习理论之（4）：模型评估方法，如何评价分类器，如何切分数据集，错误类型，二分类的混淆矩阵，多分类混淆矩阵，baseline & benchmark

简单随机划分（randomhandout）留一法（leave-one-out）留一法交叉验证（leave-one-outcrossvalidation）重复随机分段采样（repeatedrandomsubsampling

暖仔会飞·2022-12-31 01:31

深度学习代码入门实战

，接口utilizes利用reconstruction重建visualize可视化load加载render使成为，渲染decode解码extensionname扩展名dense密集的Voxeldownsampling

qq_53167315·2022-12-30 18:37

LeNet5模型讲解

加粗样式@LeNet5模型讲解LeNet5模型总览总共8层网络，分别为：输入层（INPUT）、卷积层（Convolutions,C1）、池化层（Subsampling，S2）、卷积层（C3）、池化层（Subsampling

橘味熊·2022-12-30 17:41

【第二章数据预处理】袁博《数据挖掘：理论与算法》

）5、Anomaly（异常点）2异常值与重复数据检测1、LocalOutlierFactor（局部异常因子）2、DuplicateData（重复数据）3类型转换与采样1、数据类型2、类型转换3、采样（Sampling

我愚蠢的_理想主义·2022-12-30 16:20

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