selective

文献阅读：Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces

文献阅读：Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpaces1.文章简介2.方法介绍1.StateSpaceModels2.SelectiveStateSpaceModels3.实验考察&结论1.简单问题上的验证2.实际场景效果1.语言模型2.DNA模型3.语音模型3.细节考察1.速度和内存考察2.消融实验4.结论&思考文献链接：ht

Espresso Macchiato·2024-02-11 21:54

Wonder 积累口语

阅读这本书时，总会发出：wow~原来还可以这样用，1“I’mtakingthescienceelective,”Isaid.selective以前以为表示挑选，原来还可以表达选修课，长见识了。

素心s·2024-02-03 20:56

《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》阅读笔记

论文标题《Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpaces》利用选择性状态空间的线性时间序列建模作者AlbertGu和TriDaoAlbertGu来自卡内基梅隆大学机器学习系，Mamba脱胎于AlbertGu的前作S4架构。TriDao来自普林斯顿大学计算机科学系，Mamba的简化块设计结合了TriDao的H3块和MLP块。初读摘要

AncilunKiang·2023-12-26 09:38

import yaml ImportError: No module named yaml等问题解决

forest_world1、问题：'TEST':{'BBOX_REG':True,'HAS_RPN':True,'MAX_SIZE':1000,'NMS':0.3,'PROPOSAL_METHOD':'selective_search

cv.exp·2023-12-24 17:27

Selective Search

参考https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78723646论文考虑了颜色、纹理、尺寸和空间交叠这4个参数3.1、颜色相似度（colorsimilarity）将色彩空间转为HSV，每个通道下以bins=25计算直方图，这样每个区域的颜色直方图有25*3=75个区间。对直方图除以区域尺寸做归一化后使用下式计算相似度：3.2、纹理相似度（te

D_Major·2023-12-04 17:20

Selective Kernel Networks

abstract在标准卷积神经网络（CNN）中，每层中人工神经元的感受野被设计成共享相同的大小。在神经科学界众所周知，视觉皮层神经元的感受野大小受到刺激的调节，这在构建CNN时很少被考虑。我们在CNN中提出了一种动态选择机制，允许每个神经元基于多种输入信息尺度自适应地调整其感受野大小。设计了一个名为SelectiveKernel（SK）单元的构建块，其中使用由这些分支中的信息引导的softmax注

风之羁绊·2023-11-22 18:30

【python】OpenCV—Rectangle, Circle, Selective Search（1.2）

文章目录1画框画圈1.1画矩形框1.2画圆/点1.3椭圆2SelectiveSearch3Resize1画框画圈1.1画矩形框#Copytheimageimg_rgb_copy=img_rgb.copy()#Drawarectanglecv2.rectangle(img_rgb_copy,pt1=(405,90),pt2=(740,510),color=(255,0,0),thickness=5)

bryant_meng·2023-11-16 17:11

选择搜索(Selective Search)算法介绍与Python实现解释

文章目录一、算法的主要思路二、伪代码三、Python实现与解释3.1划分区域3.2特征提取3.2.1纹理特征3.2.2颜色特征3.3生成区域集`R`3.4相似度计算3.5判断并获取相邻区域3.6合并区域3.7选择搜索算法选择搜索(SelectiveSearch)算法是一种通过分割图像为小块，然后逐步合并这些小块以获取所需要的子块的启发式算法在目标检测的经典模型R-CNN中，选择搜索算法被用于生成模

Chiak1·2023-11-12 12:49

RECOMP: Improving Retrieval-Augmented LMs with Compression and Selective Augmentation

本文是LLM系列文章，针对《RECOMP:ImprovingRetrieval-AugmentedLMswithCompressionandSelectiveAugmentation》的翻译。RECOMP：利用压缩和选择性增强改进检索增强LMs摘要1引言2问题公式化：RECOMP3学习压缩器4实验设置5结果6分析与讨论7相关工作8结论摘要在推理时检索文档并在上下文中为其做准备可以提高语言模型在各种

UnknownBody·2023-10-20 22:38

【论文阅读】LSKNet: Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection

这是南开大学在ICCV2023会议上新提出的旋转目标检测算法，基本原理就是通过一系列Depth-wise卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野，从而允许模型适应不同背景的目标检测。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf代码地址（可以直接使用mmrotate框架实现）：GitHub-zcablii/LSKNet:(ICCV2023)LargeSelec

小李AI飞刀^_^·2023-10-07 17:32

论文阅读——Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection

目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2023论文地址https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf代码地址https://github.com/zcablii/LSKNet标题遥感目标检测的大选择核网络目前存在的问题相对较少的工作考虑到强大的先验知识存在于遥感图像。航空图像通常是用高分辨率的鸟瞰图拍摄的。特别是，航拍图像中的

醋酸洋红就是我·2023-10-07 17:31

【CVPR2023】Selective Query Recollection：增强基于查询的目标检测的训练

论文题目：EnhancedTrainingofQuery-BasedObjectDetectionviaSelectiveQueryRecollection代码：https://github.com/Fangyi-Chen/SQR作者在知乎的导读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/610347565导读传统目标检测方法需要大量手工处理步骤，限制了端到端优化。这篇论文探索了一

woshicver·2023-10-03 14:45

[SRN] Selective Refinement Network for High Performance Face Detection

SRN网络结构图SRN网络结构和RefineDet有比较类似的思路，基于RetinaNet,并引入focalloss,在anchorbased人脸检测器中引入了two-step的cls+reg任务，有效地降低了人脸检测中的falsepositives,提开了人脸定位的精度，且有利于小尺度人脸的检出。STC（SelectiveTwoStepClassification)通过C2,C3,C4(1st-

凉拌东坡肉·2023-09-08 22:52

Selective Search for Object Recognition

SelectiveSearchforObjectRecognition本文相关PaperSummary:https://github.com/FDU-VTS/CVPaperCode:https://github.com/FDU-VTS/CVCode原文链接http://www.icst.pku.edu.cn/F/course/ImageProcessing/2017/resource/IJCV20

435fa00b72e7·2023-08-15 08:37

目标检测之Selective Search原理

对于目标检测往往第一步就是生成可能的regionproposal，但是regionproposal是如何获取的？下面介绍一下最常见的方法SelectiveSearch方法。首先通过简单的区域划分算法，将图片划分成很多小区域，再通过相似度和区域大小（小的区域先聚合，这样是防止大的区域不断的聚合小区域，导致层次关系不完全）不断的聚合相邻小区域。那么如何进行合并聚合呢？即是：step0：生成区域集R。s

我真不会写代码·2023-07-19 11:43

一文读懂候选边界框Selective Search、AnchorBased、Anchor Free

以下是一些我目前遇到的目标检测候选边界框技术：SelectiveSearchAnchorbasedAnchorFree(扩展阅读)1.Selective

白三点·2023-06-18 07:11

各种目标检测网络

CNN）类别判断：特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类位置精修：使用回归器精细修正候选框位置缺点：RoI（RegionProposal/RegionofInterest）的获取太麻烦（选择性搜索Selective

tanfuz·2023-06-17 00:17

Fully Unsupervised Person Re-identification via Selective Contrastive Learning

1.整体摘要1.1问题1）完全无监督学习的基本方法就是使用聚类算法或分类算法预测伪标签或者训练一个神经网络用于生成伪标签。但是这种方法依赖于标签预测的正确率，并且使得无监督行人重识别不再是一个检索任务；2）传统的对比学习策略仅使用单个的正样本来定义对比损失，但实际上在训练集中，一个行人对应多张图片。并且把除去正样本以外的所有样本都认为是负样本；3）在以往的研究中，使用全局鉴别特征或者局部鉴别特征进

头秃的和尚·2023-04-08 20:35

mysql索引分类及应用场景_MySQL使用索引的场景及真正利用索引的SQL类型

对关系型数据表中的某些字段建索引可以极大提高查询速度(当然，不同字段是否selective会导致这些字段建立的索引对查询速度的提升幅度不同，而且索引也并非越多越好，因为写入或删除时需要更新索引信息)。

落云歌语文·2023-04-02 12:34

JavaEE----JPA中配置文件persistence.xml

/lib/model.jar293031com.domain.User32com.domain.Product333435true3637ENABLE_SELECTIVE383940414344454647484950

236004·2023-03-30 02:25

Selective Search for Object Detection

ObjectDetectionvs.ObjectRecognition目标识别算法就是识别出一幅图中的目标。它将一整幅图像作为输入，并且输出图像中目标的类标签和类概率。例如，一个类标签可以是“狗”，并且相关的类概率是97%。另一方面，目标检测算法不仅可以告诉你图像中出现的目标，还可以输出图像中目标的位置即边界框（x，y，width，height）。目标检测算法的核心就是目标识别算法。假设我们训练了

小白的努力学习之路·2023-03-29 18:31

-tive

.attentive.attractive.sensitive-善解人意的.productive.selective

享悦moonlight·2023-03-28 21:54

论文笔记--Selective Annotation Makes Language Models Better Few-Shot Learners

论文笔记--SelectiveAnnotationMakesLanguageModelsBetterFew-ShotLearners1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1selectiveannotation(vote-k)2.2.2promptretrieval3.文章亮点4.原文传送门5.References1.文章简介标题：SelectiveAnnotationMak

Isawany·2023-03-27 07:38

轻松学：用于生成候选框的Selective Search 算法

近年来，基于深度学习的目标检测算法大火，其实现方式主要分为：两阶(two-stage)：先用启发式方法(例如，selectivesearch)或者CNN网络(RPN)生成候选框(RegionProposal)，然后用CNN网络在候选框上做分类(获得类别)与回归(获得位置)。典型代表算法有：R-CNN系列算法。两阶目标检测算法R-CNN一阶(one-stage)：只用一个CNN网络直接预测不同目标的

LabVIEW_Python·2023-03-22 03:05

【论文笔记：Unsupervised Domain Adaptation via Structured Prediction Based Selective Pseudo-Labeling】

UnsupervisedDomainAdaptationviaStructuredPredictionBasedSelectivePseudo-Labeling基于结构化预测的选择性伪标记的无监督域自适应IntroductionRelatedWorkProposedMethodExperimentsandResults基于结构化预测的选择性伪标记的无监督域自适应论文链接Introduction结构

十月十二日·2023-01-13 16:08

文献阅读：Selective-Supervised Contrastive Learning with Noisy Labels

带有噪声标签的选择性监督对比学习——ShikunLi.CPVR2022摘要深度网络有很强的能力将数据嵌入到隐藏表征中并完成后续任务。然而，这些能力主要来自于高质量的标注标签，但收集成本很高。噪声标签更实惠，但会导致表征被破坏，从而导致泛化性能差。本文提出的选择性监督的对比学习（Sel-CL）扩展了监督对比学习（Sup-CL）。由于Sup-CL是以成对的方式进行工作，由噪声标签建立的噪声对会误导表征

qq_45697032·2023-01-11 17:22

Selective Attention Based Graph Convolutional Networks for Aspect-Level Sentiment Classification

基于选择性注意的图卷积网络用于方面级情感分类Abstract方面级情感分类的目的是识别句子中某一特定aspect词语的情感极性。最近的方法使用依赖树上的图卷积网络(GCN)来获得aspectterms的语法感知表示，并学习aspect和上下文词之间的交互。GCNS通常在两层的情况下获得最佳性能，更深的GCNS不会带来任何额外的收益。然而，在某些情况下，在依存关系树上的两跳内不能到达方面术语的对应意

自然语言处理CS·2022-12-30 13:36

笔记一|Selective Search for Object Recognition

我去喝咖啡了·2022-12-24 05:02

目标检测之选择性搜索-Selective Search

在基于深度学习的目标检测算法的综述那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法。并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,FastR-CNN中。因此我认为还是有研究的必要。传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法，得到所有分类成功的区域后，通过非极大值抑

查里王·2022-12-24 05:01

Selective Search论文阅读笔记

SelectiveSearch一、简介SelectiveSearch是R-CNN中的第一步，目的是为目标识别的任务选出可能的候选区域。其主要思想是将图像分割成很多小块，然后分别计算每两个相邻小块的相似度，每次合并最相似的两块，最终合并出原始的完整图片。过程中保留每次合并的结果，以此解决目标的多尺度问题。本文从以下几个方面介绍我的理解：主要思想算法表示多样化策略划分效果评价二、主要思想算法表示博客第

wd1256·2022-12-24 05:30

Selective Search for Object Recognition【论文笔记】

Contents0摘要1Intorduction2选择性搜索2.1SelectiveSearchbyHierarchicalGrouping(分层分组算法)2.2多样化策略3使用选择搜索（SelectiveSearch）进行物体识别4利用OpenCV实现选择性搜索0摘要这篇论文主要介绍了选择性搜索（SelectiveSearch）的方法，该方法结合了穷举搜索（ExhausticveSearc

一颗苹果OAOA·2022-12-24 05:30

Selective Search 论文学习笔记

原论文：《SelectiveSearchforObjectRecognition》关键字：分层分组算法、初始化区域集、相似度计算keywords:HierarchicalGroupingAlgorithm,ObtainingInitialRegions,CalculatingSimilarity一、分层分组算法（HierarchicalGroupingAlgorithm）这是selectivese

tomeasure·2022-12-24 05:28

Selective Search 学习及使用（python）

一、概念介绍物体检测之选择性搜索(SelectiveSearch)SelectiveSearch论文学习笔记深度学习selectivesearch算法理解（重点看下）二、SelectiveSearch库库：github库库的使用：图像中框物体selectivesearch库的使用

tw_devin·2022-12-24 05:28

Selective Search学习笔记

SelectiveSearch方法主要有三个优势：捕捉不同尺度captureallscales多样化diversification快速计算fasttocompute总结为：选择性搜索是用于目标检测的区域提议算法，它计算速度快，具有很高的召回率，基于颜色，纹理，大小和形状兼容计算相似区域的分层分组。selectivesearch算法主要包含两个内容：hierarchicalgroupingalgor

吃吃今天努力学习了吗·2022-12-24 05:26

论文笔记 Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection - CVPR 2019

2019FSAFFeatureSelectiveAnchor-FreeModuleforSingle-ShotObjectDetectionChenchenZhu,YihuiHeCVPR,2019PDF19年的这几篇论文非常相似，针对启发式Anchor-Based网络只能获取次优解的问题，提出了AnchorFree的网络，以下是19年的四篇Anchor-Free的模型：Anchor-FreeFea

CiLin-Yan·2022-12-07 22:15

Dynamic Selective Network for RGB-D Salient Object Detection

DynamicSelectiveNetworkforRGB-DSalientObjectDetection用于RGB-D显着目标检测的动态选择网络IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING,VOL.30,2021一Motivation通过各种融合策略来整合RGB图像和深度图。忽略了两种模式之间的固有差异，这导致在处理一些具有挑战性的场景时性能下降。二Solution动态选择

小羊咩~·2022-12-06 13:46

《Learning Selective Self-Mutual Attention for RGB-D》论文阅读笔记

LearningSelectiveSelf-MutualAttentionforRGB-DSaliencyDetection–RGB-D显著性检测的学习选择性自相互注意，来自CVPR2020。1Motivation相比于传统的RGB显著性检测方法，包含深度信息的RGB-D检测可以更好地识别出图像的阳性区域。以往的RGB-D检测使用的融合策略（如早期融合、结果融合）作用有限。2Contributio

巍巍微澜·2022-11-27 15:41

HCSC: Hierarchical Contrastive Selective Coding 解读

HCSC:HierarchicalContrastiveSelectiveCoding在图像数据集中，往往存在分层级的语义结构，例如狗这一层级的图像中又可以划分为贵宾、金毛等细粒度的类别。例如这张图，展示了一个数据集中的多种语音层级。在学习图像表征时，如果能把图像语义的层级关系学习进去，能够极大地提升图像表征在下游任务上的表现。先前提出的对比学习方法在建模时都忽略了这部分，本文提出了一种新的对比学

开心的火龙果·2022-11-22 12:13

HCSC: Hierarchical Contrastive Selective Coding

原型对比学习：图像表征与聚类中心之间的交互，可以简单总结为在表征空间中最大化图像特征与其所属的聚类中心的相似度。分层语义结构自然存在于图像数据集中，其中几个语义相关的图像簇可以进一步集成到一个更大的簇中，具有更粗粒度的语义。用图像表示捕获这样的结构可以极大地促进对各种下游任务的语义理解。现有的对比表示学习方法缺乏如此重要的模型能力。此外，这些方法中使用的负样本对不能保证在语义上是不同的，这可能会进

YoooooL_·2022-11-22 11:01

[初窥目标检测]——《目标检测学习笔记（1）:综述与Selective Search简介》

初窥目标检测——目标检测学习笔记（1）:综述与SelectiveSearch简介系列前言前两天终于结束了全天满课的状态，有空可以做自己感兴趣的事情了。定个天天写博客笔记的任务来监督自己的学习进度，也记录一下学习目标检测(objectdetection)的过程与心得。希望自己的技术更上一层楼，也欢迎大神前来斧正。。本文介绍本博客分两部分介绍，先概括一下目标检测的概念与算法，再介绍我们要了解的第一个算

NullerCV·2022-11-19 06:33

选择性搜索算法(Selective Search)超详解（通俗易懂版）

SelectiveSearch(选择性搜索)基于Graph-Based图像分割，是RCNN和FastRCNN的区域推荐算法。SS算法由IJCV2012的论文《SelectiveSearchforObjectRecognition》Uijlings,et.提出。文章目录0.引言1.SelectiveSearch(SS)1.1SS的策略1.2算法流程1.3具体过程解释2.相似度计算方法：2.1颜色相似

迪菲赫尔曼·2022-07-18 07:40

Selective Search

简介：在目标检测时，为了定位到目标的具体位置，通常会把图像分成许多子块，然后把子块作为输入，送到目标识别的模型中。selectivesearch就是一种选择子块的启发式方法。主要思路：输入一张图片，首先通过图像分割的方法获得很多小的区域，然后对这些小的区域不断进行合并，一直到无法合并为止。此时这些原始的小区域和合并得到的区域的就是我们得到的boundingbox.步骤：算法分为如下几个大步：**1

同学yes·2022-07-11 15:24

目标检测-选择性搜索(Selective Search)算法笔记+实现

个人微信公众号：AI研习图书馆，欢迎关注~深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~1.引言在目标检测时，为了定位到目标的具体位置，通常会把图像分成许多子块（sub-regions/patches），然后把子块作为输入，送到目标识别的模型中。分子块的最直接方法叫滑动窗口法（slidingwindowapproach）。滑动窗口的方法就是按照子块的大小在整幅图像上穷举所有子图像块。这种方法产生的数

AI研习图书馆·2022-07-01 07:32

Selective Kernel Networks

论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06586在标准卷积神经网络（CNN）中，每层人工神经元的感受野被设计为相同的大小。神经科学界众所周知，视觉皮层神经元的感受野大小受到刺激的调节，这在构建CNN时很少被考虑。本文在CNN中提出了一种动态选择机制，允许每个神经元根据输入信息的多个尺度自适应调整其感受野大小。设计了一个称为选择性内核（SK）单元的构造块，其中，多个具有不同

智安科技*·2022-05-03 07:40

论文阅读（49）STGAN: A Unified Selective Transfer Network for Arbitrary Image Attribute Editing

续袁·2022-02-07 11:58

Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection

在网上找资料时，发现一篇推文CVPR2019目标检测方法进展，重点介绍cvpr2019年目标检测亮眼文章，里面提到很多惊奇的改进思路，值得一看。FeatureSelectiveAnchor-FreeModuleforSingle-ShotObjectDetection这篇论文是在RetinaNet上加上anchor-free分支，使用anchor-based和anchor-free进行联合训练得到

yanghedada·2022-02-05 05:10

rehh：单倍体/单倍型群体间选择信号分析（基于selective sweep）

本文介绍的方法都是基于ExtendedHaplotypeHomozygosity(EHH)概念，由SABETI等人在2002年提出。简单来说，根据selectivesweep的概念，一个位点周围的位点如果多样性越低，就越有可能是因为selectivesweep留下的选择印迹。EEH计算举例：一个简单的计算。令红色一行为focus的coreSNP，那么向下数三个位点，计算它们的多样性（类似于交叉熵的

杨康chin·2022-01-22 18:05

控制传输协议差错恢复方法滑动窗口协议 GBN(Go-Back-N)回退N步和 SR(Selective Repeat)选择重传对比

文章目录对比传输控制协议中流水线(pipelining)差错恢复方法回退N步GBN(Go-Back-N)发送方接收方选择重传SR(SelectiveRepeat)发送方接收方TCP选择确认(Selectiveacknowledgment)发送方接收方对比对比方面GBNSRTCP滑动窗口缓冲区不维护维护接收和发送缓冲区维护接收缓冲区定时器一个滑动窗口一个定时器每个分组都有定时器一个滑动窗口一个定时器

lolxxs·2021-10-22 11:45

mybatisCodeHelperPro自动生成代码的全量和选择性

mapper.xml时，dao中生成的新增，更新方法时，会生成insert()insertSelective(),updateByPrimaryKey()updateByPrimaryKeySelective()，带有selective

dwwl·2021-06-25 19:20

Attention by Selection: A Deep Selective Attention Approach to Breast Cancer Classification

BoleiXu,JingxinLiu,XianxuHou,BozhiLiu,JonGaribaldi,Member,IEEE,IanO.Ellis,AndyGreen,LinlinShen,andGuopingQiu摘要--深度学习方法因其在组织病理学图像分析中所取得的显著成绩而被广泛应用。然而，在处理高分辨率组织病理学图像时，利用原始图像作为深度学习模型的输入计算代价很高，同时调整原始图像的大小

柒82·2021-05-24 19:22

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