siamfc代码解读

中文文本分类

手把手带你做一个文本分类实战项目(模型+代码解读)https://www.bilibili.com/video/BV15Z4y1S7aR/?
weixin_44522477·2022-12-25 10:41

【阅读源码】Transformer的mask机制-sequence_mask代码解读

importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsubsequent_mask(size):"Maskoutsubsequentpositions."attn_shape=(1,size,size)print(attn_shape)print(np.ones(attn_shape))subsequent_mask=np.triu(n
菜菜2022·2022-12-24 19:31

LSS-lift splat shoot论文与代码解读

目录序言论文代码总结序言最近开始学习多摄融合领域了，定义是输入为多个摄像机图像，获得多个视角的相机图像特征，通过相机内外参数进行特征映射到BEV视角，得到360°的视觉感知结果，今天分享的是经典论文LSS。论文论文题目：《Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D》lift过程
超超爱AI·2022-12-24 15:53

代码解读笔记整理--ConvNext：A ConvNet for the 2020s

四、ConvNext代码1、大体框架介绍以ConvNext-Tiny为例：其中，ConvNext包括：（1）最底层的Stem层：对原始的图像进行预处理。（2）四个Stage：每个Stage重复若干block，其中重复的次数为深度。例如：第一个Stage重复了3个block，即深度为3。（3）分类的代码：对特征进行下采样/池化，然后映射到我们要做分类的类别上。2、代码解释代码解释：1）第一层为群卷积
阳光哈皮翔·2022-12-23 13:24

【PraNet】论文代码解读（损失函数部分）——Blank

文中采用的总体损失为：其中IoU为交并比，BCE为二元交叉熵。在计算损失时使用加权值得方式，使整个模型偏向图像中物体的边缘部分。关于加权，文中取像素值周围15个像素值（上下左右个各15个），形成31*31的矩阵。计算矩阵中数值的平均值，之后计算平均值与该像素值的差值，这样可以计算该像素点与周围像素点的差异。由于我们只在乎差异的大小，所以需要取绝对值。weit=1+5*torch.abs(F.avg
cfsongbj·2022-12-23 11:08

大疆Onboard-SDK-ROS-3.6.1代码解读（一）

demo_flight_control.cpp大致观察代码运行的流程，每一部分后面后详细补充说明设置全局变量，程序在任意时刻都会调用到，具体会在intmain()主函数中定义。/*服务的客户端*/ros::ServiceClientset_local_pos_reference;//惯性坐标ros::ServiceClientsdk_ctrl_authority_service;//SDK控制权限
小轩同学.·2022-12-23 11:43

目标检测代码解读二（SSD）

自2014年RCNN论文发表之后，机器学习在目标检测领域得到了飞速发展，本系列文章将介绍一些目标检测发展的里程碑著作的代码实现。SSD1.网络结构论文中给出的网络结构图如下：在SSD前向传递网络结构中，步骤为：添加backbone网络，即Resnet50的前几层网络添加额外6层特征提取网络计算损失所得结果后处理defforward(self,image,targets=None):x=self.f
蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-21 20:16

目标检测代码解读三（YOLOv3SPP）

自2014年RCNN论文发表之后，机器学习在目标检测领域得到了飞速发展，本系列文章将介绍一些目标检测发展的里程碑著作的代码实现。YOLOv3SPP图片和代码来源1.解析网络结构的参数文件yolov3-spp.cfg记录了网络结构，其内容格式如下parse_model_cfg函数用于读取该配置文件内的参数，其步骤为：读取（除了空格和注释外的）每一行正文用字典mdefs记录每个层的参数将anchors
蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-21 20:16

Transformer pytorch 代码解读（4）Decoder Layer层

目录0.总览DecoderLayer层1.第一个MaskedMulti-HeadAttention2.第二个Multi-HeadAttention第三次的PoswiseFeedForwardNet0.总览DecoderLayer层进入decoder层的输入是1.dec_inputs=decoder_outputs里面的经过词编码和位置编码的输出，是（2，6，512）维度的数据，2.enc_outp
anzrs·2022-12-21 06:12

bert pytorch 序列标注_手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明（一）...

本文介对这个库进行部分代码解读，目前文章只针对Bert，其他模型看心情。
weixin_39694264·2022-12-21 06:41

games101——作业1

文章目录作业要求代码框架已有代码解读作业部分代码进阶部分代码编译结果作业要求在接下来的三次作业中，我们将要求你去模拟一个基于CPU的光栅化渲染器的简化版本。
hhhcbw·2022-12-20 04:08

最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）损失函数代码解读（Pytroch版）

##代码及参考资料来源Sourcecode:easezyc/deep-transfer-learning[Github]参考资料：迁移学习简明手册MMD介绍MMD（最大均值差异）是迁移学习，尤其是Domainadaptation（域适应）中使用最广泛（目前）的一种损失函数，主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。两个分布的距离定义为：MMD(X,Y)=∣∣1n∑ni=1ϕ(xi)−1m∑mj=1ϕ
wuguangbin1230·2022-12-19 20:16

SiamFC代码讲解，训练过程讲解

siamfc论文：Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTrackinggitHub代码:https://github.com/huanglianghua
啊 昃·2022-12-19 17:00

SiamFC代码讲解，推理测试讲解

siamfc论文：Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTrackinggitHub代码:https://github.com/huanglianghua
啊 昃·2022-12-19 17:59

nnUnet代码解读--数据增强

nnunet项目官方地址MIC-DKFZ/nnUNet准备工作关于nnUnet代码包的安装和配置参考nn-UNet使用记录–代码配置nnUnet最经典的部分在于数据处理，本文简单介绍nnUnet的数据读取和数据增强方法。以nnunet/training/network_training/nnUNetTrainer.py为例数据读取self.dl_tr,self.dl_val=self.get_ba
宁眸·2022-12-19 13:08

知识图谱表示 | TransE原理简介与代码解读

表示学习-TransE原理介绍核心理念在平面直角坐标系中，向量表示三元组知识(h,r,t)(h,r,t)(h,r,t)。其中hhh表示的是头实体的向量表示；rrr表示的是关系的向量表示；ttt指代的是尾实体的向量表示，如果三元组(h,r,t)(h,r,t)(h,r,t)在向量空间中满足下图关系：当我们通过如上图的形式表示三元组时，可以从两个方面对已有知识图谱中的知识做处理：使用词向量对知识图谱已经
HL Lee·2022-12-19 06:35

【Flink】Flink 1.14.0 全新的 Kafka Connector

1.概述转载并且补充：Flink1.14.0全新的KafkaConnector扩展：【Flink】Flink1.13版本KafkaSource代码解读Flink提供了一个ApacheKafka连接器，用于从
九师兄·2022-12-18 16:30

【论文笔记+代码解读】《ATTENTION, LEARN TO SOLVE ROUTING PROBLEMS!》

介绍本文提出了一种注意力层+强化学习的训练模型，以解决TSP、VRP、OP、PCTSP等路径问题。文章致力于使用相同的超参数，解决多种路径问题。文中采用了贪心算法作为基线，相较于值函数效果更好。注意力模型文中定义了AttentionModel以解决TSP问题，针对其它问题，不需要改变模型，只需要修改输入、掩码、解码上下文等参量。模型采用编码-解码结构，编码器生成所有输入节点的嵌入，解码器依次生成输
星月要幸福·2022-12-18 13:05

【论文笔记+代码解读】《The Transformer Network for the Traveling Salesman Problem》

介绍本文采用Transformer架构解决TSP问题，通过强化学习完成训练。在TSP50和TSP100中都有良好表现，与启发式算法对比，TSP50的最佳差距为0.004%，TSP100为0.39%。模型结构文中采用了编码器-解码器结构，首先对全部输入结点进行编码，在解码过程中依次“翻译”出每个结点。编码器编码过程是一个标准的Transformer编码器，由L个多头注意力层组成。每个子层是由一个多头
星月要幸福·2022-12-18 13:30

UNITER多模态预训练模型原理加代码解读

UNITER多模态预训练模型原理1.数据过去的5年中，Vision+NLP的研究者所使用的主要数据集如下展示：本文中所使用到的4种数据集如下图所示,ConceptualCaptions和SBUCaptions数据集是免费的，但是不是太clean：2.算法2.1整体结构这里采用的是two-stagetrainingpipeline训练流程。在一些大量的，含有噪声但是比较cheap的数据上，我们设计一
Taylorandy·2022-12-18 07:46

siris 显著性排序网络代码解读（training过程）Inferring Attention Shift Ranks of Objects for Image Saliency

另：inference部分已更新，见：siris显著性排序网络代码解读（inference过程）文章目录第一部分训练mrcnn网络obj_sal_seg_branch/train.pyobj_sal_seg_branch
Cleo_Gao·2022-12-18 07:14

TF版FasterRCNN:train_val.py代码解读笔记

个人代码阅读笔记。#--------------------------------------------------------#TensorflowFasterR-CNN#LicensedunderTheMITLicense[seeLICENSEfordetails]#WrittenbyXinleiChenandZheqiHe#--------------------------------
南石北岸生·2022-12-18 02:51

SiamFC++注

SiamFC++：TowardsRobustandAccurateVisualTrackingwithTargetEstimationGuidelines摘要。
奔跑的云彩·2022-12-18 01:12

SIAMfc++：采用目标估计准则，实现稳健和准确的视觉跟踪

通过设计一种就是siamfc++分类分支和目标运动估计分支（G1），无歧义分类得分（G2），没有先验知识的分支（G3），估计质量得分（G4),广泛的分析和大量的研究证实了本文提出的有效性。1、介
做计算机视觉的小硕妹子·2022-12-18 01:39

AAAI-2020-SiamFC++：Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines阅读笔记

论文代码地址：https://github.com/MegviiDetection/video_analystAAAI2020论文未开源一、写作动机以往的方法提出了多种目标状态估计方法，但很少考虑到视觉跟踪问题本身的特殊性。跟踪问题可以被视为分类任务和估计任务的组合。第一个任务是通过分类提供一个鲁棒的目标粗定位。第二个任务是估计一个准确的目标状态，通常用一个边界框表示。虽然现代跟踪器已经取得了显著
菜菜子hoho·2022-12-18 01:38

[论文阅读 2020 AAAI 目标跟踪]SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation

简介paper:SiamFC++:TowardsRobustandAccurateVisualTrackingwithTargetEstimationGuidelinescode:MegviiDetection
lingqing97·2022-12-18 01:37

Object Track（五）：经典论文SiamFC（2）方法论

先以我自己的语言整体描述下图中z是模板(即待跟踪的目标，输入的新图像)，x是当前帧的图像，φ是用于提取图像特征的卷积网络，因为作用于x(srch_img)的φ与作用于z(template,模板)的φ完全一样所以称为孪生网络(siamese,也可称暹罗)，经过卷积网络提取特征后分别得到x和z的featuremap，然后将二者卷积(*也表示卷积)，表示上有一些不同，即将6x6x128的featurem
是魏小白吗·2022-12-18 01:07

《SiamFC++：Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines》论文笔记

参考代码：video_analyst1.概述导读：这篇文章指出之前的一些跟踪算法没有深入讨论针对跟踪任务的实质，很多时候只是在某些点上进行突破，因而最后方法的性能总是有局限性的。对此文章深入分析了跟踪网络的特性，因而对跟踪网络的设计提出了4点建议：G1（目标位置估计和目标判别需要接耦，分别具有各自的分支）/G2（目标判别置信度不能与实际相模糊）/G3（不能依赖数据分布等先验知识，否则导致泛化性鲁棒
m_buddy·2022-12-18 00:36

siamfc++自己学习笔记

SiamFC++:通过目标估计指南实现正确和精确的视觉跟踪实验方法：我们通过引入分类和目标状态估计分支(G1)、无歧义分类得分(G2)、无先验知识跟踪(G3)和估计质量得分(G4)来设计我们的全卷积暹罗跟踪器
Hulk_liu·2022-12-18 00:03

目标跟踪 SiamFC++ （Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines）

文章标题：《SiamFC++：TowardsRobustandAccurateVisualTrackingwithTargetEstimationGuidelines》文章地址：https://arxiv.org
Yemiekai·2022-12-18 00:01

openMVS-- Resrtuction Mesh （原理及代码解读）

openMVS--ResrtuctionMesh（原理及代码解读）1、pre-process2、Resrtuctionmesh2.1、DT–`Incrementally`2.1.1、insert3Dpoint
rivaaaa·2022-12-17 22:39

【深度学习】常见的几种激活函数（含源代码解读）

目录：深度学习中常见的几种激活函数一、前言二、ReLU函数三、sigmoid函数四、tanh函数一、前言激活函数（activationfunction）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活，它们将输入信号转换为输出的可微运算。大多数激活函数都是非线性的。由于激活函数是深度学习的基础，下面简要介绍一些常见的激活函数。二、ReLU函数最受欢迎的激活函数是修正线性单元（Rectifiedl
旅途中的宽~·2022-12-17 19:51

如何只用bert夺冠之对比学习代码解读

有监督对比学习：SupervisedContrastiveLearning:https://zhuanlan.zhihu.com/p/1363321511.自监督对比学习一句话总结：不使用label数据，通过数据增强构造样本，使特征提取器提取的特征在增强样本和原始样本的距离更近，其他数据特征与原始样本的更远来训练特征提取器的方法。关键思想：一个batch=n的数据，增强一次变成2n的数据，loss
HxShine·2022-12-17 19:10

史上最全采样方法详细解读与代码实现_残差网络ResNet代码解读

残差网络效果卷积神经网络CNN的发展历史如图所示：从起初AlexNet的的8层网络，到ResNet的152层网络，层数逐步增加。当网络层数增加到一定程度之后，错误率反而上升，其原因是层数太多梯度下降变得越发困难。而ResNet解决了这一问题。目前ResNet是应用最广的图像相关深度学习网络，图像分类，目标检测，图片分割都使用该网络结构作为基础，另外，一些迁移学习也使用ResNet训练好的模型来提取
weixin_39984403·2022-12-17 17:46

深度学习入门之批处理

深度学习入门之批处理参考书籍：深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之批处理前言一、批处理作用二、python实现批处理1.批处理2.代码解读总结前言处理MNIST数据集的神经网络的实现
ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-12-17 11:10

一篇较为详细的Faster RCNN代码解读

文章目录前言一、训练代码二、FasterRCNN整体架构2.1FasterRCNN模型架构2.2FasterRCNNVGG16内部结构2.2.1RegionProposalNetwork结构代码2.2.2VGG16RoIHead结构代码2.3FasterRCNNTrainer类代码介绍参考前言本文将带大家稍微详细地了解FasterRCNN的整体构造以及对应的每个块的构造细节。感谢大佬的Faster
Prymce-Q·2022-12-17 00:46

ATSS：Adaptive Training Sample Selection原理与代码解读

论文BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection官方代码GitHub-sfzhang15/ATSS:BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleS
00000cj·2022-12-16 21:12

YOLOv5全面解析教程①：网络结构逐行代码解读

撰文|Fengwen,BBuf本教程涉及的代码在：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5教程也同样适用于Ultralytics/YOLOv5，因为One-YOLOv5仅仅是换了一个运行时后端而已，计算逻辑和代码相比Ultralytics/YOLOv5没有做任何改变，欢迎star。详细信息请看：一个更快的YOLOv5问世，附送全面中文解析教程1引言YOLO
OneFlow深度学习框架·2022-12-16 12:08

mnist手写数字识别，dnn实现代码解读

mnist手写数字识别，dnn实现代码解读代码及注释？模型结构相关问题net.train（）和net.eval（）的作用？
DreamBoy@·2022-12-16 12:21

ViT代码解读

读懂VIT整体思路切块操作位置编码添加多头注意力机制整体思路VisionTransformer是将Transformer应用在计算机视觉中。Transformer是一个基于注意力的模型，他不依靠卷积神经网络，相比RNN，他可以进行并行运算；相比CNN，计算两者的关系，不会受到距离的远近而增加计算的长度；同时自注意力可以产生更具可解释性的模型。我们可以从模型中检查注意力分布。各个注意头(attent
m0_53384927·2022-12-16 08:03

清晰图解，一图看懂图卷积GCN、时空图卷积ST-GCN

目录1.前言2.普通卷积与图卷积2.1普通卷积2.2图卷积3ST-GCN图卷积的代码解读4.图卷积的缺陷5参考文献6联系方式1.前言本文为我阅读论文SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognition
锌a·2022-12-15 14:13

Spark MLlib源代码解读之朴素贝叶斯分类器，NaiveBayes

SparkMLlib朴素贝叶斯NaiveBayes源代码分析基本原理介绍首先是基本的条件概率求解的公式。P(A|B)=P(AB)P(B)在现实生活中，我们经常会碰到已知一个条件概率，求得两个时间交换后的概率的问题。也就是在已知P(A|B)的情况下，如何求得P(B|A).其中P(A|B)表示在事件B发生的前提下，事件A发生的概率。其中P(A)指的是先验概率或者叫做边缘概率。因为他不需要考虑任何B方面
stevekangpei·2022-12-15 11:27

Anti-UAV比赛测试代码解读

"""baselinefor1stAnti-UAVhttps://anti-uav.github.io/QiangWang2020.02.16"""from__future__importabsolute_importimportosimportglobimportjsonimportcv2importnumpyasnpfromsiamfcimportTrackerSiamFCdefiou(bbo
missyoudaisy·2022-12-14 23:33

YOLOv5全面解析教程①：网络结构逐行代码解读

撰文|Fengwen,BBuf本教程涉及的代码在：https://github.com/Oneflow-In...教程也同样适用于Ultralytics/YOLOv5，因为One-YOLOv5仅仅是换了一个运行时后端而已，计算逻辑和代码相比Ultralytics/YOLOv5没有做任何改变，欢迎star。详细信息请看：一个更快的YOLOv5问世，附送全面中文解析教程1引言YOLOv5针对不同大小（
·2022-12-14 14:40

HOG+SVM进行行人检测（github代码解读）

HOG+SVM进行行人检测代码参考+数据集来源：https://github.com/FrankMa123/-注意使用的scikit-learn库的版本为0.22，高于该版本的scikit-learn库，代码会报出错误（joblib库无法正常使用）本文：主要对原作者的代码进行注释，以便于理解HOG+SVM检测，并有利于将该模型应用到其他分类。致敬原作者！！！一、config.py#包含人的图片数据
京雨·2022-12-14 13:29

Pytorch模型训练实用教程-代码解读(3)

#coding:utf-8importos'''为数据集生成对应的txt文件'''train_txt_path=os.path.join("..","..","Data","train.txt")train_dir=os.path.join("..","..","Data","train")valid_txt_path=os.path.join("..","..","Data","valid.tx
@@北冥有鱼·2022-12-14 00:06

Java BOI与NIO超详细实例精讲

目录JavaBIO示例代码JavaNIO代码解读JavaBIO阻塞IO，每个客户端链接都需要一个独立的线程处理，客户端链接没关闭时，线程链接处于阻塞状态，直到客户端链接关闭如果客户端链接没有读取到数据，
·2022-12-13 18:14

Python实现小游戏--2048

正文本次是我对于Python实现2048这个曾经风靡一时的小游戏的代码解读工作环境一、主逻辑图逻辑图解：黑色是逻辑层，蓝色是外部方法，红色是类内方法，稍后即可知道~状态机。。。
敲代码的猴·2022-12-13 16:17

融合transformer和对抗学习的多变量时间序列异常检测算法TranAD论文和代码解读...

一、前言今天的文章来自VLDBTranAD:DeepTransformerNetworksforAnomalyDetectioninMultivariateTimeSeriesData论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.07284v6.pdf代码地址：https://github.com/imperial-qore/TranAD二、问题在文章中提出了对于多变量异常检测的
AI蜗牛车·2022-12-13 09:37

『NLP学习笔记』长序列预测论文LTSF-Linear解读

Transformer解决方案3.1.预处理(preprocessing)3.2.词向量(embedding)3.3.编码(encoder)3.4.解码(encoder)四.一个简单得令人尴尬的Baseline五.代码解读
布衣小张·2022-12-13 06:46
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他