synthetic

Kotlin升级1.5版本synthetic引发的血案分析

场景重现因为项目里面Kotlin版本还停留在1.4，看到1.5版本更新记录提升了性能并且新加了一些特性，准备怒升级一波。怀着开心的心情升级完之后，运行起来就傻眼了！转载请注明来源「申国骏」1625820518128283视频列表有个浮层没有隐藏，就升级下Kotlin，居然还有这个问题，真是太不可思议了！把Kotlin降级回去，然后就好了，确定是因为Kotlin升级导致的问题。接下来就开始分析了。F
申国骏·2023-03-21 16:50

【Brainflow】get_data_from_board代码解读

使用设备：openBCI使用软件：openBCIHub+openBCIGUIv5.1.0,Pycharm使用文件：利用SYNTHETIC_BOARD生成的数据文件使用语言：Python因为看官方文档时看的都是英文
Mocode·2023-01-31 13:46

COLMAP利用已知相机内外参重建NeRF的blender模型

使用的blender数据是NeRF提供的synthetic数据集中的lego
zParquet·2023-01-24 07:58

【论文阅读】LASOR: Learning Accurate 3D Human Pose and Shape Via Synthetic Occlusion-Aware Data and Neural

1.环境配置上1.1报错1.1.1opencvcv2.error:OpenCV(4.6.0)error:(-5:Badargument)infunction‘circle’Overloadresolutionfailed:Can’tparse‘center’.Sequenceitemwithindex0hasawrongtypeCan’tparse‘center’.Sequenceitemwith
weixin_50862344·2023-01-21 14:09

PYTORCH 笔记 DILATE 代码解读

CodeforourNeurIPS2019paper"ShapeandTimeDistortionLossforTrainingDeepTimeSeriesForecastingModels"(github.com)1main函数1.1导入库importnumpyasnpimporttorchfromdata.synthetic
UQI-LIUWJ·2023-01-16 04:51

处理在多标签分类任务中数据不平衡问题——多标签合成少数类过采样技术（Multi label Synthetic Minority Over-sampling Technique,MLSMOTE）

MultilabelSyntheticMinorityOver-samplingTechnique,MLSMOTESMOTEMLSMOTE少数实例选择MinorityInstanceSelection：特征向量生成FeatureVectorGeneration:标签集合生成LabelSetGeneration：MLSMOTE代码（Python）在处理分类问题时，类别失衡是我们经常遇到的问题，也是经
达卜六幺幺·2023-01-15 15:09

pytorch自学笔记——线性回归

处理数据的模块fromd2limporttorchasd2l#生成数据集，这里可以不用看true_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.synthetic_data
还是那个狗蛋·2023-01-13 01:26

线性回归的简介实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2#随机生成features和labels，这里是真实的features,labels=d2l.synthetic
小白学AI·2023-01-13 01:56

【动手学深度学习】线性回归的简洁实现【代码】

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.synthetic_data
I"ll carry you·2023-01-13 01:25

深度学习（2）——框架实现线性回归

一个例子我们还是使用上一个blog中的例子，通过synthetic_data这个函数我们可以获得样本数据，然后自定义w和b值，可以得到样本y值。数据集创建见上一篇文章，接下来的读
星辰大海_coli·2023-01-13 01:25

线性回归简洁实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata#从torch.utils中导入关于data处理的模块fromd2limporttorchasd2l2.调用d2l中的synthetic_data
ReturnNu11·2023-01-13 01:24

线性回归的实现学习

线性回归的实现学习d2l.stnthetic_data函数synthetic_data(w,b,num_example)生成x，y满足关系y=Xw+b+noisey=Xw+b+noisey=Xw+b+noisedata.TensorDataset
带刺的厚崽·2023-01-08 21:50

PSD：由物理先验指导的有原则的合成到真实的去雾（Principled Synthetic-to-Real Dehazing Guided by Physical Priors_CVPR_2021）

概述因为过往基于深度学习去雾的算法当模型用于现实世界的模糊图像时会导致性能下降，为此本文提出了一个有原则的合成到真实的去雾（PSD）框架来提高去雾的泛化性能。从在合成数据上预训练的去雾模型主干开始，PSD利用真实的模糊图像以无监督的方式微调模型。对于微调，我们利用了几个有充分根据的物理先验，并将它们组合成一个先验损失委员会。PSD允许大多数现有的去雾模型作为其主干，并且多个物理先验的组合显着促进了
啦啦啦啦啦啦.·2023-01-06 18:00

[SIGIR 2022] Privacy-Preserving Synthetic Data Generation for Recommendation Systems

摘要推荐系统主要基于用户历史交互数据（例如，先前点击或搜索的项目）进行预测。在收集用户行为数据以构建推荐模型时，存在隐私泄露的风险。然而，现有的隐私保护解决方案仅设计用于在模型训练和结果收集阶段解决隐私问题。当直接与组织共享私人用户交互数据或将其发布给公众时，隐私泄露问题仍然存在。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种用户隐私可控合成数据生成模型（UPC-SDG），该模型基于用户的隐私偏好为用
sinat_38007523·2023-01-05 16:13

matlab基于SVM的手写字体识别,MATLAB--数字图像处理 HOG+SVM识别手写数字

syntheticDir=fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','digits','synthetic');handwrittenDir=fullfile
jacknrose·2022-12-30 22:29

java synthetic class

Syntheticclassdoesnotappearinyourcode,butmadeupbycompiler.E.g.Bridgemethodmadeupbycompilerinjavaistypicallysynthetic.publicclassPair{privateTfirst;privateTsecond;publicvoidsetSecond(TnewValue){second=
Concern·2022-12-30 04:18

【GAN超分辨】Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data

0.前言本文为ESRGAN的扩展，提出一个能够完全在合成数据上训练的面向真实场景的超分模型——Real-ESRGAN。本文的模型生成器采用ESRGAN为骨干结构，而判别器却采用U-Net的结构，更好地提取图像中各部分的纹理特征。本文使用复杂的退化模型来模拟真实场景的退化，所谓复杂，其实是复杂退化上又套了层复杂。Github项目网址：https://github.com/xinntao/Real-E
几维wk·2022-12-24 11:43

TACL 2022 | GAL：合成文本在自然语言处理任务中的应用

Annotate,andLearn:NLPwithSyntheticText收录会议：TACL2022论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.06168博客链接：https://synthetic-text.github.io
PaperWeekly·2022-12-11 08:26

From Synthetic to Real: Image Dehazing Collaborating with Unlabeled Real Data从合成到真实：图像去杂化使用未标记的真实数

问题：合成训练数据和真实世界测试图像之间的域转移通常会导致现有方法的退化方法：我们提出了一种与未标记的真实数据协作的新型图像去雾框架贡献：•我们提出了一个图像去雾框架，以利用解开的特征表示和未标记的真实世界模糊图像来增强单图像去雾。•我们设计了一个解纠缠图像去雾网络（DID-Net），通过从粗到细的策略来预测传输图、潜在无雾图像和大气光照图。•使用解纠缠一致性均值教师网络(DMTNet)来协作标记
迁 凉·2022-12-08 07:32

使用深度学习框架来实现线性回归模型

使用深度学习框架来实现线性回归模型一、生成数据集直接调用d2l中的synthetic_data生成数据集#生成数据集importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w
Moonpie月饼·2022-12-05 08:04

MR-based synthetic CT generation using a deep convolutional neural networkmethod文章详解

电脑断层扫描（ComputedTomography简称(CT):它是用X射线照射人体，由于人体内不同的组织或器官拥有不同的密度与厚度，故其对X射线产生不同程度的衰减作用，从而形成不同组织或器官的灰阶影像对比分布图，进而以病灶的相对位置、形状和大小等改变来判断病情。CT由于有电脑的辅助运算，所以其所呈现的为断层切面且分辨率高的影像。磁共振造影术（MagneticResonanceImaging）简称
Orange_sparkle·2022-12-05 01:54

6. 用深度学习框架来简洁地实现 线性回归模型

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2#通过d2l中的函数来生成features和labelsfeatures,labels=d2l.synthetic_data
chnyi6_ya·2022-12-04 14:20

GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用（第一部分——利用GAN生成合成(synthetic)数据）

（本文基本是对Jasen的《MachineLearningforAlgorithmicTrading》第二版的第21章进行翻译、改写和复现，并用于我们的实际情况）1.准备阶段配置介绍在Anaconda下安装TensorFlow以及在JupyterNotebook中引用的准备，可以参考以下文档https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginn
White__River·2022-12-03 08:09

python 使用张量进行线性回归 （带绘图）

定义函数synthetic_data(w,b,num_examples)生成数
i道i·2022-11-30 15:09

NeRF Pytorch 代码笔记

准备数据有三个资料集：第一个是nerf_synthetic其中包含lego小车不同角度的图片和Camera的位姿。
威尔士矮脚狗·2022-11-27 13:53

【深度学习-pytorch】线性回归的简洁实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.synthetic_data
cc街道办事处·2022-11-27 07:57

MMoE论文中Synthetic Data生成代码(控制多任务学习中任务之间的相关性)

SyntheticData一.前言二.程序实现2.1生成一条数据2.2生成一组相关系数为p的数据集2.3权重系数的余弦相似度与标签相关系数之间的关系一.前言在MMoE论文中，作者人工生成了可以控制不同任务之间相关系数的数据集，并观察不同模型在不同相关系数的多任务学习中的模型效果，如下所示：文中作者给出了数据集生成的数学表达：下面用程序实现以上过程。二.程序实现fromscipy.linalgimp
卡卡南安·2022-11-27 02:48

NERF（神经辐射场）相关数据集下载

数据暂时只有nerf_synthetic、Synthetic_NSVF和360_v2（mipNerf）的数据。
子与鱼与·2022-11-26 23:30

基于人工智能技术的数字内容生成AI Synthetic Media

TheFutureofSyntheticMediarosebud.ai生成的内容自从2014年GAN对抗性生成网络出现，人工智能进入了图像合成的全新时代。最先进的GAN可以生成高分辨率，逼真的彩色图像，我们几乎无法与真实的照片区分开。AI不止步于视觉内容的生成，近年来自然语言处理NLP和自然语言生成NLG的发展，使得文案生成也成为可能。AI可以针对特定受众量身定制，生成品牌独特的营销信息。本文重点
shadowcz007·2022-11-26 17:14

深度学习08线性回归的简洁实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.synthetic_data
画里的风·2022-11-25 12:49

Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data-----阅读阶段

BlindSuper-Resolution：盲超分辨率Real-ESRGAN:TrainingReal-WorldBlindSuper-ResolutionwithPureSyntheticData——代码实践论文研读申明论文地址@Article{wang2021realesrgan,title={Real-ESRGAN:TrainingReal-WorldBlindSuper-Resolutio
MengYa_DreamZ·2022-11-25 04:02

李沐动手学深度学习4.5 正则化 权重衰退代码手动实现

,num_inputs,batch_size=20,100,200,5true_w,true_b=torch.ones((num_inputs,1))*0.01,0.05train_data=d2l.synthetic_data
Stephen Bern·2022-11-23 12:28

数据合成方法 ： 论文 Synthetic Data and Artificial Neural Networks for Natural Scene Text Recognition

SyntheticDataandArtificialNeuralNetworksforNaturalSceneTextRecognition中的数据合成方法论文全文：https://arxiv.org/pdf/1406.2227.pdf第二部分合成数据：由于论文中的CNN模型将整个单词图像作为输入而不是单个字符图像，因此必须有一个有剪裁单词图像的训练数据集。虽然ICDAR，街景文本（SVT）数据集
象驮着的云·2022-11-21 04:32

AI佳作解读系列(三)——深度学习中的合成数据研究

https://www.researchgate.net/post/Synthetic_datasets_vs_real_images_for_comp
weixin_34162228·2022-11-21 04:02

论文阅读：Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images

Preface重新把注意力放到了自然场景文本检测与识别上了。已经从这块方向离开了一年多了。再回来，已经物是人非。都不像以前那么玩了，论文赶紧看起来。上次阅读完ReadingTextintheWildwithConvolutionalNeuralNetworks之后，文中提到了作者自己生成了SyntheticData（人工合成自然场景文本数据）。我想这数据是如何生成的呢？恰好看见VGG实验室这篇CV
chenxp2311·2022-11-21 04:30

论文阅读——Synthetic Medical Images from Dual Generative Adversarial Networks

论文阅读——SyntheticMedicalImagesfromDualGenerativeAdversarialNetworks基于双生成对抗网络合成医学图像fromNIPS2017Abstract目前数据驱动型的方法进行医学图像的分类十分受追捧，但鉴于医学图像的稀缺性，有些图像的获取还涉及到病患隐私等问题使得医学图像更加难以获取。一般只允许将病患的数据用于医学期刊或教学中，也意味着无法为公共研
黄小米吖·2022-11-21 04:28

SynFace Face: Recognition with Synthetic Data 阅读笔记

SynFace:FaceRecognitionwithSyntheticData该文主要目的是将合成的人脸数据用于人脸识别模型的训练，指出了用生成图像来训练无法达到真实图片效果的原因，并给出了解决方法。文中同时还讨论了数据集的深度和广度对模型性能的影响，并研究了数据中一些属性如光照、表情、姿势等对训练结果的影响。背景近年来，人脸识别在一系列具有挑战性的问题上取得了非凡的进展，比如不同年龄匹配、多模
Wisley.Wang·2022-11-21 04:58

论文笔记 Synthetic Data and Artificial Neural Networks for Natural Scene Text Recognition

SyntheticDataandArtificialNeuralNetworksforNaturalSceneTextRecognition这是一篇2014年的文章，主要贡献在于提出了一种合成自然场景文本的方法，并用该方法合成的高度逼真的数据训练深度神经网络识别场景文本，并取得了较好的效果。文章提出的场景文字合成方法已经成为目前常用的大批量OCR数据集合成方法。consideringthatmuc
一棵栗子树·2022-11-21 04:53

什么是合成数据 (Synthetic Data)？

企业在部署人工智能时，往往会遇到数据获取困难、成本高昂，或采集的数据根本不可用等挑战。研究人员在2018年曾发现，顶尖的面部识别软件在识别肤色较深的人时，错误率高达34%。原因就在于用于训练这些模型的数据缺少一整个种群的子集。在这种情况下，合成数据可以提供一种令人信服的解决方案。合成数据是通过计算机程序人工生成的数据，而不是由真实事件产生的数据。企业可以通过使用合成数据填补潜在或边缘的使用场景、节
澳鹏Appen·2022-11-21 04:21

【论文精读】Is Synthetic data from generative models ready for image recognition? 生成数据对图像识别的影响

【标题】扩散模型生成数据对图像识别的影响1.总体介绍发展现状：扩散模型已经可以生成高质量的样本，之前有人研究过生成数据对cv的作用，但是局限于小领域和小规模。研究目的：扩散样本对视觉领域的作用，手工标注的样本昂贵、有隐私和安全风险。探讨方向：生成样本对cv有用，具体哪方面有用？实验分为三个部分，zero-shot、few-shot和pretrain2.zero-shot研究目的：多大程度上影响&如
joyce_peng·2022-11-21 04:49

MoSE论文中Sequential Synthetic Dataset生成代码(时间序列多任务学习数据集)

SequentialSyntheticData一.前言二.程序实现一.前言在MoSE论文中，作者人工生成了具有时序关系的多任务学习数据集，用于比较不同模型在时序多任务学习中的性能，如下所示：作者提到这组数据集的生成参考了MMoE论文中的人工数据集：MMoE论文中SyntheticData生成代码(控制多任务学习中任务之间的相关性)文中作者给出了数据集生成的数学表达和符号解释：但是作者并没有提及函数
卡卡南安·2022-11-20 22:10

NeRF 源码分析解读（一）

/data/nerf_synthetic/lego文件夹下的树结构：train、tes
面里多加汤·2022-11-20 19:00

Programming Differential Privacy第十五章Synthetic Data合成数据

文章目录SyntheticData合成数据1.学习目标2.SyntheticRepresentation:aHistogram合成表示：直方图3.AddingDifferentialPrivacy添加差分隐私4.GeneratingTabularData生成表格数据5.GeneratingMoreColumns生成更多列总结SyntheticData合成数据1.学习目标描述差异私有合成数据的概念，
Charliefive·2022-11-17 09:28

CVPR2018/语义分割/UDA：Learning from Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Semantic Segmentation

LearningfromSyntheticData:AddressingDomainShiftforSemanticSegmentation从合成数据中学习:面向语义分割的域转移0.摘要1.概述2.相关工作3.方法3.1.网络块描述3.2.处理源数据和目标数据3.3.迭代优化3.4.D的设计4.实验和结果4.1.SYNTHIA->CITYSCAPES4.2.GTA5->CITYSCAPES5.讨论
HheeFish·2022-10-19 07:21

异常检测论文（二）

NSA:NaturalSyntheticAnomalies（synthetic:合成的人造的）摘要我们在此提出了一种全新的自监督方法：NSA，该方法可以仅使用正常数据训练出一个解决异常检测和定位问题的端到端模型
方生784·2022-08-02 16:03

一文搞懂Java桥接方法

可用method.isBridge()判断method是否是桥接方法，在生成的字节码中会有flags标记ACC_BRIDGE,ACC_SYNTHETIC，根据来自深
·2022-07-25 18:39

java 桥接方法

可用method.isBridge()判断method是否是桥接方法，在生成的字节码中会有flags标记ACC_BRIDGE,ACC_SYNTHETIC
默念x·2022-07-25 15:00

mac，Monterey，Big Sur根目录无法创建，无法访问解决

增加关联sudovi/etc/synthetic.conf具体内容：data/users/data#注意，这里data前面没有/,并且与后面内容使用tab分割,这个非常重要！
syxyabc·2022-05-23 20:40

李沐 线性回归 + 基础优化算法

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnntrue_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.synthetic_data
人生如梦须尽欢·2022-05-20 07:29

不平衡分类（二）-过采样（SMOTE）【Synthetic Minority Over-Sampling Technique ，“人工少数类过采样法“】

SMOTE的全称是SyntheticMinorityOver-SamplingTechnique即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。一、SMOTE原理1、SMOTE步骤__1.选一个正样本红色圈覆盖2、SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K=3）3、SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本绿色的4、SMOTE步骤__4
u013250861·2022-04-25 07:38
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