文章下载地址:A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分  论文中文翻译 摘要:基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率.利用足够的已标记图像,基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果. 然而在实际应用中,缺陷样本或负样本通常难以预先收集,并且手动标记需要耗费大量时间.本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架. 其检测原理是建立一个重建网络,如果它们存在,可以修复样本…

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积…

特别声明:本文来源于掘金,"预留"发表的[Apache Calcite 论文学习笔记](https://juejin.im/post/5d2ed6a96fb9a07eea32a6ff) 最近在关注大数据处理的技术和开源产品的实现,发现很多项目中都提到了一个叫 Apache Calcite 的东西.同样的东西一两次见不足为奇,可再三被数据处理领域的各个不同时期的产品提到就必须引起注意了.为此也搜了些资料,关于这个东西的介绍2018 年发表在 SIGMOD 的一篇论文我觉得是拿来入门最合适…

一.概述 本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用,原始代码来源于:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 实现的功能是输入一张图片,对图片中的目标进行识别,输出结果在图片中通过红色框线标记出来.如下: YOLO简介 YOLO(You Only Look Once)是一种最先进的实时目标检测系统.官方网站:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 本文采用的是TinyYolo2模型,可以识别的目标类型包…

最近课程作业让阅读了这篇经典的论文,写篇学习笔记. 主要是对论文前半部分Lasso思想的理解,后面实验以及参数估计部分没有怎么写,中间有错误希望能提醒一下,新手原谅一下. 1.整体思路 作者提出了一种收缩和选择方法Lasso,这是一种可以用于线性回归的新的估计方法.它具有子集选择和岭回归的各自的优点.像子集选择一样可以给出具有解释力的模型,又能像岭回归一样具有可导的特性,比较稳定.同时避免了子集选择不可导,部分变化引起整体巨大变化这一不稳定的缺点.以及岭回归不能很好的收缩到0的缺点. 2.对文章…

检测边缘和轮廓不仅重要,还经常用到,它们也是构成其他复杂操作的基础. 直线和形状检测与边缘和轮廓检测有密切的关系. 霍夫hough 变换是直线和形状检测背后的理论基础.霍夫变化是基于极坐标和向量开展的,常规的直线是二维平面直角坐标上建立的 y = kx + b 该直线的参数 k.b 存在有负值,负值则不便于计算(有资料这样撰写的,没有深究,就以此为参考吧),对于极坐标而言,其表达式为 r=x * cosθ + y * sinθ 参数r.θ均可以为正数(极坐标r值永远是大于等于0的数,θ就可以用0…

先附上论文链接  https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自学MIT的6.824分布式课程,找到两个比较好的github:MIT课程<Distributed Systems >学习和翻译 和 https://github.com/chaozh/MIT-6.824-2017 6.824的Lab 2 就是实现Raft算法.Raft是一种分布式一致性算法,提供了和paxos相同的功能和性能,但比paxos要容易理解很多…

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机…

尊重原创,转载请注明:http://blog.csdn.net/tangwei2014 这是继RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,rbg(Ross Girshick)大神挂名的又一大作,起了一个很娱乐化的名字:YOLO.  虽然目前版本还有一些硬伤,但是解决了目前基于DL检测中一个大痛点,就是速度问题.  其增强版本GPU中能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640  代码下载:https://git…

Classifification of Hyperspectral and LiDAR Data Using Coupled CNNs 来源:IEEE TGRS 2020 下载:https://arxiv.org/abs/2002.01144 Abstract 本篇论文的主要工作就是基于信息融合的分类任务. 在这篇论文中,作者通过使用两个耦合的CNN,提出一种融合高光谱和LiDAR数据的框架.设计一个CNN从高光谱数据中了解光谱空间特征,另一个则用于捕获来自LiDAR数据.它们都由三个卷积层组成…