Efficient Coarse-to-Fine Non-Local Module for the Detection of Small Objects 何恺明提出了非局部神经网络(Non-local Neural Networks),非局部通用网络结构,超越CNN. non-local指的就是感受野可以很大. [链接] Efficient Coarse-to-Fine Non-Local Module for t... - 简书 https://www.jianshu.com/p/7e7f67…

转自 http://www.cnblogs.com/lienhua34/archive/2012/04/22/2464859.html C语言中有一个goto语句,其可以结合标号实现函数内部的任意跳转(通常情况下,很多人都建议不要使用goto语句,因为采用goto语句后,代码维护工作量加大).另外,C语言标准中还提供一种非局部跳转“no-local goto",其通过标准库<setjmp.h>中的两个标准函数setjmp和longjmp来实现. C标准库<setjmp.h>…

使用库函数setjmp和longjmp可执行非局部跳转(local goto). 术语"非局部(nonlocal)"是指跳转目标为当前执行函数之外的某个位置. C语言里面有个"臭名昭著"的goto,每次介绍的时候都不忘了带一句,不要使用goto. C语言的goto存在一个限制,即不能从当前函数跳转到另一函数.然而,偶尔还是需要这一功能的.考虑错误处理中经常出现的如下场景:在一个深度嵌套的函数调用中发生了错误,需要放弃当前任务,从多层函数调用中返回,并在较高层级的函数…

CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_No…

module.exports 前文讲到在Angular Material的第二个编译文件docs/gulpfile.js中却看到了一个奇怪的东西module.exports那么module.exports是什么东西呢? 一直以来,javascript最大的诟病就是全局变量,这也成为大型应用开发的最大阻碍.因此,很多人使用了很多方式来解决这个问题.如模块模式(Module Pattern), 而node.js这实现了模块装载系统,来解决组件实现的基本问题. 自从开始研究前端,我也几个相关的关键词在…

原文标题:Node.js Module – exports vs module.exports 原文链接:http://www.hacksparrow.com/node-js-exports-vs-module-exports.html exports 和 module.exports 有什么区别? 你一定很熟悉 Node.js 模块中的用来在你的模块中创建函数的 exports 对象,就像下面这样. 创建一个叫做rocker.js的文件: exports.name = function() {…

20.1 setjmp 和 longjmp 函数 20.1.1 函数介绍 #include <setjmp.h> int setjmp(jmp_buf env); 函数功能:设置非局部跳转的跳转点(设置跳转点) 返回值:直接调用返回0,若从 longjmp 调用返回则返回0 这个函数会被执行两次,一次是自己本身使用的时候返回0,另一次再调用 longjump 的时候,此函数再返回 longjmp 中的 val 值 #include <setjmp.h> void longjmp(j…

NLM原文: 基于图像分割的非局部均值去噪算法 基于图像分割的非局部均值去噪算法_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/6a51abdfcd22bcd126fff705cc17552706225e5a.html…

转载自网站:http://www.cnblogs.com/luo-peng/p/4785922.html 非局部均值去噪(NL-means)   非局部均值(NL-means)是近年来提出的一项新型的去噪技术.该方法充分利用了图像中的冗余信息,在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征.基本思想是:当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到. 理论上,该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度,也就是说,每处理一个像素点时,都要计算它与图像中所有像素点间的相似度.但是考虑到…

非局部均值(NL-means)是近年来提出的一项新型的去噪技术.该方法充分利用了图像中的冗余信息,在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征.基本思想是:当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到. 理论上,该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度,也就是说,每处理一个像素点时,都要计算它与图像中所有像素点间的相似度.但是考虑到效率问题,实现的时候,会设定两个固定大小的窗口:搜索窗口和邻域窗口.邻域窗口在搜索窗口中滑动,根据邻域间的相似性确定像素的权值. 下图是NL-me…