程明明(南开大学):面向开放环境的自适应视觉感知 (图片来自valse2019程明明老师ppt) 面向识别与理解的神经网络共性技术 深度神经网络通用架构 -- VggNet(ICLR'15).ResNet(CVPR'16).DenseNet(CVPR'17).DLA(CVPR'18).Res2Net()富尺度空间的深度神经网络通用架构 富尺度空间的深度神经网络通用架构 网络结构: 应用:检测任务.分类任务.分割任务 通用视觉基元属性感知 显著性物体检测技术 A Simple Pooling-Ba…

CVPR2020:点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘 Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wei_Multi-Path_Region_Mining_for_Weakly_Supervised_3D_Semantic_Segmentat…

论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题,该方法将定位与分类分开成两个独立的网络,然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练,整体效果达到SOTA,论文化繁为简,值得学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization 论文地址:https://arxiv.org/abs…

前言 本文提出了一种新的弱监督多标签分类(WSML)方法,该方法拒绝或纠正大损失样本,以防止模型记忆有噪声的标签.由于没有繁重和复杂的组件,提出的方法在几个部分标签设置(包括Pascal VOC 2012.MS COCO.NUSWIDE.CUB和OpenImages V3数据集)上优于以前最先进的WSML方法.各种分析还表明,方法的实际效果很好,验证了在弱监督的多标签分类中正确处理损失很重要. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​…

Deep learning for visual understanding: A review 视觉理解中的深度学习:回顾 ABSTRACT: Deep learning algorithms are a subset of the machine learning algorithms, which aim at discovering multiple levels of distributed representations. Recently, numerous deep learni…

1. 在 Analysis Service 分析服务中,Cube (多维数据集) 是以一个多维数据空间来呈现的.在Cube 中,每一个纬度的属性层次结构都形成了一个轴.沿着这个轴,在属性层次结构上的每一个成员包括 “ALL” 成员都在轴上占了一个点. 2. 包含度量值的纬度叫做事实纬度或者度量纬度,度量属性层次结构和其它属性层次结构的区别就是度量属性层次结构没有 ALL 这个成员. 3. 成员的引用 – 引用属性层次结构中的成员有很多方式,但基本的成员引用可以通过与它相关联的纬度和属性层次结构来…

目录 go笔记--几个例子理解context的作用 context interface 先看一个简单的例程 context的作用 contxt相关函数 go笔记--几个例子理解context的作用 经常在http框架里面看到一个context参数,它是做什么的呢,先简单看看它的定义. context interface type Context interface { // Deadline returns the time when work done on behalf of this co…

写在前面: 之所以称作不完全总结,因为我其实没有完完全全地看完此书,但是涵盖了大部分重要章节:同时以下总结是我自己认为很重要知识,细枝末节处难免遗漏,还请详细参考原著. 转载请注明原文出处:http://www.cnblogs.com/qcblog/p/7704788.html 1.java内存区 1.1.运行时数据区 程序计数器是线程隔离的内存空间,并且是规范中唯一一个没有规定OutOfMemoryError的区域. 虚拟机栈也是是线程隔离的区域,方法的调用以栈帧为单位,在虚拟机栈中入栈和出栈…

要实现虚拟机,其实人们主要考虑完成三件事情: 第一,哪些内存需要回收: 第二,什么时候回收: 第三,如何回收. 第二节,对象已死吗    垃圾收集其实主要是针对java堆里面的数据来说的,传统的垃圾收集方法主要是基于引用计数算法,比如windows里面的com或者是actionscript3里面的flash player,以及python语言,但是引用计数算法无法解决对象之间互相影响的问题.所以Java语言没有选用这种方式.    现在主流的商用语言,比如java,c#,都是采用可达性分析的算法…

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