CVPR 2013 关于图像/场景分类(classification)的文章paper list 八14by 小军   这个搜罗了cvpr2013有关于classification的相关文章,自己得mark下来好好看看,好快啊,都快研二了,但是还是一点头绪都没!好好看看,争取每篇文章写点思想. Oral: 1.Rolling Riemannian Manifolds to Solve the Multi-class Classification Problem Rui Caseiro, Pedr

Pytorch迁移学习实现驾驶场景分类 源代码:https://github.com/Dalaska/scene_clf 1.安装 pytorch 直接用官网上的方法能装上但下载很慢.通过换源安装发现torchvision找不到.还有一个方法是下载.whl然后用pip install安装. pip install .\torch-1.4.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl .\torchvision-0.5.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.wh

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕.届时,旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会,助力计算机视觉技术的交流与落地.本文介绍了旷视科技被 ECCV 2018 所接收的一篇论文,该论文提出了一种用于场景理解的统一感知解析网络——UPerNet. 论文名称:<Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding>

MIT发文:深度视觉的量化表示................ Places2 是一个场景图像数据集,包含 1千万张 图片,400多个不同类型的场景环境,可用于以场景和环境为应用内容的视觉认知任务. GitHub源代码:https://github.com/CSAILVision/NetDissect 论文地址:http://netdissect.csail.mit.edu/final-network-dissection.pdf Place205 Model集结地:http://places.

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(

本周的特推非常得延续上周的特点--会玩,向别人家的女朋友发送早安.这个错误是如何发生的呢?如何有效避免呢?自己用 daily_morning 免部署.定制一个早安小助手给女友吧. 除了生活中的错误,工作中的 Golang 使用错误怎么办?100-go-mistakes 收录了 100 个错误发生场景和最佳实践,有效避免加班修 Bug. 此外,还有 TS 的新手教程无痛绕坑上手新语言,surrealdb 开启云数据库模式来体验一把 Node.js 的爬虫工具. 以下内容摘录自微博@HelloGit

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau

前言 在机器学习中,“分类”和“回归”这两个词经常听说,但很多时候我们却混为一谈.本文主要从应用场景.训练算法等几个方面来叙述两者的区别. 本质区别 分类和回归的区别在于输出变量的类型.分类的输出是离散的,回归的输出是连续的. 定量输出称为回归,或者说是连续变量预测: 定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. 若我们欲预测的是离散值,例如"好瓜""坏瓜",此类学习任务称为 "分类".若欲预测的是连续值,例如西瓜的成熟度0.95 ,0.37,此类学

一.实验介绍 1.1 实验内容 本次课程讲的是在实验楼的在线环境中,如何使用 Github 去管理在在线环境中使用的代码.配置.资源等实验相关文件,怎样去添加.同步和下拉在远程仓库中的实验文件,以此来维持自身的实验进度. 1.2 实验知识点 SSH 公私钥的基本使用 Github 的基本使用 Git 工具的基本使用 1.3 实验环境 git: Git 管理工具 ssh-keygen:SSH 公私钥管理工具 xfce终端 1.4 适合人群 本课程难度为简单,属于基础级别课程,适合具有 Bash 命

一.创建场景 1. 使用场景创建设置对话框 场景分类: 1. 人工场景:相比面向目标场景,人工场景在实际工作中的应用更为广泛. 2. 面向目标场景:预先定义了一个测试目标,LoadRunner将根据这个目标自动构建场景,有点类似向导模式. 手动场景的两种方式: 用户组方式:虚拟用户分组,测试工程师可以自由地分配各组用户数量(LoadRunner默认用户组方式): 分布百分比方式:需要测试工程师指定某些用户所占的百分比和用户总数,系统再根据这些数据计算产生出具体某类用户的数量(通过勾选"Use t

前言 平时大家在在逛 github 时或多或少都看到过项目首页各式各样的小徽章,不知道你是否和我一样好奇这些小徽章都是哪来的呢? 首先我们先来一睹为快目前前端开发的三大主流框架: var ,看一看他们的 github 项目首页有哪些小徽章吧! Vue : https://github.com/vuejs/vue Angular : https://github.com/angular/angular React : https://github.com/facebook/react 小结: 前端

从物联网防火墙himqtt源码谈哈希和红黑树的应用场景区别 himqtt是首款完整源码的高性能MQTT物联网防火墙 - MQTT Application FireWall,C语言编写,很多数据结构适合初学者收藏. 哈希和红黑树的详细教程很多,本文就不重复了,但初学者往往云里雾里,不知道实战项目该用谁,今天笔者就从结合himqtt的源码,从物联网安全角度来对比一下哈希数据结构和红黑树的应用场景. 一.哈希和红黑树基本原理 哈希(hash)也称散列,通过散列算法变成固定的输出到数组,所有的线性数据结

场景:github上没有repository,将pycharm中的工程push到github 1.在pycharm中登录github 2.新建工程后,选择“share project on github”: 3.弹出提示框: 4.success intellij idea的配置相同

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data   Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能

概述 Github在被微软收购后,不忘初心,且更大力度的造福开发者们,推出了免费私有仓库等大更新.近期又开放了packages和actions两个大招,经笔者试用后感觉这两个功能配合起来简直无敌. GitHub Packages 是一个和每一个代码仓库关联的软件包仓库.通俗来说就是代码仓库中存放的是源码,软件包仓库中存放的是编译输出后的可以被各个语言生态的依赖管理工具直接依赖的lib.类似的我们熟知的有maven中央仓库和nmp仓库. GitHub Actions 是一个Github原生的持续集

2-2.5-3D的室内场景理解 主要内容 摘要随着低成本.紧凑型2-2.5-3D视觉传感设备的出现,计算机视觉界对室内环境的视景理解越来越感兴趣.本文为本课题的研究提供了一个全面的背景,从历史的角度开始,接着是流行的三维数据表示和对可用数据集的比较分析.在深入研究特定于应用程序的细节之前,简要介绍了在文献中广泛使用的底层方法的核心技术.之后根据基于场景理解任务的分类,回顾了所开发的技术:包括全局室内场景理解以及子任务,例如场景分类.对象检测.姿势估计.语义分割.三维重建.显著性检测.基于物理的推

目录 朴素贝叶斯分类(NBC) 程序简介 分类流程 字典(dict)构造:用于jieba分词和槽值替换 数据集构建 代码分析 另外:点击右下角魔法阵上的[显示目录],可以导航~~ 朴素贝叶斯分类(NBC) 这篇博客的重点不在于朴素贝叶斯分类的原理,而在于怎么用朴素贝叶斯分类器解决实际问题.所以这边我就简单介绍以下我们使用的模型. NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类.它假设特征条件之间相互独立,先

iOS8 Core Image In Swift:自动改善图像以及内置滤镜的使用 iOS8 Core Image In Swift:更复杂的滤镜 iOS8 Core Image In Swift:人脸检测以及马赛克 iOS8 Core Image In Swift:视频实时滤镜 上 面那篇文章主要是Core Image的基础,只是为了说明CIImage.CIFilter.CIContext,以及基础滤镜的简单使用.在上一篇中几乎没有对滤镜进行更复杂的 操作,都是直接把inputImage扔给CI

R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里,我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法,可以将mAP在VOC2012最