由MLP估计标签映射函数

2020厦门大学综述翻译：3D点云深度学习（Remote Sensiong期刊）

目录摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

基于OpenCL的深度学习工具：AMD MLP及其使用详解

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型

《Predict Anchor Links across Social Networks via an Embedding Approach》阅读笔记

基本信息文献:Predict Anchor Links across Social Networks via an Embedding Approach 时间:2016 期刊:IJCAI 引言预测跨社交网络的锚链接对于一系列应用具有重要意义,包括跨网络信息扩散和跨域推荐.一个具有挑战性的问题是:如果只有网络的结构信息可用,我们是否能够以及在多大程度上解决锚链预测问题. 有关锚链接的信息通常在实际情况下不可用,因为大多数用户没有动机或不愿意在不同的在线社交网络中明确关联他们的身份.这就引出了锚

Image Processing and Analysis_15_Image Registration：Image registration methods a survey——2003

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

RFID基础知识

BS:BinarySearch. TSA:TimeSlottedAloha. BSA:基本二进制搜索算法. DBSA:动态二进制搜索算法. RBSA:后退式二进制搜索算法. FSA:Frame Slotted Aloha. EB-FSA:Estimate Binary FSA.先用固定帧长,根据碰撞率再不断改变帧长,直至碰撞率低于阈值,此时可准确估计标签数量,动态确定最佳帧长. Time_SE:Time System Efficiency时间系统效率(用来评价该类算法的一种机制).

论文笔记（3）：STC: A Simple to Complex Framework for Weakly-supervised Semantic Segmentation

论文题目是STC,即Simple to Complex的一个框架,使用弱标签(image label)来解决密集估计(语义分割)问题. 2014年末以来,半监督的语义分割层出不穷,究其原因还是因为pixel级别的GroundTruth太难标注,因此弱监督成了人们研究的一个热门方向. 作者的核心思想是提出了层层递进的三个DCNN. 具体来讲,作者一共训练了三个网络:Initial DCNN.Enhanced DCNN和Powerful DCNN.分别解释如下: 1 . Initial DCNN:

论文阅读 | A Curriculum Domain Adaptation Approach to the Semantic Segmentation of Urban Scenes

paper链接:https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接:https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 摘要: 在过去的5年里面,卷积神经网络在语义分割领域大获全胜,语义分割是许多其他应用的核心任务之一,这其中包括无人驾驶.增强现实.然而,训练一个卷积神经网络需要大量的数据,而对于这些数据的收集和标注是极其困难的.计算机图形学领域的最新研究进展使得利用计算机生成的注释在接近真实照片的合成图像上训练CNN

论文阅读笔记（十七）【ICCV2017】：Dynamic Label Graph Matching for Unsupervised Video Re-Identiﬁcation

Introduction 文章主要提出了 Dynamic Graph Matching(DGM)方法,以非监督的方式对多个相机的行人视频中识别出正确匹配.错误匹配的结果.本文主要思想如下图: 具体而言:方法采用迭代的方式,每次迭代生成一个二部图(bipartite),估计标签并学习区分矩阵.通过不断迭代,标签准确率提高,矩阵区分度更显著.方法加入了重新加权策略(re-weighting),提供软标签而不是硬标签,来降低标签的误差. Graph Matching for Video Re-ID (

《Stepwise Metric Promotion for Unsupervised Video Person Re-identification》 ICCV 2017

Motivation: 这是ICCV 17年做无监督视频ReID的一篇文章.这篇文章简单来说基于两个Motivation. 在不同地方或者同一地方间隔较长时间得到的tracklet往往包含的人物是不同的一个tracklet里面,大多数图片帧对应的都是同一个人以上两点虽然是假设,但是也是满足大部分条件下的客观事实,之后的一些操作便是基于这两点假设展开. Introduction: 这篇文章的出发点在于避免ReID领域令人头疼的标注工作.至于为什么做基于Video的ReID作者解释道首先是因为v

论文笔记：多标签学习综述（A review on multi-label learning algorithms）

2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 张敏灵,周志华简单介绍传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签.本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容,包括相关定义,评价指标,8个多标签学习算法,相关的其它任务. 论文大纲相关定义:学习任务,三种策略评价指标:基于样本的评价指标,基于标签的评价指标学习算法:介绍了8个有代表性的算法,4个基于问题转化的算法和4

（数据科学学习手札36）tensorflow实现MLP

一.简介我们在前面的数据科学学习手札34中也介绍过,作为最典型的神经网络,多层感知机(MLP)结构简单且规则,并且在隐层设计的足够完善时,可以拟合任意连续函数,而除了利用前面介绍的sklearn.neural_network中的MLP来实现多层感知机之外,利用tensorflow来实现MLP更加形象,使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识,本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍,并实现MNIST数据集的分类任务: 二.MNIST分类作为数据挖掘工

人体姿态和形状估计的视频推理：CVPR2020论文解析

人体姿态和形状估计的视频推理:CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrained models are available at: https://github.com/mkocabas/VIBE 摘要人体运动是理解行为的基础.尽管在单图像三维位姿和形状估计方面取得了进展,

【CSS进阶】伪元素的妙用--单标签之美

最近在研读 <CSS SECRET>(CSS揭秘)这本大作,对 CSS 有了更深层次的理解,折腾了下面这个项目: CSS3奇思妙想 -- Demo (请用 Chrome 浏览器打开,非常值得一看).采用单标签完成各种图案,许多图案与本文有关. 也希望觉得不错的同学顺手在我的 Github 点个 star : CSS3奇思妙想 . 正文从这里开始,本文主要讲述一下伪元素 before 和 after 各种妙用. :before和::before的区别在介绍具体用法之前,简单介绍下伪类和

初探React，将我们的View标签化

前言我之前喜欢玩一款游戏:全民飞机大战,而且有点痴迷其中,如果你想站在游戏的第一阶梯,便需要不断的练技术练装备,但是腾讯的游戏一般而言是有点恶心的,他会不断的出新飞机.新装备.新宠物,所以,很多时候你一个飞机以及装备还没满级,新的装备就又出来了,并且一定是更强! 于是很多人便直接抛弃当前的飞机与装备,追求更好的,这个时候如果是人民币玩家或者骨灰级大神玩家的话,基本可以很快站在世界的顶端,一者是装备好,一者是技术好,但是我不愿意投入太多钱,也不愿意投入过多精力,于是在一套极品装备满级后会积累资源

【转】你所不知道的HTML <head/> 头标签

HTML的头部内容特别多,有针对SEO的头部信息,也有针对移动设备的头部信息.而且各个浏览器内核以及各个国内浏览器厂商都有些自己的标签元素,有很多差异性.移动端的工作已经越来越成为前端工作的重要内容,除了平常的项目开发,HTML 头部标签功能,特别是meta,link等标签的功能属性显得非常重要.这里整理了一份 <head> 部分的清单,让大家了解每个标签及相应属性的意义,写出满足自己需求的 <head> 头部标签,可以很有效的增强页面的可用性. 注:去年整理过移动前端不得不了解的

mybatis : trim标签, “等于==”经验, CDATA标签 ,模糊查询CONCAT,LIKE

一.My Batis trim标签有点类似于replace效果. trim 属性, prefix:前缀覆盖并增加其内容 suffix:后缀覆盖并增加其内容 prefixOverrides:前缀判断的条件 suffixOverrides:后缀判断的条件比如:Java SQL语句如下, select b.* from sys_menu b where 1 = 1 <trim suffix="WHERE" suffixOverrides="AND | OR">

手势估计- Hand Pose Estimation

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料 1)HANDS CVPR 2016 2)HANDS 2015 Dataset 3)CVPR 2016 4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab) 5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep

video标签的属性和方法总结

最近想做一个弹幕插件,查了很多video标签的属性和方法 error属性在正常读取时候,使用媒体数据的过程中,video元素或audio元素的error属性为null,但是任何时候只要出现错误,error属性将返回一个MediaError对象,该对象的code返回对应的错误状态,共有4个可能值: MEDIA_ERR_ABORTED(数字值为1),媒体数据的下载过程由于用户的操作原因而被终止. MEDIA_ERR_NETWORK(数字值为2),确认媒体资源可用,但是在下载出现网络错误,媒体数据的

[转] 移动前端不得不了解的HTML5 head 头标签

HTML的头部内容特别多,有针对SEO的头部信息,也有针对移动设备的头部信息.而且各个浏览器内核以及各个国内浏览器厂商都有些自己的标签元素,有很多差异性.移动端的工作已经越来越成为前端工作的重要内容,除了平常的项目开发,HTML 头部标签功能,特别是meta,link等标签的功能属性显得非常重要.这里整理了一份 <head> 部分的清单,让大家了解每个标签及相应属性的意义,写出满足自己需求的 <head> 头部标签,可以很有效的增强页面的可用性. 注:去年整理过移动前端不得不了解

RFID标签

定义: RFID无线射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境.RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个电子标签, 操作快捷方便. RFID标签标签(Tag):由耦合元件及芯片组成,每个RFID标签具有唯一的电子编码,附着在物体上标识目标对象,俗称电子标签或智能标签 RFID电子标签:有源标签,无源标签,半有源半无源标签. RFID工作原理:标签进入磁场后,接收解读器发出的射频信号,凭借感应电流所获得的能

让ie浏览器支持html5新标签的解决方法(使用html5shiv)

没估计错的话旧版浏览器都是不识别这些新增的标签所以都是用行内元素来处理解决的,所以,有一个解决办法的突破口就是让它变成块状元素就不会处于同一行了,这样在新旧浏览器都是可以显示同样的效果,再者就是让浏览器识别标签,需要新增标签,具体解决办法是: IE8/IE7/IE6支持通过document.createElement方法产生的标签,可以利用这一特性让这些浏览器支持HTML5新标签,代码如下: document.createElement(‘新标签’); / /新增创建新标签方式一:Coding

由MLP估计标签映射函数

热门专题