添加了解码模块来重构精确的图像物体边界.对比如图 deeplab v3+采用了与deeplab v3类似的多尺度带洞卷积结构ASPP,然后通过上采样,以及与不同卷积层相拼接,最终经过卷积以及上采样得到结果. deeplab v3: 基于提出的编码-解码结构,可以任意通过控制 atrous convolution 来输出编码特征的分辨率,来平衡精度和运行时间(已有编码-解码结构不具有该能力.). 可以用来挖掘不同尺度的上下文信息 PSPNet 对不同尺度的网络进行池化处理,处理多尺度的上下文内容信

Google官方MVP Sample代码解读 关于Android程序的构架, 当前(2016.10)最流行的模式即为MVP模式, Google官方提供了Sample代码来展示这种模式的用法. Repo地址: android-architecture. 本文为阅读官方sample代码的阅读笔记和分析. 官方Android Architecture Blueprints [beta]: Android在如何组织和构架一个app方面提供了很大的灵活性, 但是同时这种自由也可能会导致app在测试, 维护

简介 本篇为大家介绍一个优秀的开源小项目:WebViewJavascriptBridge. 它优雅地实现了在使用UIWebView时JS与ios 的ObjC nativecode之间的互调,支持消息发送.接收.消息处理器的注册与调用以及设置消息处理的回调. 就像项目的名称一样,它是连接UIWebView和Javascript的bridge.在加入这个项目之后,他们之间的交互处理方式变得很友好. 在native code中跟UIWebView中的js交互的时候,像下面这样: //发送一条消息给UI

SoftmaxLayer and SoftmaxwithLossLayer 代码解读 Wang Xiao 先来看看 SoftmaxWithLoss 在prototext文件中的定义: layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" bottom: "fc8" bottom: "label" top: "loss" } 再看SoftmaxWithLossLayer的.

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Jsoup代码解读之八-防御XSS攻击 防御XSS攻击的一般原理 cleaner是Jsoup的重要功能之一,我们常用它来进行富文本输入中的XSS防御. 我们知道,XSS攻击的一般方式是,通过在页面输入中嵌入一段恶意脚本,对输出时的DOM结构进行修改,从而达到执行这段脚本的目的.对于纯文本输入,过滤/转义HTML特殊字符<,>,",'是行之有效的办法,但是如果本身用户输入的就是一段HTML文本(例如博客文章),这种方式就不太有效了.这个时候,就是Jsoup大显身手的时候了. 在前面,我

Jsoup代码解读之七-实现一个CSS Selector 当当当!终于来到了Jsoup的特色:CSS Selector部分.selector也是我写的爬虫框架webmagic开发的一个重点.附上一张street fighter的图,希望以后webmagic也能挑战Jsoup! select机制 Jsoup的select包里,类结构如下: 在最开始介绍Jsoup的时候,就已经说过NodeVisitor和Selector了.Selector是select部分的对外facade,而NodeVisito

Jsoup代码解读之四-parser 作为Java世界最好的HTML 解析库,Jsoup的parser实现非常具有代表性.这部分也是Jsoup最复杂的部分,需要一些数据结构.状态机乃至编译器的知识.好在HTML语法不复杂,解析只是到DOM树为止,所以作为编译器入门倒是挺合适的.这一块不要指望囫囵吞枣,我们还是泡一杯咖啡,细细品味其中的奥妙吧. 基础知识 编译器 将计算机语言转化为另一种计算机语言(通常是更底层的语言,例如机器码.汇编.或者JVM字节码)的过程就叫做编译(compile).编译器(

Jsoup代码解读之三-Document的输出   Jsoup官方说明里,一个重要的功能就是output tidy HTML.这里我们看看Jsoup是如何输出HTML的. HTML相关知识 分析代码前,我们不妨先想想,“tidy HTML"到底包括哪些东西: 换行,块级标签习惯上都会独占一行 缩进,根据HTML标签嵌套层数,行首缩进会不同 严格的标签闭合,如果是可以自闭合的标签并且没有内容,则进行自闭合 HTML实体的转义 这里要补充一下HTML标签的知识.HTML Tag可以分为block和i

Jsoup代码解读之一-概述 今天看到一个用python写的抽取正文的东东,美滋滋的用Java实现了一番,放到了webmagic里,然后发现Jsoup里已经有了…觉得自己各种不靠谱啊!算了,静下心来学学好东西吧! Jsoup是Java世界用作html解析和过滤的不二之选.支持将html解析为DOM树.支持CSS Selector形式选择.支持html过滤,本身还附带了一个Http下载器.从今天开始会写一个Jsoup源码解读系列,比起之前的博客,尽量会写的详尽一些. 概述 Jsoup的代码相当简洁

Jsoup代码解读之二-DOM相关对象   之前在文章中说到,Jsoup使用了一套自己的DOM对象体系,和Java XML API互不兼容.这样做的好处是从XML的API里解脱出来,使得代码精炼了很多.这篇文章会说明Jsoup的DOM结构,DOM的遍历方式.在下一篇文章,我会并结合这两个基础,分析一下Jsoup的HTML输出功能. DOM结构相关类 我们先来看看nodes包的类图: 这里可以看到,核心无疑是Node类. Node类是一个抽象类,它代表DOM树中的一个节点,它包含: 父节点pare

MXNet--DMLC-Core代码解读与宏 dmlc-core是Distributed (Deep) Machine Learning Community的一个基础模块,这个模块用被应用到了mxnet中.dmlc-core在其中用了比软多的宏技巧,代码写得很简洁,值得大家学习.这博客中讲解了其中的宏和mxnet中是怎么向dmlc-core中注册函数和初始化参数的. 宏(Macros)的一般用法与特殊用法 C/C++中的宏是编译的预处理,主要用要文本替换.文本替换就有很多功能,比如用来控制编译的

经过秋招和毕业论文的折磨,提交完论文終稿的那一刻总算觉得有多余的时间来搞自己的事情. 研究论文做的是图像修复相关,这里对基于深度学习的图像修复方面的论文和代码进行整理,也算是研究生方向有一个比较好的结束.好啦,下面开始进入正题- 所有的image inpainting的介绍在这里: 基于深度学习的Image Inpainting(论文+代码) Context encoders for image generation 1. Encoder-decoder pipeline 网络结构是一个简单的编

腾讯开源的 Paxos库 PhxPaxos 代码解读---Accept阶段(一) 在看Accept阶段代码之前, 我们再回想一下 Basic Paxos算法; 1.  Basic Paxos 算法是为了使集群中的Acceptor们达成一个最终的值, 或者不能达成一个最终的值; 就是说, 要么达成一个最终的值, 某个时间点上, 多数派节点都是一个一致的值, 这个值就是最终的值; 否则, 没有多数派在某个时间点达成一个一致的值, 这个值不断被新的提议(Proposal)刷新, 无法达成最终值; 这种

一.介绍 weex 是阿里出品的一个类似RN的框架,可以使用前端技术来开发移动应用,实现一份代码支持H5,IOS和Android.最新版本的weex已默认将vue.js作为前端框架,而weex-hacknews则是weex官方出品的,首个使用 Weex 和 Vue 开发的 Hacker News 原生应用,在项目中使用了 Vuex 和 vue-router等官方组件 .因此这个应用可以作为weex-vue开发的典范,分析该项目代码可以了解如何使用weex技术栈进行开发,实现同一份代码在 iOS.

directshow 虚拟摄像头 实例 代码解读 本文只介绍这个源码的大致构成以及怎么修改,因为其他的我也不会啊哈哈哈,我就是用QQ调用虚拟摄像头读取我自己的视频或者图片播放给别人让别人以为这就是实时的而已. 1,示例代码:QQ可用 Directshow实现的虚拟摄像头(win10+vs2013,c++代码)    没有积分的又需要代码可以邮件找我huqiaoping23@qq.com   2,源码说明 此源码包含了directshow的库文件,相关配置文件也保存在工程中,可以直接运行,不需要额

转自:http://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/53046542 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明.   目录(?)[-] 综述 代码解读 step by step 1 预处理阶段 11 载入训练集测试集 12 图片上采样 13 镜像图片 2 训练阶段 21 定义scanner用于扫描图片并提取特征 22 设置scanner扫描窗口大小 23 定义trainer用于训练人脸检测器 24 训练生成人脸检测器 25 测试 3 tips 3

转自:http://www.blogjava.net/dragonshrimp/archive/2008/03/01/183060.html Ext.extend用法以及代码解读 概述 Ext.extend是Ext的继承机制,这个函数的代码相当难懂.要明白这个函数的代码,首先要知道这个函数如何使用. 使用方式 使用示例 假设有个function名为SuperClass,要实现一个子类,名为MyClass.下面的两种方式都可以实现这个功能. MyClass = Ext.extend(SuperCl

本文作者是计算机视觉life公众号成员蔡量力,由于格式问题部分内容显示可能有问题,更好的阅读体验,请查看原文链接:代码解读 | VINS 视觉前端 vins前端概述 在搞清楚VINS前端之前,首先要搞清楚什么是SLAM前端? SLAM的前端.后端系统本身没有特别明确的划分,但是在实际研究中根据处理的先后顺序一般认为特征点提取和跟踪为前端部分,然后利用前端获取的数据进行优化.回环检测等操作,从而将优化.回环检测等作为后端. 而在VINS_MONO中将视觉跟踪模块(feature_trackers)

一.论文采用的新方法 1.AttGan中skip connect的局限性 由于encoder中对特征的下采样实际上可能损失部分特征,我们在decoder中进行上采样和转置卷积也无法恢复所有特征,因此AttGan考虑采用了skip connect,这种跳跃连接最初是resnet中为了解决网络层数过深带来的梯度爆炸和梯度消失无法训练的问题,笔者认为在人脸属性编辑这里并非是这一用途,而是为了保持最初人脸的特征.但是这一做法仍然具有其局限性,根据实验,重建图像的质量明显上升,但是控制图像属性的能力却有所

斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一.他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲,本文是该演讲的长文章版本. 大家好!今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制. 这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的.没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架. 本演讲