BlendMask通过更合理的blender模块融合top-level和low-level的语义信息来提取更准确的实例分割特征,该模型效果达到state-of-the-art,但结构十分精简,推理速度也不慢,精度最高能到41.3AP,实时版本BlendMask-RT性能和速度分别为34.2mAP和25FPS,并且论文的优化方法很有学习的价值,值得一读 论文:BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation 论文地址:htt

一.NumPy 1.NumPy:Numberical Python 2.高性能科学计算和数据分析的基础包 3.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算的能力,快速.节省空间 (1)ndarray,N维数组对象(矩阵) (2)所有元素必须是相同类型 (3)ndim属性,维度个数 (4)shape属性,各维度的大小 (5)dtype属性,数据类型 4.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量计算 5.线性代数.随机数生成 6.import numpy as np narray多维数组

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf Abstract Our approach combines two key insights: (1) one can apply high-capacity convolutional neural net-works (CNNs) to bottom-up region proposals in order to localize and segment objects. #bottom-up region

CVPR2020论文解析:实例分割算法 BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.00309.pdf 摘要 实例分割是基本的视觉任务之一.近年来,全卷积实例分割方法因其比Mask R-CNN等两阶段方法简单.高效而备受关注.迄今为止,当模型具有相似的计算复杂度时,几乎所有这些方法在掩模精度上都落后于两级掩模R-CNN方法,留下了很大的改进空间.在这项工

Shangbang Long_ECCV2018_TextSnake_A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes 作者 关键词 文字检测,曲线文本,多方向,multi-stage,圆盘表示法 方法亮点 提出一个新的曲线文本表示方法TextSnake(由圆盘序列组成) 提出了一个新的曲文检测方法,并且精度比之前的高40%+(Total-Text数据集) 方法概述 本文方法基于一个新的曲线文本表示方法TextSnak

Before 近期在调研关于RGBD在室内移动机器人下的语义导航的研究.目前帝国理工的Andrew Davison在这边有两个团队在研究,分别是Fusion++ 和 这篇 MaskFusion.这篇是我阅读文章时的笔记,整理一下发上来和大家一起分享.文章末尾有关于到移动机器人应用rgbd语义slam的一些小想法,有想法欢迎在评论区一起探讨. 这篇文章在上传到axiv的时候即被Fusion++引用,并被其做了一些苍白的比较:"虽然其能支持动态环境,但该文章并没有完成精细的物体重建,未来二者融合会是

ICLR 2014 International Conference on Learning Representations Apr 14 - 16, 2014, Banff, Canada Workshop Track Submitted Papers Stochastic Gradient Estimate Variance in Contrastive Divergence and Persistent Contrastive Divergence Mathias Berglund, Ta

论文提出了类似于dropout作用的diversification block,通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力,在损失函数方面,提出专注于top-k类别的gradient-boosting loss来优化训练过程,模型在ResNet-50上提升3.2%,算法思路巧妙,结构易移植且效果也不错,值得学习 论文:Fine-grained Recognition: Accounting for Subtle Differences between Similar Classes

论文提出新的特征级超分辨方法用于提升检测网络的小物体检测性能,该方法适用于带ROI池化的目标检测算法.在VOC和COCO上的小物体检测最大有5~6%mAP提升,在Tsinghua-Tencent 100K上的小物体检测则最大有约9点F1提升   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution for Small O

伴随着前期的基础积累,翻过API,读过一些Demo,总觉得自己已经摸透了Prefuse,小打小闹似乎已经无法满足内心膨胀的自己.还记得儿时看的<武状元苏乞儿>中降龙十八掌最后一张居然是空白页,在千钧一发之际以为自己要嗝屁了,一阵东风让苏乞儿明白了,最后一章要做的原来是——整合.没错,今天我们就来好好谈谈整合! 看懂API不代表你会灵活运用某个类,会用一些类不代表能实现小功能,耍的了小功能不一定会做可视化工具整合,整合之道,奥妙无穷! 前篇回顾:上篇<漫谈可视化Prefuse(四)---被

搜索引擎最重要的目的,嗯,不出意料就是搜索.你传给它一个请求,然后它依照相关性返回你一串匹配的结果.我们可以根据自己的内容创造各种请求结构,试验各种不同的分析器,搜索引擎都会努力尝试提供最好的结果. 不过,一个现代的全文搜索引擎可以做的比这个更多.因为它的核心是基于一个为了高效查询匹配文档而高度优化过的数据结构——倒排索引.它也可以为我们的数据完成复杂的聚合运算,在这里我们叫它facets.(不好翻译,后文对这个单词都保留英文) facets通常的目的是提供给用户某个方面的导航或者搜索. 当你在

Mininet 2.2.0之后的版本内置了一个mininet可视化工具miniedit,使用Mininet可视化界面方便了用户自定义拓扑创建,为不熟悉python脚本的使用者创造了更简单的环境,界面直观,可操作性强. 总之就是比写Python脚本简单,降低了SDN入门的门槛,尴尬,我也是最近才知道有这个功能的,一起来学习一波. Mininet都是用root权限启动的,所以miniedit也不例外. 首先获得mininet目录的权限,这点就不细说了,chmod blablabla就可以了. 然后就

一文搞懂matplotlib数据可视化 作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂.为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察.然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,

Python 学习 - 可视化数据操作(一) GitHub:https://github.com/liqingwen2015/my_data_view 目录 折线图 散点图 随机漫步 骰子点数概率 文件目录 折线图 cube_squares.py import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(1, 5000)) y_values=[pow(x, 3) for x in x_values] plt.scatter(x_values, y_v

学习Solr前需要有Lucene的基础 Lucene的一些简单用法:https://www.cnblogs.com/dddyyy/p/9842760.html 1.部署Solr到Tomcat(Windows) Solr自带小型服务器jetty,但在我们开发环境中,习惯使用Tomcat,所以把Solr部署到Tomcat上(Tomcat 8.0以上,jdk 1.8以上) 其实步骤相同,但在windows配置要方便一些,所以第一次还是使用Windows来部署. 1.1 准备工作 Solr下载地址:ht

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-

Bootstrap 可视化HTML编辑器之summernote,用其官网上的介绍就是"Super Simple WYSIWYG editor",不过在我看来,与bootstrap中文官网上提供的"bootstrap-wysiwyg"要更simple,更漂亮,更好用! 虽然我之前尝试过使用bootstrap-wysiwyg,可参照Bootstrap wysiwyg富文本数据如何保存到mysql,但事后诸葛亮的经验告诉我,summernote绝对是更佳的富文本编辑器,这

数据可视化实例分析 作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂.为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察.然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,

最近博主在做个 kaggle 竞赛,有个 Kernel 的数据探索分析非常值得借鉴,博主也学习了一波操作,搬运过来借鉴,原链接如下: https://www.kaggle.com/willkoehrsen/start-here-a-gentle-introduction 1 数据介绍 数据由Home Credit提供,该服务致力于向无银行账户的人群提供信贷(贷款).预测客户是否偿还贷款或遇到困难是一项重要的业务需求,Home Credit将在Kaggle上举办此类竞赛,以了解机器学习社区可以开展

做性能测试通常在none GUI的命令行模式下运行Jmeter. 例如: jmeter -n -t /opt/las/JMeter/TestPlan/test.jmx -l /opt/las/JMeter/TestReport/test.jtl jtl里面的内容可以通过修改jmeter bin目录下的jmeter.properties设置,例如: jmeter.save.saveservice.response_code=true jmeter.save.saveservice.response