ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络,是一款很值得一提的轻量化网络,其相关论文也是很有价值的. ShuffleNet V1 该网络提出于2017年,论文为<ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices>. 由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积,导致网络十分低效.因此,旷世提出了pointwise group convolutions来减少1

论文基于DA Faster R-CNN系列提出类别正则化框架,充分利用多标签分类的弱定位能力以及图片级预测和实例级预测的类一致性,从实验结果来看,类该方法能够很好地提升DA Faster R-CNN系列的性能   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.09152.pdf 论文代码:h

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩

在<零基础小白,如何入门计算机视觉?>中我提到过,计算机视觉的研究目前主要分为两大方向:基于学习的方法和基于几何的方法.其中基于学习的方法最火的就是深度学习,而基于几何方法最火的就是视觉SLAM. SLAM将成为计算机视觉的下一个风口 在前几年计算机视觉的三大顶级会议(CVPR,ICCV,ECCV)上,几乎全是深度学习的研究,而这样的情况在这两年出现了新的变化:在2018年计算机视觉国际顶级会议 CVPR论文录用名单中,其中涉及SLAM/三维视觉 的工作超过 90 篇,占据了全体收录论文的近

江城子·乙卯正月二十日夜记梦_古诗文网 江城子·乙卯正月二十日夜记梦 乙卯:公元1075年,即北宋熙宁八年. 宋代:苏轼 十年生死两茫茫,不思量,自难忘.千里孤坟,无处话凄凉.纵使相逢应不识,尘满面,鬓如霜.两人一生一死,隔绝十年,相互思念却很茫然,无法相见.不想让自己去思念,自己却难以忘怀.妻子的孤坟远在千里,没有地方跟她诉说心中的凄凉悲伤.即使相逢也应该不会认识,因为我四处奔波,灰尘满面,鬓发如霜.十年:指结发妻子王弗去世已十年.思量:想念.“量”按格律应念平声liáng千里:王弗葬地四川眉

提示:本文为笔者原创,转载请注明出处:blog.csdn.net/carson2005 经常碰到朋友问我国内从事计算机视觉(CV)领域的公司的发展情况,产品情况,甚至找工作等问题,这里,我给出自己收集的国内从事CV相关领域的公司网址及其主要产品,有兴趣的朋友可以去看看.另外,资料整理的不是很完善,后续我会继续更新和添加,并及时在我博客进行更新(blog.csdn.net/carson2005). (1) 北京北方猎波科技有限公司:http://www.northwh.com/beifanglie

原文链接:http://gogojimmy.net/2012/04/07/why-programmer-should-use-mac/ 序 一个竞争的市场,就会有对立的产生,这世界存在着很多不同的领域,领域好比是个江湖的缩影,因此就有许多门派的纷争,例如说浏览器领域有着最大宗的IE 派,门派成长速度飞快,武功版号跳的跟台湾物价指数一样快的Chrome 门,不断被模仿,一直被超越的Opera 派:韧性极强,一直对抗几大势力的Firefox 派等等,程式语言也有自己的领域纷争,社群网站也有社群网站领

码头风云欲望号街车 不可思议的收缩人 The Incredible Shrinking Man (1957) 风之谷 西域威龙 对话 天地无限 现代启示录 黑暗之心 Hearts of Darkness: A Filmmaker's Apocalypse (1991) 空中监狱 波西杰克逊与神火之盗<燃情岁月>,从<最后一个摩根战士>到斯皮尔伯格的<西部风云>, 希腊神话电影: <特洛伊> <大力神> <尤里希斯> <蛇发魔女&

atitit.GMT UTC Catitit.GMT UTC CST DST CET 星期 月份 节日 时间的不同本质and起源 1. GMT(Greenwich Mean Time)是格林尼治平时 2 2. UTC是协调世界时(Universal Time Coordinated)英文缩写,gmt tsabdd 2 3. 而CST却同时可以代表如下 4 个不同的时区: 2 4. DST所谓「夏日节约时间」Daylight Saving Time(简称D.S.T.) 2 5. CET欧洲中部时间

向量定义:x1 = c(1,2,3); x2 = c(1:100) 类型显示:mode(x1) 向量长度:length(x2) 向量元素显示:x1[c(1,2,3)] 多维向量:multi-dimensional vector:rbind(x1,x2); cbind(x1,x2) > x = c(1,2,3,4,5,6) > y = c(6,5,4,3,2,1) > z = rbind(x,y) > z [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] x 1 2 3 4

[印象·南阳] 10月15日出发,威海—烟台—郑州—南阳,一路上欢声笑语,从谁是卧底到各类纸牌游戏,也是欢乐.在从郑州到南阳的车上,对面的好像是河南当地的学长,感叹道工作不易的样子,说还是学生时代最为轻松.还是在纠结未来到底何去何从.旁边很多来参加比赛的团队,还看到了山理工的队伍. 16日早上到了南阳,第一眼的南阳感觉是比较落后的,与家乡十年之前的模样相类似.很快,经过志愿者引导就来到了报道的宾馆,紫红色的衣服,还是第一次穿这种颜色的衣服.紫红色的衣服+蓝色的卡+黑色的小包,还好..晚上在附近的

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Java世界泰山北斗级大作<Thinking In Java>切入Java就提出“Everything is Object”.在Java这个充满Object的世界中,reference是一切谜题的根源,所有的故事都是从这里开始的. Reference是什么? 如果你和我一样在进入Java世界之前曾经浪迹于C/C++世界,就一定不会对指针陌生.谈到指针,往日种种不堪回首的经历一下子涌上心头,这里不是抱怨的地方,让我们暂时忘记指针的痛苦,回忆一下最初接触指针的甜蜜吧!还记得你看过的教科书中,如何讲

1. Cookie的特性 属性: 1> name: Cookie的名字 2> value: Cookie的值 3> path: 可选,Cookie的存储路径,默认情况下的存储路径时访问的Servlet所在的路径 4> MaxAge: 可选,最大的存活时间,默认情况下是存放在缓存区中的,生命周期是一个会话 5> version: Cookie的版本 6> domain: 域名(即网站) 7> Comment: 备注 下面我带大家来解读读J2EE1.5_API文档中对

一:介绍 接着上次的课程,今天我们学习JUnit4的新特性 assertThat()方法,这种方式和其余的assert方法比起来,更加接进英语. 二:分析API API中的例子: 参数 T Actual:你要计算比较的值 org.hamcrest.Matcher<T> matcher:规则匹配器 这个匹配器类是org.hamcrest.Matcher,该类下有许多用于比较计算的静态方法,这个包JUnit中是没有的,要去Hamcrest官网下载,具体链接可以自己百度或者看我上篇文章的链接. 三:

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:周景超 在上一期中介绍了我们团队部分已公开的国际领先的研究成果,近期我们有些新的成果和大家进一步分享. 1 人脸进展 人脸是最重要的视觉信息之一.以貌识人.以貌取人是人的本性,也是最自然.最常用的身份确认和交互方式之一.互联网和移动互联网上每天上传和传播的天文数字级别的照片中有很大一部分都是和人脸相关的(比如国际知名互联网公司Facebook每天都有亿级以上的海量人脸照片和视频上传),因此人脸检测与识别技术在学术界和工业界都备受关注

简要: 本文简要介绍使用Apache HttpClient工具调用旷世科技的Face API. 前期准备: 依赖包maven地址: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.httpcomponents/httpclient --> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclie

今天做一个OCR授权的需求, 需要开发一个OCR弹框, 让用户选择是否授权给第三方识别公司(旷世科技)保存和识别用户个人信息, 照片等. 其中用到了在一个js的方法中调用另外一个js的方法, 其中有一点特别的是另外一个js的方法中会进行一个ajax, 会根据ajax返回的结果来进行返回true或者false. 在测试的过程中我发现不管怎么弄, 最后返回的都是undefind. 下面来模拟一下这个场景 上面这个例子中,flag一直都是undefind,ajax已经是同步的情况下依旧返回undefi

Two Stage 的精度优势 二阶段的分类:二步法的第一步在分类时,正负样本是极不平衡的,导致分类器训练比较困难,这也是一步法效果不如二步法的原因之一,也是focal loss的motivation.而第二步在分类时,由于第一步滤掉了绝大部分的负样本,送给第二步分类的proposal中,正负样本比例已经比较平衡了,所以第二步分类中不存在正负样本极度不平衡的问题.即二步法可以在很大程度上,缓和正负样本极度不平衡的分类问题二阶段的回归:二步法中,第一步会先对初始候选框进行校正,然后把校正过的候选框

Python之中,一切皆对象. 本文分为4部分: 1. 面向对象:初识 2. 面向对象:进阶 3. 面向对象:三大特性----继承,多态,封装 4. 面向对象:反射 0. 楔子 面向过程和面向对象的是两种思路: 面向过程是流水线,闷着头一口气写下来就行; 面向对象,感觉自己像是个上帝,先构思好,然后再去写,这也是我们写程序时候要做到的. 例子如下: #面向过程,函数: def login(): pass def regisgter(): pass def func1(): pass def fu