一些知识点的关联

最新推荐文章于 2023-07-14 22:11:37 发布
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GunGunSeeBlood
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机器学习知识点全面总结
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04-12 16万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
软考中级-软件设计师 知识点整理（一篇就过了 建议收藏）
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Classification-Driven Dynamic Image Enhancement
qq_42250642的博客
05-07 904
Classification-Driven Dynamic Image Enhancement 论文简介 这是CVPR2018的一篇文章，基于分类的动态图像增强，这个论文首次将图像增强任务与分类结合起来，不同于现有的图像增强方法去评判增强后图像的感知质量，而是用分类结果的准确性来衡量图像增强的质量。 本文的主要贡献是联合优化一个CNN用于增强和分类，我们通过动态卷积自适应地增强图像中的特征来实现这一目标，使得CNN结构能够选择性地增强那些有助于提高图像分类的特征。 网络的整体结构 给定一张输入图像，不是直
Analysis of Hand Segmentation in the Wild
LYKymy的博客
07-01 1151
Abstract 我们为手部分割确定了一种领先的语义分割方法Re-Finet，并发现它比最佳竞争者做得更好。 为了克服这个限制，我们通过收集两个新的数据集做出贡献：a）EgoYouTubeHands包括在野外包含双手的自我中心视频，以及b）HandOverFace在存在类似外观遮挡的情况下分析我们模型的性能。 为了展示准确的手绘地图的好处，我们训练CNN用于基于手的活动识别，并且当使用由调...
#今日计算机视觉论文# 【图像增强】2020.6.6
xx_0401的专栏
06-06 567
Classification driven dynamic image enhancement [CVPR.2017] 文中结合Enhancement和Classification的联合优化训练来实现基于分类的图像增强，而非通常基于视觉感知的图像增强，文中论证了这种图像增强技术有助于提升图像分类准确性。具体framework如下图： 其中enhancement network计算输入样本的expected transformation，通过dynamic enhancement layer输出enhanc
手势方面论文列表
shajie的博客
10-11 1837
近几年ICCV，CVPR,和ECCV手势方面论文列表,总目录: https://blog.youkuaiyun.com/BlankWind/article/details/69257876   2018CVPR 1.Augmented Skeleton Space Transfer for Depth-based Hand Pose Estimation 2.3D Hand Pose Estimat...
综述 | 基于深度学习的图像增强
小白学视觉
04-29 9997
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语文章介绍了近年来比较经典的图像增强模型，针对普通的图像，比如手机拍摄的那种，比低光照图像增强任务更简单。作者丨木瓜子@知乎链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/82352961介绍图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，...
教育领域突破：Transformer驱动的跨学科知识点关联图谱构建方法.pdf
01-18
内容概要：本文探讨了基于Transformer技术构建跨学科知识点关联图谱的方法及其应用前景。首先介绍了研究背景和目的，指出传统教育模式下跨学科知识融合的不足，强调了Transformer模型在处理复杂语义和长文本方面的...
网络课程中知识点的表示与关联技术研究 (2003年)
04-26
### 网络课程中知识点的表示与关联技术研究 #### 概述 随着信息技术的发展，网络课程成为教育领域中的重要组成部分。为了更好地利用网络课程资源，提高学习效率，研究者们关注于如何有效地表示与关联网络课程中的...
计算机学科知识图谱构建与智能问答系统-基于Flask后端框架与React前端框架开发的教育知识管理平台-面向计算机专业学生和教师提供课程知识点关联查询学习路径推荐和智能问答服务-.zipa计算机学科知
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17CVPR_CODE_Learning Dynamic Guidance for Depth Image Enhancement
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17CVPR_CODE_Learning Dynamic Guidance for Depth Image Enhancement 17 cvpr 代码
Color Image Enhancement with Saturation
12-12
图像处理，主要根据YCbCr色域空间，根据色彩立方体进行颜色转化的模型构建，有较高的参考价值
第九章：RefineNet——多路径细化网络用于高分辨率语义分割
ADICDFHL的博客
07-14 2684
最近，非常深的卷积神经网络（CNN）在目标识别方面表现出色，并且也是密集分类问题（如语义分割）的首选。然而，在深度CNN中，重复的子采样操作（如池化或卷积跳跃）会导致初始图像分辨率的显著降低。因此，我们提出了RefineNet，这是一个通用的多路径细化网络，明确利用沿着降采样过程可用的所有信息，通过长程残差连接实现高分辨率预测。通过这种方式，能够直接利用较早卷积层的细粒度特征来精确调整捕获高级语义特征的深层。RefineNet的各个组件都采用了残差连接，遵循身份映射的思想，从而实现了有效的端到端训练。
image enhancement
FLY_CAFFE的博客
02-11 668
void brightness_and_constrast_auto(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst, float clip_hist_percent) { CV_Assert(clip_hist_percent >= 0); CV_Assert(src.type()==CV_8UC1); int hist_size...
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
qq_37297763的博客
10-28 905
1. 出处 2017 CVPR 2. 问题 重复的二次采样操作如池化，卷积会导致图像分辨率快速下降。 一种解决方案是使用反卷积作为上采样操作，来生成高分辨率的特征图。反卷积操作无法恢复低维特征，因为已经在前向传播阶段中的下采样操作中丢失了。低维信息对边界和细节的精确预测是至关重要的。DeepLab使用空洞卷积产生大的感受野，不需要下采样图片。这个方法有两个限制： 需要对大量的细节（高分辨率）特征图做卷积，计算昂贵。 空洞卷积是一种粗糙的sub-sample方式，会丢失重要细节 另一种解决方案是利用来自中
阅读论文《Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement》
CHNguoshiwushuang的博客
08-20 1万+
   这是2017 siggraph的一篇论文，寒假boss让我看这篇论文我没怎么看懂。最近在公司实习，发现该论文的成果已经移到手机端上了，效果还非常不错。这里我重新温习了一下这篇论文，发现有许多可以借鉴的地方，是一篇非常不错的论文，这里重新叙述一下，谈谈我的理解。    首先说一下这篇文章的整体思路，这篇文章对于图像增强的方法是，将图像首先做下采样，继续卷积下采样几次然后分别学习其全局特征和局...
克服自我限制
cpongo5
03-14 181
当遇到挑战时，人们会感到能力不足，从而放慢脚步或不愿去尝试。也许是真的遇到了困难，但实际上他们的恐惧可能只存在于他们的想象中。有时候唯一能阻止你的是你自己。生存法则会阻碍我们，有时你必须打破它们。\\Joe Schuurkes是Mendix公司的软件测试工程师和Scrum Master，参加了2017欧洲测试会议，在其演讲“超越自己，空间无限”中他谈到了克服自我限制。InfoQ通过问答、摘要和文章...
2019.04.22-2019.04.28论文阅读笔记
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2017_CVPR_Zhu_Semantic Amodal Segmentation 由FaceAI公司提出的一个新的任务（和数据集），侧重在任务的提出和数据的标注工作。 至于为什么会看到这篇文章，因为Kaiming He在2018 arXiv的Panoptic Segmentation中引用了这篇文章，目前本文引用量为20。 Motivation: 人在进行场景感知和理解的时候，如果碰到...
《RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation》论文笔记
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06-15 515
代码地址：RefineNet 1. 概述 导读：由于传统的CNN网络中带有池化层与stride不为1的卷积，使得特征分辨率逐渐下降。对此文章提出了RefineNet，这是一个多路径优化网络，其采集并利用CNN网络下采样路径上的可用信息，之后以shortcut连接的方式获取高分辨率的预测结果，并且这个网络可以端到端训练。网络在VOC-2012分割数据集上的性能为83.4。 下面是文章的方法进行分...
C++编程基础教程与UC知识点整理
根据给定的信息，我们需要详细解释标题、描述和标签中的知识点，并关联压缩包子文件的文件名称列表中的内容，尽管实际文件内容未提供。考虑到可能存在的内容，我们可以合理推测相关知识点。 标题：“uc学习资料uc...
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