KJammyHenry-优快云博客

作者围绕在视频中计算准确且时间一致的语义分割的系统是场景理解的核心这一重点，讲述了现有模型的一些缺陷，而作者采用一种明确的建模方法，依靠现有的单帧cnn增强空间变压器结构，实现沿光流场的扭曲。同时结合自适应循环单元来学习未来单个帧的估计与从附近帧临时传播的标记信息融合在一起，并根据其不确定性进行适当门控。

2023-12-13 20:29:53 630 1

原创 Pyramid Scene Parsing Network

作者讲述了基于语义分割的场景解析的难度与场景和标签的多样性密切相关，同时介绍了对于最先进的场景解析框架大多基于全卷积网络，它不仅提出了金字塔场景解析网络，在基于深度监督损失为深度ResNet开发了一种有效的优化策略，也为最先进的场景解析和语义分割建立了一个实用的系统，其中包括所有关键的实现细节。

2023-12-10 21:05:04 635 1

原创 Deep Feature Flow for Video Recognition（2017）

深度特征流是一种快速、准确、通用的端到端视频识别框架。大量的实验验证了其在视频目标检测和语义分割任务上的有效性。与逐帧评估相比，在稀疏关键帧上应用图像识别网络，通过流场将深度特征映射从关键帧传播到其他帧，这实现了高达 10 倍的实时帧率，精度仅损失几个百分点。高性能为实际应用中的视频识别任务提供了方便。

2023-12-04 22:54:20 634

原创 Clockwork Convnets for Video Semantic Segmentation

作者根据场景语义内容演变得慢的特点，以及执行可以被视为架构的一方面的特点，定义了一系列新颖的“发条“卷积网络。

2023-12-03 21:28:10 562 1

原创 SegNet A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation

作者提出了一种由编码器网络、相应得解码器和像素级分类层组成得全卷积神经网络，其创新得地方在于解码器对其较低分辨率输入特征图进行上采样的方式。其主要由场景理解的应用程序推动，并且达到了在推理过程中的内存和计算时间方面都很高效的效果。

2023-11-29 22:58:32 1196 1

原创 Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation(2015)

这篇论文主要讲述了作者搭建了一个全卷积网络，输入任意尺寸的图像，经过有效推理和学习得到了相同尺寸的输出，在端到端、像素到像素的训练方式下的卷积网络超过了现有语义分割方向的最先进技术。

2023-11-26 21:39:01 824 1

原创 QT进程间通信（包含窗体与窗体，exe与exe间双向通信）使用vs2019结合QT5.15.2

QT通信机制的具体应用实现以及Qt Remote Objects远程调用模块实现两个exe进程间双向通信

2023-11-23 16:58:15 2038

Bagging和Boosting是两种常见的典型集成学习算法，两者的根本区别在于集成单个分类器是并行的还是串行的，随机森林算法以Bagging为基础扩展而来，也是集成学习代表性算法之一，随机森林的优化也得到很多学者的关注，本文将以随机森林优化算法的研究作为重点进行综述。但是其理论性质和应用性能都还有一定的提升空间，例如：面对日益复杂的分类问题，为充分利用已有的大数据和强大的计算能力，如何有效提高算法的复杂度；由此可知，f(X, Y)和分类预测结果密切相关，f(X, Y)越大，预测结果越准确。

2023-11-15 21:56:35 394

历年软考高项真题，一直到2023年

软考高项真题

2024-10-30

网络信息安全综述，有关可信计算前沿发展研究

可信计算是一种旨在保护数据和系统安全的计算模式。它通过建立可信环境来确保计算过程中的数据完整性、机密性和可用性。随着信息技术的快速发展，可信计算也在不断演进和发展。本文将对可信计算领域的前沿发展进行综述。本文适用于对可信计算感兴趣的技术专业人士、研究人员以及决策者等。可信计算具有广泛的应用场景，并且在保护数据和系统安全方面起着关键作用。以下是一些常见的使用场景：云计算环境：可信计算可以提供云计算环境下的数据隔离、加密保护和安全计算等功能，帮助用户保护敏感数据和隐私。物联网：在物联网领域，可信计算可以用于设备认证、数据传输加密和远程监控等方面，提高物联网系统的安全性。区块链：可信计算可以增强区块链网络的安全性和可扩展性，防止恶意攻击和数据篡改。边缘计算：可信计算在边缘计算中可以提供数据安全、隐私保护和实时响应等功能，满足边缘设备的安全需求。可信计算的发展目标主要包括以下几个方面：安全性：提供高度可靠的计算环境，确保数据和系统的安全性，防止恶意攻击和数据泄露。隐私保护：保护用户的隐私数据不被未经授权的访问和使用。可信度验证：建立有效的可信度验证机制，确保计算过程的可信度，避

2023-11-15

空空如也

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