F:\Boosting

最新推荐文章于 2025-01-04 21:42:06 发布
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分类专栏： opencv 学习
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F:\Boosting 存档了最简单的Demo。

网页收藏夹中有相关的教程。收藏20121112-144759.html

深度学习论文: AnomalyDINO: Boosting Patch-based Few-shot Anomaly Detection with DINOv2
mingo_敏
06-04 1460
通过将DINOv2模型适应到一次性和少量异常检测中，并专注于工业应用少量异常检测。实验表明，这种方法不仅与现有技术相匹敌，甚至可以在许多设置中超越它们。我们提出的仅视觉方法AnomalyDINO基于补丁相似性，能够实现图像级别的异常预测和像素级别的异常分割。该方法在方法论上很简单，无需训练，因此不需要任何额外的数据进行微调或元学习。
MEAL V2: Boosting Vanilla ResNet-50 to 80%+ Top-1 Accuracy on ImageNet without Tricks
安静到无声
05-17 1221
无需额外数据、Tricks、架构调整，CMU开源首个将ResNet50精度提升至80%+新方法 代码可用：https://github.com/szq0214/MEAL-V2 摘要:本文介绍了一种简单而有效的方法，该方法可以提高 ImageNet 上的普通 ResNet-50-80%+ Top-1的准确性，而无需任何技巧。我们的方法是基于最近提出的 MEAL ，即通过鉴别器的集成知识蒸馏。我们进一步简化了这一过程： 仅对最终输出采用相似性损失和判别损失； 使用来自所有教师集成的平均 softmax 概率.
opencv+svm实现图像分类代码+训练图片
05-10
opencv+svm实现图像分类代码+训练图片，新建opencv工程，导入两个文件就可以了。
多分类问题中每一类的Precision-Recall Curve曲线以及ROC的Matlab画法
foreyang00
11-21 8676
转自：http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2447.html         这两天写论文中，本来设计的是要画这个Precision-Recall Curve的，因为PRC是从信息检索中来的，而且我又做的类似一个检索，所以要画这个图，但是我靠，竟然发现不好画，找了很多资料等。最后也没画好，多么重要好看实用的图啊，可惜了。        今天就花了一点功夫，专门
OpenCV中 关于hog特征向量的个数的计算
foreyang00
08-20 996
转自：http://gz-ricky.blogbus.com/logs/85326280.html 今天脑袋终于开窍了，把hog的特征个数弄懂了一点   其实原理是很简单的，在OpenCV实现的是R-HOG，即对图像img->窗口window->块block->细胞单元cell进行向量统计 首先看描述器的构造函数，我用 HOGDescriptor *desc=ne
From Quantity to Quality: Boosting LLM Performance with Self-Guided Data Selection
最新发布
volcan的博客
01-04 1142
方法分为三个核心阶段:从简短的经验中学习，基于经验的评估，以及从自我指导的经验中再培训。初始阶段强调为模型配备基本的指令遵循能力。随后的阶段引入了一个新的度量来评估每个样本的指令遵循难度评分，该评分基于先前训练的先验模型。最后，在获得目标数据集中的难度分数后，选择樱桃样本来训练最终模型。
XCopy: Boosting Weak Links for Reliable LoRa Communication
通街是密人有的博客
11-24 1282
由于信号衰减和阻塞，LoRaWAN在长通信范围内遭受严重的性能下降。为了保证可靠的数据传输，LoRaWAN采用重传机制，对未确认的数据包进行多次重传，希望在恶劣的无线信道上至少成功发送一次。这种重传机制不适合LoRa: 1)不成功的重传会导致电池供电的LoRa节点的高功耗，2)在另一个时间重传并不一定会提高恶劣无线信道上的信号强度。本文介绍了XCopy的设计和实现，它通过相干地组合在弱链路上接收的重传数据包，有效地提高了信号强度，否则将被丢弃。
2020-ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds with Image Votes-结合图像投票提升点云3D检测
dsoftware的博客
02-06 3488
1. 摘要 这篇文章的第一作者是Charles R. Qi，同时也是PointNet，PointNet++，Frustum PointNets和VoteNet的一作，代码目前没有开源。之前进行室内3D检测的SOTA算法VoteNet只使用了point cloud，而point cloud具有以下劣势，点云稀疏，缺少颜色信息，而且数据包含传感器噪声。相对而言，images具有更高的分辨率以及丰富的...
CVSVM 还没看太懂
-CQ-的专栏
04-10 1628
先放在这，等会在研究 // xiangliangji_opencv.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include #include using namespace cv; int main() { // Data for visual representation int width = 51
CvSVM的用法
纯，属虚构
09-03 1万+
#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" #include #include using namespace std;int main() { float label[6]={1,1,1,2,2,2}; float traind[6][2]={{170,60},{175,65},{180,70}
转自“老萧的专栏”——HOG（方向梯度直方图）
foreyang00
01-14 564
转自：“http://blog.youkuaiyun.com/pp5576155/article/details/7023709”
error C2504: “IDXEffect”: 未定义基类
yuzhongyu1011的专栏
05-14 2287
在使用Directshow时出现这个错误 1>D:\Program Files\Microsoft SDKs\Windows\v6.0A\include\qedit.h(1736) : error C2504: “IDXEffect”: 未定义基类 在引用 qedit.h 头文件的时候，加上这么几句： #pragma include_alias( "dxtrans.h", "qedit.h
学习OpenCV——行人识别&人脸识别(总算运行出来了)
foreyang00
06-15 1609
转帖 存照 http://blog.youkuaiyun.com/sangni007/article/details/7453987 学习OpenCV——行人识别&人脸识别(总算运行出来了)
OpenCV中CvSVM部分函数解读
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12-17 1万+
OpenCV中CvSVM部分函数解读，帮助理解程序调用中参数设置。
集成学习笔记：Boosting、Bagging与Stacking解析
3. 最终，通过加权求和`f(x) = Σ(am * Gm(x))`构建强分类器`G(x) = sign(f(x))`。 **Bagging** Bagging（Bootstrap Aggregation）是一种并行化的集成方法，它通过从原始数据集中随机抽样（含替换）创建多个不同的...
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