开山之作..

最新推荐文章于 2025-06-18 01:00:00 发布
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斯坦福的著名小兔子模型的点云数据_开源 | PointNet 深度学习网络直接处理点云数据的开山之作...
weixin_39692172的博客
11-21 1386
实时分享CVPR、ECCV等会议，关注深度学习、自动驾驶领域，我们期待你的加入。点击上方“CNNer”，选择加“星标”或“置顶”精选干货，当日达。 长按关注▲ 长按加微信▲备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：目标跟踪、SLAM、点云处理、深度学习。下载完整原文，公众号回复：...
GAN开山之作--Generative Adversarial Nets
jsmok_xingkong的博客
11-01 1249
GAN开山之作–Generative Adversarial Nets 最近对GAN比较有兴趣，所以开个坑记录一下读论文学习的知识。这是本专栏的第一篇论文，所以笔者认为解析GAN的开山之作——Generative Adversarial Nets [1] 是非常有必要的。有关数学推导部分本文借鉴了深度之眼的b站发布的视频 [2]。本文并不是逐字翻译，主要是写笔者对这篇论文的见解思考，其中难免会有错的地方，欢迎讨论指正。 **注：**读本文之前最好先读一遍论文或者对GAN网络有基础的了解。 文章目录GAN开山
Deep Image Matting：深度学习Matting开山之作
AI数据工厂
11-03 681
在此之前的Matting方法要么是用传统方法，要么是传统+深度学习的组合，他们都难以达到理想效果。因此，本文提出了一个利用trimap来作为辅助输入，并完全使用深度学习方法来进行Matting的方法，这开创了trimap-based Deep Learning Matting的先河。
MoE开山之作：Adaptive Mixtures of Local Experts——自适应局部专家混合模型
Together_CZ的博客
06-18 948
MoE开山之作：Adaptive Mixtures of Local Experts——自适应局部专家混合模型
开山之作！
ingstudying的博客
07-13 130
今天第一天写博客，之前没怎么接触过电脑，连键盘也打不顺溜，但我下定决心一定要学好c语言！不足之处：不是很会%d%c之类的，还没有记住！工科女孩以后打比赛绝不给队友拖后腿！1.有且仅有一个main函数。2.库函数printf。
详解FedAvg：联邦学习的开山之作
热门推荐
weixin_70757494的博客
06-08 1万+
在FL中，server将全局模型下放给各client，client利用本地的数据去训练模型，并将训练后的权重上传到server，从而实现全局模型的更新。作者指出，相比于传统模式下训练模型时计算开销为主通信开销较小的情况，在FL中，通信开销才是大头，因此减少通信开销才是我们需要关注的，作者提出可以通过加大计算以减少训练模型所需的通信轮数。该结论是实现FL的重要支持，在每一轮通信时，server有必要发布全局模型，使各client采用相同的参数在本地数据集上进行训练，可以有效减少loss。
SRCNN：深度学习单图超分开山之作【附代码】
AI数据工厂
04-23 3145
介绍了单图SR开山之作——SRCNN，并给出了网络结构的实现代码。
联邦学习开山之作论文解读与Pytorch实现FedAvg
zs_dolphin的专栏
07-30 1490
参考文献：McMahan B, Moore E, Ramage D, et al. Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data[C]//Artificial intelligence and statistics. PMLR, 2017: 1273-1282.参考的文章：1.2.
开山之作
刚刚好的专栏
08-15 355
哈哈，经过漫长的拖延，今天终于下定决心开通自己的优快云博客啦，首先整理了最近学习erdas软件时的安装过程，后续会不定期更新博客，将自己的总结与大家分享。希望能够帮到你哦！ 2017年8月15日 于科技园
Intriguing properties of neural networks：神经网络的有趣的特性——深度学习对抗样本的开山之作.pdf
10-14
- **结论**：研究显示，高阶单元的语义信息并不完全依赖于单个单元自身，而是更多地体现在整个空间（即所有高阶单元的组合）之中。 - **意义**：这一发现对于理解神经网络内部机制具有重要意义，提示我们在设计和...
词向量-开山之作2_Distributed Representations of Sentences and Documents.pdf
07-29
Many machine learning algorithms require the input to be represented as a fixed-length feature vector. When it comes to texts, one of the most common fixed-length features is bag-of-words. ...
精选资源
语义分割开山之作之FCN论文重点标注.pdf
07-14
语义分割是计算机视觉中的一个重要任务，旨在对图像中的每个像素进行分类，从而实现对图像中对象和场景的精确理解。而全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）作为语义分割领域的重要突破性研究，其关键在于...
SpringMVC精品资源--个人博客，Spring Boot 开山之作，采用 Spring Boot + MyBa.zip
02-18
标题中的“SpringMVC精品资源--个人博客，Spring Boot 开山之作”暗示了这是一个关于使用Spring MVC和Spring Boot开发个人博客系统的项目。Spring MVC是Spring框架的一个模块，专门用于构建Web应用程序，而Spring ...
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
12-07
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基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
12-07
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
12-07
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nats.swift-Swift资源
最新发布
12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-07
ACM算法竞赛题解与优化技巧
mvsnet开山之作
03-26
### MVSNet 的开山之作及其多视图立体视觉网络结构 MVSNet 是一种基于深度学习的方法，旨在解决多视图立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）中的三维重建问题。它通过利用卷积神经网络（CNN）来估计场景的深度地图并生成高质量的点云[^2]。 #### 初始背景与动机 传统的多视图立体视觉方法依赖于手工设计的特征匹配技术，这些方法通常计算复杂度高且难以扩展到大规模数据集上。随着深度学习的发展，研究者们尝试将 CNN 应用于这一领域以提高效率和精度。MVSNet 正是在这样的背景下被提出的，它的核心目标是通过端到端的学习框架简化传统流程，并显著提升性能。 #### 网络架构概述 MVSNet 主要由以下几个部分组成： 1. **图像特征提取模块** 使用二维卷积神经网络从输入图片中提取特征向量。此阶段会生成一组描述性强的特征表示，供后续处理使用。 2. **代价体构建 (Cost Volume Construction)** 基于提取出的特征，在不同视角间建立对应关系形成四维成本体积（cost volume）。该过程涉及对多个视角下的像素进行比较操作，从而衡量它们之间的相似程度。 3. **正则化与回归预测** 对上述构造好的 cost volume 施加特定形式的空间约束条件完成进一步优化；随后采用软 argmin 方法实现连续空间内的深度值估算任务。 4. **逐级细化机制** CVPMVSNet 进一步改进了原始版本的设计思路，引入分层金字塔式的策略来进行更精细的结果获取工作流——即先粗略定位物体位置再逐步调整细节直至达到最终满意状态为止[^1]。 这种创新性的设计方案不仅有效降低了模型对于硬件资源的需求门槛，同时也大幅提升了系统的运行速度以及输出质量水平。 ```python import torch.nn as nn class FeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(FeatureExtractor, self).__init__() # Define feature extraction layers here def forward(self, x): pass # Implement the forward propagation logic class CostVolumeConstruction(nn.Module): def __init__(self): super(CostVolumeConstruction, self).__init__() def build_cost_volume(self, ref_feat, src_feats, depth_hypos): pass # Logic to construct cost volumes from features and depths hypotheses # Additional components like regularization network & soft argmin would follow similarly... ```
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