如何裁剪R MIM图中各个类所需要的属性

最新推荐文章于 2025-02-17 15:45:25 发布
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本文介绍如何依据国家卫生部标准确定健康档案信息模型中的数据元位置。首先参照特定PDF文件内的对应表，然后通过HL7官方网站查找并裁剪相关信息模型图。
行人属性识别：Improving Pedestrian Attribute Recognition With Weakly-Supervised Multi-Scale Attribute……
huangyiping12345的博客
04-09 9737
参考文献：Tang CF, Sheng L, Zhang ZX, Hu XL. Improving Pedestrian Attribute Recognition With Weakly-Supervised Multi-Scale Attribute-Specific Localization[J].ICCV-2019. 代码实现：https://github.com/chufengt/icc...
（参考写法）Transformer-Based Visual Segmentation:A Survey
sinat_41942180的博客
11-04 670
视觉分割旨在将图像、视频帧或点云分割为多个片段或组。这种技术具有许多现实世界的应用，如自动驾驶、图像编辑、机器人感知和医学分析。（视觉分割定义+应用举例）在过去的十年里，基于深度学习的方法在这个领域取得了显著的进展。（之前是基于什么发展的）最近，Transformer成为一种基于自注意力机制的神经网络，最初设计用于自然语言处理，在各种视觉处理任务中明显超越了以往的卷积或循环方法。（提出本文要用的方法Transformer）
SWEBOKV3_Ballot_public
04-02
2004年6月，美国国际电子工程师协会（IEEE）协会和美国计算机协会（ACM）的联合网站上公布了软件工程知识体(SWEBOK)2004版全文，这标志着SWEBOK项目的工作告一段落，软件工程作为一门学科，为取得对其核心的知识体系的共识，已经达到了一个重要的里程碑。SWEBOK的初步成就，无疑对我国亟待快速发展的软件产业界，和已经快速膨胀的软件工程教育调整了方向盘，增添了助推器，因而引起业界广泛重视。本文仅从软件工程教育业者的角度谈谈对此的阅读心得。
视频与图片检索中的多模态语义匹配模型 ——原理、启示、应用与展望
lihui49的博客
06-16 2429
本文希望能对近年来的多模态模型进行简单总结，并且简单讨论这些模型在图片搜索和视频搜索这类富媒体检索场景中的应用可能性。
机器学习基础
wooyang2018的博客
01-21 1185
文章目录第二章 机器学习基础2.1 基本概念2.1.1 大话理解机器学习本质2.1.2 什么是神经网络2.1.3 各种常见算法图示2.1.4 计算图的导数计算2.1.5 理解局部最优与全局最优2.1.5 大数据与深度学习之间的关系2.2 机器学习学习方式2.2.1 监督学习2.2.2 非监督式学习2.2.3 半监督式学习2.2.4 弱监督学习2.2.5 监督学习有哪些步骤2.8 分类算法2.8.1 常用分类算法的优缺点？2.8.2 分类算法的评估方法2.8.3 正确率能很好的评估分类算法吗2.8.4 什么样
51c视觉~合集45
whaosoft~aiotの开发板商城
02-17 767
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13320248
OpenMMLab MMYOLO目标检测环境搭建（一）
qq_41627642的博客
09-11 3713
对于目标检测中的非开放世界数据集，训练和测试都是在一组固定的类上进行的，当应用于未经训练的类的图像时，有可能产生误报。论文指出，Mosaic+MixUp 可以大幅提升目标检测性能，但训练图片与自然图片的真实分布相去甚远，而且 Mosaic 大量的裁剪操作会带来很多不准确的标签框，因此，YOLOX 提出将去掉最后15个epoch的强增强，改用较弱的增强，这样检测器就可以避免不准确标记框的影响，在自然图片的数据分布下完成最终的收敛。首先，海报上的人与真人非常相似，而且人群密集的地方确实存在难以标注的人。
基于MMOCR的车牌识别
a28823961的博客
09-05 6045
在MMOCR上使用CCPD训练模型
51c深度学习~合集8
whaosoft~aiotの开发板商城
11-22 2365
方法的完整数学描述略显复杂，如果只是想了解主要思想，可以只看上面 PatchMix的流程图即可（其实只是公式多，每个公式也不复杂，后续有机会做个演示动画，帮助大家理解。这个方法也可以用简单的 Mask 方法实现，但是本方法在大规模图像处理上效率是最高的），对该工作感兴趣的同行可以看一下，我尽量写得清楚一些。结合 PatMix 的流程图，主要过程如下：由于混合图像和混合图像之间，重叠比例的不同，mix-to-mix label 中每一项的权重分数是不同的，根据上图，可以得到权重系数可以表示为。
51c自动驾驶~合集39
whaosoft~aiotの开发板商城
12-04 1991
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12707676大幅超越所有SOTA！地平线DiffusionDrive：生成式方案或将重塑端到端格局？近年来，由于感知模型的性能持续进步，端到端自动驾驶受到了来自工业界和学术界的广泛关注，端到端自动驾驶算法直接从原始传感器采集到的信息输入中学习驾驶策略。这种基于数据驱动的方法为传统的基于规则的运动规划提供了一种可扩展且强大的替代方案，而传统的基于规则的运动规划通常难以推广到复杂的现实世界驾驶环境。为了有效地从数据中学习驾
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
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优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现改进的遗传算法，解决公交系统中发车频率、车辆分配和司机排班等复杂调度难题。通过对传统遗传算法引入变异、精英保留等优化机制，提升算法收敛速度与全局搜索能力，从而获得更优的调度方案，有效降低运营成本并提高服务质量。研究涵盖了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，展示了智能优化算法在公共交通管理中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划或运筹学相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决城市公交系统的发车调度与司机排班优化问题；②学习改进遗传算法的设计思路及其在复杂组合优化问题中的实现方法；③为智能交通系统（ITS）中的调度决策提供技术支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与约束条件的建模方式，并可通过调整参数或引入新的优化机制进一步提升性能。
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12-07
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这是一个基于Docsify构建的综合性个人技术学习笔记与知识管理仓库用于系统化记录和整理作者在多个编程语言开发框架系统架构及计算机科学核心领域的自学心得实践总结与参考资料_.zip
12-07
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