qq_42902997的博客

但我个人更喜欢把数据和函数封装成模块，所以我重写了这个部分的代码。但如果一个矩形框是绿色框体的情况：很显然他与图中任意一个。看成是正例，把其他的东西看成是反例。也就是说我下面这张图的标签有资格给成。，都需要训练一个二分类器。，我们也看到这里面确实包含了一部分。对于任何一个 class，例如。利用刚才第三步生成的数据构造。红框框出的部分是我重写的部分。因此他很有可能成为一个。这个步骤的代码，作者在。文件中实现的这个步骤。我还是重写了这部分代码。

GPT2-chinese 复现

但很显然你没有这个 DATA 文件夹，这也就是数据集文件夹，你可以去网上下载数据集，我这里用的是。发现原来是作者输出 evaluation 结果的时候的这个路径不存在，我们在这里给。下载之后，把文件名改成你喜欢的样子（我改成的是。改成数据集的名称即可，因为后面的路径都是对的。，我在这里提供了下载链接，大家可以随意下载。)，然后直接放到文件目录下面，并且把。

本文使用中文 AMR 语料库 CAMR1.0 采用 seq2seq（Transformer）的方法进行中文AMR语义解析本文中文AMR语义解析方法最优性能达到了70.29的Smatch F1值。本文是第一次在该数据集上报告实验结果。

我们假设一些语义或者形式上相关的辅助任务与AMR parsing 任务共同进行训练可以获得更好的 AMR parsing 效果采用了两个辅助任务：语义角色标注（Semantic role labelling （SRL））依赖解析（Dependency Parsing） DP 任务。

为了优化生成模型(GPT-2) 对于条件文本的生成任务，以前的工作通过使用 additional 的 source text 预测 target text 的方式来微调语言模型（就是拿一些下游任务的新文本，将每段文本的前 n 个词作为 source text， n+1 个词作为 target 来微调下游任务）我们的系统在BPE解码后产生 de-tokenized 的大小写输出，而以前的系统产生传统的 tokenized 的小写输出。将他们的联合概率作为优化目标，我们想最大化这个联合的概率分布。

原文：健康心理学，特别是心身/行为医学，高度重视情绪健康。长期经历的负面情绪可能会产生严重的后果[34,59]，许多情绪问题得不到治疗，直到变成精神障碍，影响全球近10亿人。[46]。情绪障碍的早期发现和干预可能会对人们的健康和福祉产生重大影响[27]。然而，人们却不太重视他们的情绪，大多数人很少寻求帮助[67]。此外，许多人不能准确地感知和报告自己的情绪[10]，没有带宽来全天候跟踪自己的情绪。如此缺乏有效的情绪检测和跟踪机制提供了丰富的研究机会。一个潜在的解决方案是利用越来越低成本、无处不在、安全且被广

对于这个问题，有不同的解决方式;InvalidArgumentError (see above for traceback): Default MaxPoolingOp only supports NHWC on device type CPU[[Node: ssd_300_vgg/pool1/MaxPool = MaxPoolT=DT_FLOAT, data_format=“NCHW”, k...

加载准备好的数据（训练前的数据）.h5 的数据是通过代码的预处理操作得到的原本的数据只有一个 COCO 数据集，通过预处理步骤，将数据整合成一个 .h5 的训练文件这里使用的代码是 基于 keras 的 openpose，源码网址在：https://github.com/kevinlin311tw/keras-openpose-reproduceimport numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotl

环境配置1.下载anaconda的虚拟环境（由于此程序运用的是python2.7所以这里着重讲python2.7环境的配置）参考博客：这里是引用地址https://blog.youkuaiyun.com/qxqsunshine/article/details/82899744*①获取anaconda的安装文件（直接使用终端命令）：*wget https://mirrors.tuna.tsin...

文章目录训练使用的数据查看 h5 文件中包含的部分通过 gen 方法处理数据随机选择一个 datum 中的 key 进行查看用这个 key 得到相关的所有数据 entry从 meta 中得到 joints 的数据信息将 entry 中原本的 coco joints （17个点）转换为 global joints（18个点）: RmpeCocoConfig.convert()得到 neck 和 左右肩膀的标号确定两个肩膀都是存在标定的result[ [True], neckG, 0:2]最后得到 resul

文章目录网络架构代码一个 stack 内部的结构create_left_half_blocks(bottom, bottleneck, hglayer, num_channels)bottom_layer(lf8, bottleneck, hgid, num_channels)网络架构代码from keras.models import *from keras.layers import *from keras.optimizers import Adam, RMSpropfrom keras.

文章目录代码通过 Generator 产生训练和测试数据的思路代码来源：https://github.com/yuanyuanli85/Stacked_Hourglass_Network_Keras/blob/master/src/data_gen/data_process.py代码import numpy as npimport scipydef get_transform(center, scale, res, rot=0): """ General image proc

文章目录abstractIntroductionchallenge1：池化和降采样导致的分辨率降:challenge2：不同尺寸的受检目标challenge3：保持空间不变性引入的定位误差abstract论文使用了空洞卷积作为有力的工具，通过空洞卷积来控制图像分辨率，计算深度网络的特征响应； 同时空洞卷积还能扩大特征图每个像素的感受野从而实现在不增加网络参数的情况下充分利用不同程度的上下文信息。本文提出了 ASPP 结构（astrous spatial pyrimid pooling 空洞空间金字塔

Abstract + Introduction提出了一个通用的结构，这个结构基于 waterfall 的空洞空间池化结构，达到了 SOTA通过结合contextual segmentation 和 Joint localization （上下文分割和联合定位）来进行 body estimation，这个过程是一个 one-stage 的操作waterfall 在一个级联的结构中采用了 progressive filtering 的方法，与空间金字塔（spatial pyramid）相比保持了多尺度的

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优势贡献结合了多尺度的特征 multi-scale features引入了一个提升过的 waterfall 结构，可以在保持特征图高分辨率的情况下增大感受野FOV,这个提升过后的 waterfall 结构称为 waterfall Astrous Spatial pooling（WASPv2），它既扮演特征提取器，也扮演 decoder通过引入高斯热图调制(Gaussian heatmap modulation)方法来帮助进行 joint 坐标点的定位，可以使 upsampling 过程中的 poin

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SSD Bufferpool Extensions for Database Systems之前工作存在的两个问题首先，用户必须显式地运行分析工具来收集统计信息，然后在将数据移入/移出SSD时执行可能代价昂贵的物理重组其次，决策是在整个表或索引的粒度上做出的。在某些情况下，可能只会频繁访问表中的部分数据(例如，最近的数据)，并且可能希望在SSD上只放置表的片段创新点使用 SSD 作为 RAM 和 Hard disk 之间的 cache 缓存为了充分发挥 SSD 的优势，在对缓存池的区域进

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Peeking into the Future: Predicting Future Person Activities and Locations in Videos原文链接：https://arxiv.org/pdf/1902.03748.pdf中文版翻译，如有错误，请指正abstract解密人类的想法来预测他们未来的路径/轨迹在很多应用中是非常重要的。基于这种想法，这篇文章结合未来的...