20151212 iou小组第十二次活动材料

最新推荐文章于 2024-08-18 15:02:35 发布
最新推荐文章于 2024-08-18 15:02:35 发布
阅读量119 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Postgresql
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014188297/article/details/84756452
本文分析了基于栅格聚类的弱覆盖规划方法，并介绍了基于来电提醒的弱覆盖识别工具。通过图像展示，详细阐述了如何优化无线网络覆盖，确保信号稳定。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、 设计文档
1、 基于栅格聚类的弱覆盖规划方法分析


2、基于来电提醒的弱覆盖识别工具。


[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0113/7629/ca1e9e44-0dd2-3904-af29-0c007423102a.jpg[/img]


[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0113/7631/2a6e48f0-0be8-3db0-9006-40cfc181a6a8.jpg[/img]
TMI 2024 | 红外手术纹身：用于量化组织追踪和映射的数据集
小白学视觉
03-04 79
量化在内窥镜环境中追踪和映射组织的方法性能对于实现图像引导和医疗干预与手术的自动化至关重要。迄今为止开发的基准数据集要么使用刚性环境，要么使用可见标记，或者需要标注者在视频收集后在软件中标注显著点。这些方法分别存在以下问题：不通用、对算法可见，或者成本高且容易出错。我们引入了一种新颖的标注方法，并基于该方法创建了一个数据集，称为“红外手术纹身”（Surgical Tattoos in Infrared, STIR）。STIR的标签具有持久性，但对可见光谱算法不可见。
Towards Open World Object Detection【论文解析】
qq_22583741的博客
08-09 1702
人类在环境中有一种自然本能，即识别未知的物体实例。对于这些未知实例的内在好奇心有助于在相应的知识最终可得到时学习它们。无需明确监督就识别尚未引入为“未知”的物体。当相应标签逐步接收时，逐步学习这些已识别的未知类别，而不会遗忘先前学习的类别。我们对问题进行了规定，引入了强大的评估协议，并提供了一种新颖的解决方案，称为ORE：开放世界目标检测器，它基于对比聚类和基于能量的未知识别。我们的实验评估和消融研究分析了ORE在实现开放世界目标方面的效力。
【今日CV 计算机视觉论文速览 第108期】Tue, 30 Apr 2019
TomRen
05-01 2859
第108期 视觉论文速览 自拍卡通风格化 任意区域文字检测 动态minibatch的大规模弹性计算 快速人脸检测 行车事故预测数据集 非刚体重建 刚体配准
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第245期】Wed, 20 Apr 2022
TomRen
04-21 3007
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Wed, 20 Apr 2022 Totally 80 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers Unsupervised detection of ash dieback disease (Hymenoscyphus fraxineus) using diffusion-based hyperspectral image clustering Authors Sam L. Polk, .
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第192期】Thu, 6 May 2021
TomRen
05-06 1224
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Thu, 6 May 2021 Totally 61 papers ????上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers Self-Supervised Multi-Frame Monocular Scene Flow Authors Junhwa Hur, Stefan Roth由于简单，经济的捕获设置，估计从一系列单眼图像序列的3D场景流动一直在增加。由于问题严重的问题，目前方法的准确性受到限制，特别是高
基于深度学习的肠镜图像（息肉、肿瘤）检测
最新发布
weixin_42380711的博客
08-18 2500
我们提出了UNet++，一种新的，更强大的医学图像分割架构。我们的架构本质上是一个深度监督的编码器-解码器网络，其中编码器和解码器子网络通过一系列嵌套的密集跳过路径连接。重新设计的跳过路径旨在减少编码器和解码器子网络的特征映射之间的语义差距。我们认为，当来自解码器和编码器网络的特征映射在语义上相似时，优化器将处理一个更容易的学习任务。我们将UNet++与U-Net和宽U-Net架构在多个医学图像分割任务中进行了比较：胸部低剂量CT扫描中的结节分割，显微镜图像中的核分割，腹部CT扫描中的肝脏分割--
Deep Learning for UAV-based Object Detection andTracking: A Survey（论文翻译)
热门推荐
MJ17709005513的博客
10-31 1万+
目录 摘要 1.引言 2.相关调查和简要统计 A.无人机飞机统计数据 B.挑战 C.贡献 3.无人机机载图像中的目标检测 A.数据处理 B.基于尺度多样性的目标检测 C.小目标上的目标检测 D.基于方向分集的目标检测 E.基于检测速度的目标检测 F.基于其他的目标检测 4.无人机载视频中的目标检测 A.基于光流的网络 B.基于记忆网的网络 C.基于跟踪的网络 5.基于无人机视频的多目标跟踪 A.Tracking-by-Detection B.单目标跟踪辅助多目...
【论文阅读】Semantic Segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs
u011582187的专栏
08-07 434
一、摘要 深度卷积神经网络（DCNN）最近在高级视觉任务中展示了最先进的性能，例如图像分类和对象检测。这项工作汇集了来自DCNN和概率图形模型的方法，用于解决像素级分类（也称为“语义图像分割”）的任务。我们表明DCNN最后一层的响应没有充分定位，无法进行精确的对象分割。这是由于非常不变的属性使DCNN有利于高级任务。 我们通过将最终DCNN层的响应与完全连接的条件随机场（CRF...
DeepLab v1
我的博客
05-11 638
深度卷积神经网络（DCNNs）最近在高级视觉任务中表现出了最新的性能，如图像分类和物体检测。这项工作将来自DCNN和概率图形模型的方法结合起来，以解决像素级分类任务（也称为“语义图像分割”）。我们证明DCNN的最终层的响应对于准确的对象分段不足够局部化。这是由于使DCNNs用于高级任务的非常不变属性所致。通过将最终DCNN层的响应与完全连接的条件随机场（CRF）相结合，我们克服了深度网络的这种劣质本地化特性。在定性上，我们的“DeepLab”系统能够定位超过以前方法的准确性水平的片段边界。
【DeepLab v1 2016】SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CON- VOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS
我的博客
10-09 601
深度卷积神经网络（DCNN）最近在高水平的视觉任务中表现出最先进的性能，如图像分类和物体检测。这项工作汇集了来自DCNN和概率图形模型的方法，以解决像素级分类（也称为 "语义图像分割"）的任务。我们表明，DCNN最后一层的反应对于准确的物体分割来说是不够本地化的。这是由于使DCNN适合于高水平任务的不变性属性所造成的。我们通过将最后一层DCNN的反应与全连接的条件随机场（CRF）结合起来，克服了深度网络的这种不良的定位特性。从质量上看，我们的 "DeepLab "系统能够以超越以往方法的准确度来定位片段边界
【论文翻译】Semantic Abstraction: Open-World 3D Scene Understanding from 2D Vision-Language Model【未完】
溯源的专栏
10-28 572
我们研究开放世界3D场景理解，这是一个系列的任务，要求代理使用开放词汇和域外视觉输入来推理其3D环境的任务，这是机器人在非结构化3D世界中操作的关键技能。为此，我们提出了语义抽象(SemAbs)，这是一个为2D视觉语言模型(vlm)提供新的3D空间能力的框架，同时保持其zero-shot鲁棒性。我们使用从clip中提取的关联图来实现这种抽象，并以语义不可知的方式在这些抽象的基础上学习3D空间和几何推理技能。我们证明了SemAbs在两个开放世界3D场景理解任务中的有用性:1)完成部分观察的对象和2)从语言描述
如何计算两个多边形的重叠·区域
u014188297的博客
12-01 6280
查看PDF手册有方法如下： 8.10.13 ST_Intersection ST_Intersection — (T) Returns a geometry that represents the shared portion of geomA and geomB. The geography implementation does a transform to geometry to do...
如何在Postgresql中实现分片技术
u014188297的博客
02-09 2933
您好！我用一个简单的例子说明pg的分区实现方式，供你参考，有什么不明白的我们再沟通。 1、分区技术介绍 postgresql的分区是通过表继承来实现，也就是创建一个主表和若干个分表。主表要求1）空表，2）不能有任何约束，除非该约束对所有子表都生效3）在主表上的索引没有任何意义。 2、分区表实现步骤 1）创建主表 CREATE TABLE hubeicity( ...
postgres-SQL学习笔记：如何将DAT文件传输到PG中
u014188297的博客
12-03 1806
今天成功实现了将DAT文件拷贝到空间数据库中； http://gis.stackexchange.com/questions/39238/how-to-import-shp2pgsql 1 Answer activeoldestvotes up vote 9 down vote accepted Have you tried -W "latin1" flag? So...
分享一个神奇的空间数据库
u014188297的博客
07-10 742
[size=xx-large][b]http://www.yiibai.com/plus/view.php?aid=34 PostgreSQL语法 [/b][/size] 湖北 11:37:02 恩，对了。哪个文档可否传一下，讲解P-GIS函数的 11:38:39 http://www.cnblogs.com/cnzzb/archive/2009/04/28/1...
基于postgresql的自动报表生成工具---一种基于OOSE的方法
u014188297的博客
11-06 632
1）SQL 性能提升 select c.scan_start_time, a.zh_name, a.cgi, b.region_name, round(round(decode(c.succinitalsetup,0,0,(c.attrelenb-c.attrelenbnormal)/c.succinitalsetup),4),6) Wirelessdrops, c....
基于KETTLE的第一个项目：网优大数据中心
u014188297的博客
02-06 380
一个基于KETTLE 和postgresql 的项目 问题1：如果通过修改内存大小，改善KETTLE的运行： 您好！ Kettle设置虚拟机内存，解决Out of Memory的方法如下： 1、打开 Pentah Kettle spoon.sh， 或者 spoon.bat（通过“编辑”状态）； 2、修改文件中以下参数： REM ****...
postgres SQL学习笔记-如何进行权限管理
u014188297的博客
11-21 329
09:58:26 create user pguser with password 'Pgoptr' ; grant select on all tables in schema public to pguser ; 10:27:50 grant select on all tables in schema public to pguser ; ...
基于postGIS的第二个成功应用
u014188297的博客
03-10 288
1)select c."簇编号", c.cityname , c."面积", count(d.cgi) "小区数" , sum(d.upoctdl+d.upoctul)/1000000 "总流量kB" , sum(d.upoctdl+d.upoctul)/c."面积"/1000000 "平均流量KB/sqkm" from (select a.*, b.* from eutrance
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值