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RSS订阅原创 显著性目标检测论文阅读——Global Context-Aware Progressive Aggregation Network for Salient Object Detection
简要介绍 此论文解决的问题： 1.采用多级特征集成从而忽略不同特征的差距的问题。 2.随着高级特征在卷积网络的传递导致逐渐稀释的问题 提出的方法 采用了四个模块 Feature Interweaved Aggregation (FIA) modules，有效地集成低级外观特征，高级语义特征和全局上下文特征。并以有监督方式生成显著图。 Head Attention (HA) module，利用空间和通道主义来减少信息冗余并增强顶层特征 Self Refinement (SR) module，进一步细化和增强顶层
2020-07-12 17:41:39
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原创 并查集（按秩合并+路径压缩）基础讲解
并查集入门 并查集算法在很多算法中都会简单的涉及，比如最小生成树的kruskal算法等。其主要功能是检查不同元素是否属于同一个连通块。主要运用是在图相关的内容中。 并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。 内容讲解 主要特征 在不同的不相交集合中选出一个代表元素，称为代表元 一般这个代表元代表这个集合。查找一...
2019-06-20 13:48:40
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空空如也
C语言 函数的形参传递问题（代码内容是表达式求值，数组栈实现）
2019-05-22
C语言 间接级别不同（指针和指针函数方面）
2019-05-11
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