开通博客--for interest

最新推荐文章于 2025-08-15 14:53:42 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 计算机视觉 文章标签： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yangshangpeng12345/article/details/38060013
本博客专注于分享计算机视觉及机器学习领域的研究成果和技术心得，包括视频关键帧提取、运动分割、摘要生成等实用项目，旨在促进技术交流与合作。

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

鄙人开通博客，以此记录自己的学习过程，也许望自己对于技术的理解于大家分享，共同讨论。


研究方向： 计算机视觉，机器学习，统计方法。具体相关项目有：视频关键帧提取，视频运动分割，视频摘要，分类算法



                                                                                              

深入了解AI原生应用领域A_B测试的流程
小程序开发
07-30 653
假设你开了一家AI定制蛋糕店：顾客说“想要一个适合小朋友生日的蛋糕”，AI会自动生成“卡通造型+低糖配方+隐藏玩具”的方案。现在你想优化AI的配方——新算法会不会让顾客更愿意复购？效果波动大：AI生成的蛋糕造型可能“随机性”强（比如有的卡通是米老鼠，有的是皮卡丘），导致顾客反馈差异大；长周期影响：顾客可能今天买了蛋糕，下周才会因为“孩子喜欢”再来复购，短期点击率无法反映真实效果；用户分层需求：喜欢“低糖”的宝妈和喜欢“颜值”的年轻人，对新配方的反应完全不同，随机分流会掩盖真实差异。
经典论文阅读笔记——Feature篇（上）
cfanchk的博客
12-30 3057
心血来潮在优快云开通了博客，那就时不时写点东西吧。。 先写点部分Feature Extraction方面经典论文的阅读笔记，按论文发表的时间顺序 至于具体的原理就不过多记录了，写起来真的很麻烦，很多网上一搜就有，主要写点心得体会吧
第990期机器学习日报(2017-06-04)
ai100_ml的博客
06-05 572
机器学习日报 2017-06-04 机器学习、深度学习研究者10张速查表 @网路冷眼ACL 2017 杰出论文公布，国内四篇论文入选 @机器之心Synced如何解释机器学习模型和结果 @wx:全球人工智能深度学习多任务学习综述 @wx:全球人工智能亚马逊AI博客：用机器学习自动调优数据库管理系统 @网路冷眼 @好东西传送门 出品,由@AI100运营， 过往目录 见http://m
Hello world!(内含自己编写的C语言二叉树同学录)
weixin_30426879的博客
12-15 136
　 修改：刷了一段时间的题，水平渐涨，发现同学录真的要做成市面可行的应用的话，应该按学号建立二叉平衡树，红黑树是一个可行的选择。 　在同学的推荐下，来到博客园来找志同道合的人交流代码。3个月后参加蓝桥杯比赛，报名的是C语言组，所以接下来3个月我会在此发布刷题时的心得与原创代码。 　　以下代码是我的课程设计自己花12小时编写的二叉树同学录。 　　反思一下自己的代码，删除节点用了取巧的...
【学术分享】40个科研学术网站，收藏必备，予取予求！
zenRRan的博客
12-24 3467
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要15分钟跟随小博主，每天进步一丢丢整理：AI算法与图像处理来源：中外学术情报科研工作者每天日常莫过于看文献、做实验、写论文。人生最郁...
客户旅程_编程如何找到我的：21岁开发人员的7年旅程
08-17 912
客户旅程I've read some amazing stories about people's coding journeys here, and I was interested to share my own as well. Before starting out with anything about my journey, let me introduce myself quickl...
LBS之十：LBS的前世今生
whascj的博客
05-29 852
LBS技术、产业发展简介及其迭代历程
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Lesson 1 A private conversation 私人谈话 Last week I went to the theatre. I had a very good seat.  The play was very interesting. I did not enjoy it.  A young man and a young woman were sitting behind me
faster rcnn源码解析1
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原 faster rcnn源码解析 置顶 2017年11月20日 23:50:01 爆米花好美啊 阅读数：19453 </div> <div class=...
Interest-aware Message-Passing GCN for Recommendat.md
11-06
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2021-WSDM-Sparse-Interest Network for Sequential Recommendation
Dive的博客
03-21 771
2021-WSDM 阿里团队 召回 发现用户的行为序列通常包含多个概念上不同的物品，而统一的嵌入向量主要受到最近频繁行为的影响。本文提出Sparse Interest NEtwork，核心是稀疏兴趣模块和兴趣聚合模块： 稀疏兴趣模块，自适应地从大型概念池中推断出每个用户的一组稀疏概念，并输出对应的多个嵌入 兴趣聚合模块，主动预测用户的当前意图，然后使用它显式地对next item预测进行建模 1 INTRODUCTION 传统的推荐方法——协同过滤 基于深度神经网络的推荐——NCF、PinSage；
Sparse-Interest Network for Sequential Recommendation WSDM2021
qq_39091546的博客
03-05 1727
摘要 顺序推荐中的最新方法着重于从用户的行为序列中学习下一个推荐的整体嵌入向量。但是，通过经验分析，我们发现用户的行为序列通常包含多个概念上不同的项目，而统一的嵌入向量主要受一个人最近的频繁动作的影响。因此，如果概念上相似的项目在最近的交互中不占主导地位，则可能无法推断出下一个首选项目。为此，另一种解决方案是用编码该用户意图的不同方面的多个嵌入矢量来表示每个用户。尽管如此，最近有关多兴趣嵌入的工作通常考虑了通过聚类发现的少量概念，这可能无法与真实系统中的大量项目类别相提并论。有效地建模大量不同的概念原型是一
Interest-aware Message-Passing GCN for Recommendation(个人笔记)
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论文：兴趣感知信息传递GCN（WWW.2021） 文章链接：https://arxiv.org/abs/2102.10044 代码链接：GitHub - liufancs/IMP_GCN（原版-tensorflow1.x） GitHub - PTMZ/IMP_GCN: Pytorch Implementation of Interest-Aware Message-Passing GCN for Recommender Systems（Pytorch版） 1. ...
深度多兴趣网络,Deep Multi-Interest Network for Click-through Rate Prediction （DMIN）
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深度多兴趣网络,Deep Multi-Interest Network for Click-through Rate Prediction （DMIN）论文下载地址目的整体思路实现细节 论文下载地址 目的        根据用户的历史行为序列建立多兴趣网络模型 整体思路        首先，利用多头注意力机制表示历史行为item，并借助辅助任务帮助历史行为item表示的学习；之后，再次通过
ScanNet项目介绍
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frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
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是一个大型的，专门用于室内场景的理解和三维重建。简单来说，研究人员用特殊的相机（能同时捕捉彩色图像和深度信息）在 1500 多个不同的室内场景（如办公室、公寓）中进行了扫描，总共收集了 250 万个视角的图像。这个数据集不仅包含原始的视频数据，还提供了处理好的、精确的以及非常详细的（比如，这个是椅子，那个是桌子）。
YOLO v1 输出结构、预测逻辑与局限性详解
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YOLO v1采用7×7网格输出，每个网格预测两个边界框参数（坐标、宽高、置信度）并共享一组20维类别概率。这种设计假设每个网格只有一个主要物体，导致多目标检测能力受限。预测得分由置信度与类别概率相乘得到，通过NMS去除冗余框。主要缺陷在于同一网格内无法检测多个不同类别物体，后续版本通过多尺度预测和Anchor机制改进。
计算机视觉CS231n学习（8）
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例如，在ImageNet上，DSD训练使得GoogLeNet的Top-1准确率提高了1.1%，VGG-16提高了4.3%，ResNet-18提高了1.2%，ResNet-50提高了1.1%。（你所牵挂的，正在朝着熟悉的方向挪动，耐心等待，转角会有重逢的惊喜）（因为我的玄风小鸡丢了 三天每天睡四个小时寻找也没找到 已经是很伤心很伤心了 一想到我的小鸟毛茸茸的 在外面挨饿淋雨 真的很难受 小鸡快回家）总的来说，DSD训练通过在训练过程中引入稀疏性，能够有效地避免过拟合，提高模型的泛化能力和整体性能。
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图片拼接-动手学计算机视觉8
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图片拼接（image stitching）就是将统一场景的不同拍摄出的图片拼接到一起，如图所示就是拼接全景图，是图片拼接的应用之一，手机拍照都有全景拍摄功能仔细观察全景图，寻找它们相似性，图8-2的全景图可以通过缩放，旋转，射影等操作进行拼接而成，我们首先介绍几个常用的图像变换RANSAC（Random Sample Consensus）是一种鲁棒的模型拟合算法，常用于处理包含大量噪声或异常值的数据。
3维时空角点检测技术 - Space-Time Interest Points分析
标题：“Space-Time Interest Points 三维时空角点检测” 描述：“IVAN LAPTEV, On Space-Time Interest Points, IJCV' 05” 标签：“space-time interest points” 压缩包子文件的文件名称列表：“stharris” ...
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