一種在線激光雷達(dá)語(yǔ)義分割框架MemorySeg

本文提出了一種在線激光雷達(dá)語(yǔ)義分割框架MemorySeg，它利用三維潛在記憶來(lái)改進(jìn)當(dāng)前幀的預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)的方法通常只使用單次掃描的環(huán)境信息來(lái)完成語(yǔ)義分割任務(wù)...

2023-11-21 標(biāo)簽：三維雷達(dá)激光雷達(dá) 772 0

NNCF壓縮與量化YOLOv8模型與OpenVINO部署測(cè)試

OpenVINO2023版本衍生出了一個(gè)新支持工具包NNCF(Neural Network Compression Framework – 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮...

2023-11-20 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)集OpenVINO 1858 0

目標(biāo)檢測(cè)算法YOLO的發(fā)展史和原理

大家或許知道，首字母縮寫YOLO在英文語(yǔ)境下較為流行的含義，即You Only Live Once，你只能活一次。我們今天要介紹的YOLO卻有著與前者不...

2023-11-18 標(biāo)簽：檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)算法目標(biāo)檢測(cè) 7396 0

RayDF：實(shí)時(shí)渲染！基于射線的三維重建新方法

在機(jī)器視覺和機(jī)器人領(lǐng)域的許多前沿應(yīng)用中，學(xué)習(xí)準(zhǔn)確且高效的三維形狀表達(dá)是十分重要的。然而，現(xiàn)有的基于三維坐標(biāo)的隱式表達(dá)在表示三維形狀或是渲染二維圖像時(shí)，需...

2023-11-17 標(biāo)簽：機(jī)器人機(jī)器視覺數(shù)據(jù)集 962 0

3.GraphSAGE[9]：generalized aggregation方法

歸納學(xué)習(xí)（Inductive Learning）：先從訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)到一定的模式，然后利用其對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)（即首先從特殊到一般，然后再?gòu)囊话愕教厥猓?..

2023-11-16 標(biāo)簽：模型貝葉斯數(shù)據(jù)集 783 0

Pytoorch輕松學(xué) – RetinaNet自定義對(duì)象檢測(cè)

把模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式，Pytorch是原生支持的，只需要把通過(guò)torch.onnx.export接口，填上相關(guān)的參數(shù)，然后直接運(yùn)行就可以生成ONNX...

2023-11-15 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集 471 0

Backbone之戰(zhàn)：計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)模型大比較

盡管Vision Transformer（ViTs）和自監(jiān)督學(xué)習(xí)（SSL）越來(lái)越受歡迎，但在大多數(shù)任務(wù)中，文章發(fā)現(xiàn)在大型訓(xùn)練集上以監(jiān)督方式預(yù)訓(xùn)練的卷積神...

2023-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 1390 0

用自己的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練YOLOv8實(shí)例分割模型

YOLOv8 于 2023 年 1 月 10 日推出。截至目前，這是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域分類、檢測(cè)和分割任務(wù)的最先進(jìn)模型。該模型在準(zhǔn)確性和執(zhí)行時(shí)間方面都優(yōu)于所...

2023-11-10 標(biāo)簽：Linux命令模型 5429 0

使用RayDF方法突破3D形狀重建方案

本文還引入了多視角一致性優(yōu)化模塊，以提高學(xué)習(xí)到的射線-表面距離場(chǎng)在不同視角下的一致性。通過(guò)在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明，RayDF方法在三維形狀重建的準(zhǔn)確性...

2023-11-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 716 0

什么是進(jìn)程

在探討這個(gè)問(wèn)題之前，我們先來(lái)弄清什么是進(jìn)程。 進(jìn)程(Process)是計(jì)算機(jī)中的程序關(guān)于某數(shù)據(jù)集合上的一次運(yùn)行活動(dòng)，是系統(tǒng)進(jìn)行資源分配和調(diào)度的基本單位，...

2023-11-08 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)程序數(shù)據(jù)集 4953 0

自動(dòng)駕駛公開數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

一方面，自動(dòng)駕駛技術(shù)需要大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練算法模型，以識(shí)別和理解道路環(huán)境，從而做出正確的決策和行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、穩(wěn)定和安全的駕駛體驗(yàn)，數(shù)據(jù)的建設(shè)對(duì)于自動(dòng)駕駛技...

2023-11-08 標(biāo)簽：傳感器人工智能車聯(lián)網(wǎng) 886 0

認(rèn)知扭曲類別

可以看出認(rèn)知扭曲本身雖然往往和負(fù)面情緒相關(guān)，但其更多是強(qiáng)調(diào)不合理的負(fù)面情緒，這些負(fù)面情緒的形成和加強(qiáng)都和認(rèn)知扭曲相關(guān)。認(rèn)知扭曲更是不合理的負(fù)面情緒的放大...

2023-11-03 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)集 1150 0

時(shí)間序列分析的四個(gè)基本Python庫(kù)介紹

在本文中，我們將介紹四個(gè)主要的Python庫(kù)——statmodels、tslearn、tssearch、 tsfresh ——每個(gè)庫(kù)都針對(duì)時(shí)間序列分析的...

2023-11-03 標(biāo)簽：函數(shù)應(yīng)用程序python 1206 0

如何讓網(wǎng)絡(luò)模型加速訓(xùn)練

如果我們使用的 數(shù)據(jù)集較大 ，且 網(wǎng)絡(luò)較深 ，則會(huì)造成 訓(xùn)練較慢 ，此時(shí)我們要 想加速訓(xùn)練 可以使用 Pytorch的AMP （ autocast與Gr...

2023-11-03 標(biāo)簽：NVIDIA數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)模型 1839 0

可以提取圖像文本的5大Python庫(kù)

光學(xué)字符識(shí)別是一個(gè)古老但依然具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，涉及從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中（包括圖像和PDF文檔）檢測(cè)和識(shí)別文本。它在銀行、電子商務(wù)和社交媒體內(nèi)容管理等領(lǐng)域具有...

2023-10-30 標(biāo)簽：代碼python數(shù)據(jù)集 4134 0

CPU后端和CUDA后端的執(zhí)行代碼和效果

下面展示一下在 https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer 做的自定義實(shí)現(xiàn)的RWKV world t...

2023-10-16 標(biāo)簽：人工智能語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 1191 0

一款整合了ChatGPT的源IP掃描工具

由于該工具基于純Python 3開發(fā)，因此我們首先需要在本地設(shè)備上安裝并配置好Python 3環(huán)境。接下來(lái)，廣大研究人員可以使用下列命令將該項(xiàng)目源碼克隆至本地

2023-10-16 標(biāo)簽：漏洞數(shù)據(jù)集ChatGPT 973 0

Python中進(jìn)行特征重要性分析的9個(gè)常用方法

如果有一個(gè)包含數(shù)十個(gè)甚至數(shù)百個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，每個(gè)特征都可能對(duì)你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能有所貢獻(xiàn)。但是并不是所有的特征都是一樣的。有些可能是冗余的或不相關(guān)的，...

2023-10-16 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)python 917 0

Direct Inversion：三行代碼提升基于擴(kuò)散的圖像編輯效果

為了完成這兩個(gè)任務(wù)，最為直覺，也是使用最多的方式就是：使用兩個(gè)分支來(lái)完成這兩件事，一個(gè)用來(lái)保留信息，一個(gè)用來(lái)添加信息。之前的編輯算法大多可以劃分出這兩個(gè)...

2023-10-10 標(biāo)簽：算法代碼數(shù)據(jù)集 1201 0

詳解對(duì)象檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)mAP計(jì)算

等常見指標(biāo)，更廣義的評(píng)價(jià)還包括檢測(cè)率除以精度與敏感性。檢測(cè)對(duì)象的評(píng)價(jià)多數(shù)是基于某測(cè)試數(shù)據(jù)集的，通常稱為SUT(System Under Test), 我...

2023-10-09 標(biāo)簽：檢測(cè)系統(tǒng)MAP數(shù)據(jù)集 704 0