建站知识/2025/4/20 15:18:06

http://www.tqpw.cn/HjDa19ah.shtml

相关文章

眼睛瞳孔和虹膜分割数据集labelme格式2662张2类别

眼睛瞳孔和虹膜分割数据集labelme格式2662张2类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：2662 标注数量(json文件个数)：2662 标注类别数：2 标注类别名称:["pupil","iris"] 每个类别…
阅读更多...
LP Wizard相关得PCB封装创建

LP Wizard相关得PCB封装创建

目录 一，PCB封装得初始建立 当有人下载PADS9.5（网上安装教程很多，这里不多说）得时候就会有一个软件LP Wizard被下载安装，但关于其使用方法在网上介绍得很杂，不太细致。本人在其他人的教学基础上进行了更为细…
阅读更多...
【CV】第 13 章：用于处理图像的高级 GAN

【CV】第 13 章：用于处理图像的高级 GAN

🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞…
阅读更多...
论文速读|PLIP: Language-Image Pre-training for Person Representation Learning.用于人物表示学习的语言图像预训练

论文速读|PLIP: Language-Image Pre-training for Person Representation Learning.用于人物表示学习的语言图像预训练

论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.08386 代码和提出SYNTH-PEDES数据集：https://github.com/Zplusdragon/PLIP bib引用： @misc{zuo2024pliplanguageimagepretrainingperson,title={PLIP: Language-Image Pre-training for Person Representation Learning}, author={Jia…
阅读更多...
解决error C2065: “_lpw”: 未声明的标识符

解决error C2065: “_lpw”: 未声明的标识符

遇到上面的错误，查阅资料，解决方法如下： 加入头文件：#include "atlconv.h" 加入宏： USES_CONVERSION;
阅读更多...
Coupled Layer-wise Graph Convolution for Transportation Demand Prediction

Coupled Layer-wise Graph Convolution for Transportation Demand Prediction

【论文阅读笔记】Coupled Layer-wise Graph Convolution for Transportation Demand Prediction 1. 论文地址2. Abstract3. Introduction4. Related Work5. Preliminaries6. Methodology6.1 Adjacency Matrix Generation6.2 Coupled Layer-wise Graph Convolution6.3 Multi-lev…
阅读更多...
耦合深度自动编码器实现单图像超分辨率 论文解读（翻译）Coupled autoencoder for single image super-resolution

耦合深度自动编码器实现单图像超分辨率 论文解读（翻译）Coupled autoencoder for single image super-resolution

论文学习系列： 耦合深度自动编码器实现单图像超分辨率 前言摘要简介单超分辨率图片遇到的核心问题处理SR图片的方法分为一下三类：1）基于插值的SR（Interpolation-based SR）2）基于重构的SR（Recons…
阅读更多...
《Poluparity Prediction on Social Platforms with Coupled Graph Neural Networks》阅读笔记

《Poluparity Prediction on Social Platforms with Coupled Graph Neural Networks》阅读笔记

论文地址：Popularity Prediction on Social Platforms with Coupled Graph Neural Networks 文章概览 作者提出了一种耦合图神经网络（Coupled Graph Neural Network, Coupled GNN）模型来进行在线内容流行度的预测，该模型包含两个…
阅读更多...
[解读] Coupled Generative Adversarial Networks

[解读] Coupled Generative Adversarial Networks

论文链接: https://arxiv.org/abs/1606.07536v2 Github 项目地址: https://github.com/mingyuliutw/cogan 本文提出耦合的生成对抗网络(CoGAN), 以学习多域图像的联合分布. 与现有方法不同, 后者需要训练集中不同域中对应图像的元组, 而 CoGAN 可以学习联合分布而无需任何对应…
阅读更多...
2021_AAAI_Knowledge-aware Coupled Graph Neural Network for Social Recommendation

2021_AAAI_Knowledge-aware Coupled Graph Neural Network for Social Recommendation

[论文阅读笔记]2021_AAAI_Knowledge-aware Coupled Graph Neural Network for Social Recommendation 论文下载地址： https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/download/16533/16340 发表期刊：AAAI Publish time: 2021 作者及单位: Chao Huang1*,…
阅读更多...
【论文阅读】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping

【论文阅读】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping

Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping 摘要I. 介绍II. 相关工作III. 符号与说明A. 符号B. IMU运动1) 状态2) 运动模型3) 预积分 IV. 紧耦合Lidar-IMU里程计A. Lidar-IMU里程计概述B. 去畸变和特征提取C. 相对Lidar测量D.激光雷达扫描匹配E. 优化 V.使用旋转…
阅读更多...
TS-CAM: Token Semantic Coupled Attention Map for Weakly Supervised Object Localization

TS-CAM: Token Semantic Coupled Attention Map for Weakly Supervised Object Localization

TS-CAM：由Vision Transformer架构产生CAM类别激活图的一种方法 文章目录 TS-CAM：由Vision Transformer架构产生CAM类别激活图的一种方法前言一、论文链接和代码链接以及重新训练模型得到可视化结果二、TS-CAM论文是如何由Vision Transformer得到类别激活…
阅读更多...
Decoupled head（解耦合头）和Coupled head（耦合头）

Decoupled head（解耦合头）和Coupled head（耦合头）

👻解耦合头和耦合头是目标检测中常见的两种头部设计，用于从检测网络的特征图中提取目标位置和类别信息。 （先看概念，概念看不懂可以直接看图一定能懂😁） 文章目录 耦合头（Coupled head&#xf…
阅读更多...
论文笔记《Coupled Layer-wise Graph Convolution for Transportation Demand Prediction》

论文笔记《Coupled Layer-wise Graph Convolution for Transportation Demand Prediction》

目录 本文贡献MethodologyAdjacency Matrix GenerationCoupled Layer-wise Graph ConvolutionMulti-level AggregationTemporal Dependence ModelingExperimentsDatasetsExperimental SetupMain ResultsComparison with BaselinesAblation Study本文贡献 新的图卷积结构：能自适…
阅读更多...
【论文阅读】SDCFusion：A semantic-driven coupled network for infrared and visible image fusion

【论文阅读】SDCFusion：A semantic-driven coupled network for infrared and visible image fusion

A semantic-driven coupled network for infrared and visible image fusion（2024InfFus） 现有方法存在的问题 1.传统方法需要手工设计融合规则；时间消耗较高。 2.现有的图像融合方法只关注像素级融合，忽略了场景中的高级语义信息。 研究方法 整体框架 由一个双分支共…
阅读更多...
【文献解析】LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

【文献解析】LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

大家好呀，我是一个SLAM方向的在读博士，深知SLAM学习过程一路走来的坎坷，也十分感谢各位大佬的优质文章和源码。随着知识的越来越多，越来越细，我准备整理一个自己的激光SLAM学习笔记专栏，从0带大家快速上手激…
阅读更多...
Coupled Generative Adversarial Networks（小白学GAN 九）

Coupled Generative Adversarial Networks（小白学GAN 九）

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1604.07379.pdf 简介 背景：从“Conditinal GAN”到“InfoGAN”，我们都在致力于解决一个问题就是如何通过人为控制的范式，来控制GAN网络生成我们想要的数据，但是之前的几种方法大多是…
阅读更多...
【论文精读】| CTFN: Hierarchical Learning for Multimodal Sentiment Analysis Using Coupled-Translation Fusi

【论文精读】| CTFN: Hierarchical Learning for Multimodal Sentiment Analysis Using Coupled-Translation Fusi

本文并非逐句翻译，添加个人理解与疑惑，如有需要，请自行阅读原文。 CTFN: Hierarchical Learning for Multimodal Sentiment Analysis Using Coupled-Translation Fusion Network 基于耦合翻译融合网络的多模态情感分析的层次学习 发表在 2021…
阅读更多...
【论文阅读】Coupled Iterative Refinement for 6D Multi-Object Pose Estimation

【论文阅读】Coupled Iterative Refinement for 6D Multi-Object Pose Estimation

随缘更新 一篇被CVPR2022接收，有关6D位姿估计的文章 论文链接：Coupled Iterative Refinement for 6D Multi-Object Pose Estimation 论文代码：Github 文章目录 主要内容和贡献相关工作传统方法基于学习的方法iterative refinement 模型架构…
阅读更多...
【Motion Forecasting】【摘要阅读】MacFormer：Map-Agent Coupled Transformer

【Motion Forecasting】【摘要阅读】MacFormer：Map-Agent Coupled Transformer

MacFormer: Map-Agent Coupled Transformer for Real-time and Robust Trajectory Prediction 这项工作发布于2023年的IEEE Robotics And Automation Letters，来自于中山大学。 Abstract 对代理的未来运动进行预测是自动驾驶领域的一项重要任务。准确地代理未来轨…
阅读更多...
推荐文章

Copyright @ 2022~2023