利用對(duì)稱性進(jìn)行高效的6D姿態(tài)檢測(cè) 本文參考自CVPR2022的這篇文章:ES6D: A Computation Efficient and Symmetry-Aware 6D...
利用對(duì)稱性進(jìn)行高效的6D姿態(tài)檢測(cè) 本文參考自CVPR2022的這篇文章:ES6D: A Computation Efficient and Symmetry-Aware 6D...
POINTNET:利用深度學(xué)習(xí)對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行3D分類和語(yǔ)義分割 參考自,PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classifi...
基于RGB-D的6D目標(biāo)檢測(cè)算法 本文參考了ITAIC的文章 A Review of 6D Object Pose Estimation 概覽 這里介紹幾篇經(jīng)典的基于RGB-...
6D目標(biāo)檢測(cè)簡(jiǎn)述 本文參考了ITAIC的文章 A Review of 6D Object Pose Estimation 介紹 6D目標(biāo)檢測(cè),和傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)類似,都是從圖像...
視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的演進(jìn) H.264運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償變換編碼(可能是 DCT) MPEG-4亞像素運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償幀內(nèi)預(yù)測(cè) H.264可變大小塊分區(qū)環(huán)路濾波多參考系CABAC H.265/HEVC...
剛體運(yùn)動(dòng)和坐標(biāo)變換-1 基礎(chǔ)代數(shù) 外積: 和 兩個(gè)向量的外積代表一個(gè)垂直這兩個(gè)向量的向量,大小為 其中, 是互相正交的基底向量。 我們可以將外積的形式寫(xiě)成矩陣乘以向量的形...
PRML一書(shū)中關(guān)于貝葉斯曲線擬合結(jié)論的推導(dǎo)細(xì)節(jié) 我們令訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為, 對(duì)于一個(gè)新的點(diǎn) , 我們希望給出一個(gè)預(yù)測(cè)分布 其中, 是階多項(xiàng)式的參數(shù)在PRML一書(shū)中,直接給出了這么一...
針對(duì)語(yǔ)義分割的真實(shí)世界的對(duì)抗樣本攻擊 來(lái)自于論文"Evaluating the Robustness of Semantic Segmentation for Autonom...
Graph Pooling 簡(jiǎn)析 Pooling 是一種用于圖表征提取的技術(shù),通常用在圖分類上面。 一些記號(hào) 我們記一個(gè)帶有 個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性圖 (attributed gra...
結(jié)論呢?好像通篇看下來(lái)都是爬蟲(chóng)統(tǒng)計(jì)可視化?
用Python爬取了《雪中悍刀行》數(shù)據(jù),并將其可視化分析后,終于知道它為什么這么火了~緒論 本期是對(duì)騰訊熱播劇——雪中悍刀行的一次爬蟲(chóng)與數(shù)據(jù)分析,耗時(shí)一個(gè)小時(shí),總爬取條數(shù)1W條評(píng)論,很適合新人練手,值得注意的一點(diǎn)是評(píng)論的情緒文本分析處理,這是第一次接觸的知識(shí)。...
現(xiàn)在好像可以直接從mnn文件dump出來(lái)json了,比如 ./MNNDump2Json.out mobilenet_v2.mnn output.json
FlatBuffers,MNN模型存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ) ---- 無(wú)法解讀MNN模型文件的秘密寫(xiě)在前面 我會(huì)盡可能地將一些關(guān)鍵概念進(jìn)行描述和解釋,但基于 深度學(xué)習(xí) 和 程序設(shè)計(jì) 的天坑,固然無(wú)法讓一個(gè)完全沒(méi)有相關(guān)概念基礎(chǔ)的人完全跟上文章的節(jié)奏。對(duì)此請(qǐng)看不懂的各位多多見(jiàn)...
Gensim是一個(gè)可以用于主題模型抽取,詞向量生成的python的庫(kù)。 像是一些NLP的預(yù)處理,可以先用這個(gè)庫(kù)簡(jiǎn)單快捷的進(jìn)行生成。 比如像是Word2Vec,我們通過(guò)簡(jiǎn)單的幾...
問(wèn)題提出 時(shí)常會(huì)思考一個(gè)問(wèn)題,SQL作為一種與數(shù)據(jù)交互的標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)言,可以說(shuō)是數(shù)據(jù)分析最強(qiáng)大的工具。不管是關(guān)注事務(wù)的OLTP型數(shù)據(jù)庫(kù)或者是關(guān)注分析的OLAP型數(shù)據(jù)庫(kù),提供基本的...
很好奇速度的對(duì)比,看上去在內(nèi)存中我們并沒(méi)有做各種索引的優(yōu)化,如果比對(duì)一些數(shù)據(jù)庫(kù),不知道性能上到底高了多少,某些情況下可能不如直接導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫(kù)中?
利用Calcite做內(nèi)存查詢問(wèn)題提出 時(shí)常會(huì)思考一個(gè)問(wèn)題,SQL作為一種與數(shù)據(jù)交互的標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)言,可以說(shuō)是數(shù)據(jù)分析最強(qiáng)大的工具。不管是關(guān)注事務(wù)的OLTP型數(shù)據(jù)庫(kù)或者是關(guān)注分析的OLAP型數(shù)據(jù)庫(kù),提供基本的...
EKLAVYA -- 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推斷二進(jìn)制文件中函數(shù)的參數(shù) 這一次介紹一篇文章,名為Neural Nets Can Learn Function Type Signatur...
Prompt 范式簡(jiǎn)述 Traditional Framework: pre-train fine-tune 傳統(tǒng)的訓(xùn)練框架為,先在一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,然后...
將惡意軟件嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 這次介紹一篇名為“EvilModel: Hiding Malware Inside of Neural Network Models[https:...
最近使用python的tqdm包的時(shí)候,當(dāng)結(jié)合print語(yǔ)句的時(shí)候,發(fā)現(xiàn)了一些問(wèn)題 代碼為: 結(jié)果為: print語(yǔ)句要么必須前置 或者直接使用trange
利用超球嵌入來(lái)增強(qiáng)對(duì)抗訓(xùn)練 這次介紹一篇NeurIPS2020的工作,"Boosting Adversarial Training with Hypersphere Embe...