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【实例分割】论文详解YOLACT:Real-time Instance Segmentation

YOLACT是比较经典的one-stage实例分割方法,属于anchor-base流派,即需要anchor计算。ounlyooktoefficiens(系数复数)摘要:我们提出了一个简单的用于实时实例分割的全卷积模型,在 MS COCO上实现了 29.8 mAP,在单个 Titan Xp 上达到 33.5 fps ,比以前任何竞争方法都要快得多。此外,我们仅在一个训练后就得到了这个结果图形处理器。

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#深度学习#人工智能#python +2
【python代码小技巧】职场大佬写的代码,堪称“满分作文”

python编码小技巧之——整齐规范的命名,恰到好处的注释,合理的封装类,封装钩子等等

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#python#开发语言#人工智能 +2
【YOLOv8】 用YOLOv8实现数字式工业仪表智能读数(一)

数字式工业仪表的智能读数三步走,本篇主要介绍第一步,通过数据集和Python源码进行详解数字式工业仪表表盘位置识别。

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#机器学习#人工智能#计算机视觉 +2
万能深度学习算法模板(语义分割/场景分类/变化检测)含python代码

涵盖主流深度学习模型,包括语义分割模型,场景分类模型等等,也可以用于变化检测!pytorch -change-detection链接地址:GitHub链接

#深度学习
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#深度学习
遥感语义分割、变化检测论文小trick合集(持续更新)

本文的全局上下文 聚合模块利用非局部块的思想,通过将全局上下文 信息添加到所有位置来捕获远程依赖。非局部块中 的变换模块是一个 1 × 1 卷积层,通常高层特征的通 道数数目庞大,这使得变换模块具有大量的参数。可以使得在大模型预训练时,只学习少量参数即可达到很好的效果,比如给VIT-base中的12个block分别做joint adapter模块,只学习adapter模块的参数即可,上图是做视频理

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#深度学习#人工智能
Cosine Similarity 与 L2distanse

文章目录一、Cosine Similarity是什么?二、L2distance是什么?三、Cosine Similarity 与L2distance的区别总结一、Cosine Similarity是什么?余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量,余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异,而非距离或长度上。计算公式如下:二、L2distance是什么?L2

#自然语言处理#深度学习#神经网络 +2
万能深度学习算法模板(语义分割/场景分类/变化检测)含python代码

涵盖主流深度学习模型,包括语义分割模型,场景分类模型等等,也可以用于变化检测!pytorch -change-detection链接地址:GitHub链接

#深度学习
jp2格式读取并批量转为GeoTiff格式

对于jp2格式,如果不追求地理坐标,只读取像素值,可以使用opencv进行数据读取,如果要保留原始数据中的地理坐标,就需要gdal来进行读取了。本文主要讲解如何通过gdal将jp2格式数据转换为tif格式。

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#python#opencv#人工智能 +1
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