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常见的迁移学习方法

文章目录前言1. Domain Adaptation 领域自适应2. Online transfer learning 在线迁移学习3. Lifelong transfer learning 终身迁移学习4. Heterogeneous Transfer Learning 异构迁移学习5. Deep Transfer Learning 深度迁移学习6. Reinforcement Transfer

将二值图转换为coco格式的json文件

文章目录1. 二值图2. python库3. 二值图转单个物体的二值图4. 单个物体的二值图写入json文件1. 二值图2. python库https://github.com/waspinator/pycococreator3. 二值图转单个物体的二值图from scipy import ndimage as ndiimport gdalToolsimport osimport numpy as

#json
大田场景下的路径规划论文汇总

自主导航是野外机器人执行精确农业任务的先决条件。通常情况下,机器人必须在一个季节内在整个农田中导航几次,以监测植物、施用农用化学品或执行有针对性的干预行动。在本文中,我们提出了一个利用常规的作物行结构进行行作物田导航的框架。我们的方法只使用来自车载摄像机的图像,而不需要执行显式定位或维护现场地图,因此可以在没有农业自动化系统中经常使用的昂贵的RTK-GPS解决方案的情况下运行。我们的导航方法允许机

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#机器人
使用 SimCLR 推进自我监督和半监督学习

code:https://github.com/google-research/simclr文章目录前言SimCLR框架性能理解表示的对比学习前言最近,自然语言处理模型,例如BERT和T5,已经表明,通过首先在一个大型未标记数据集,然后在较小的标记数据集上进行微调。同样,训练前对大型未标记的图片数据集,具有提高计算机视觉任务性能的潜力,具体表现为标本的CNN,实例歧视,CPC,AMDIM,CMC,

无监督图像分割(kmeans)

简单介绍在众多聚类算法中,K-Means 算得上是其中一个经典的算法之一了,它属于无监督学习成员的一份子,训练并分类数据的过程中,不需要标签的辅助就能够掌握每一比数据之间的潜在关系,而这个关系则是通过两个点之间的距离远近来判定,离得远的表示关系小,离得近的表示关系大。代码(python)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport

基于强化学习的论文合集

文章目录2020REINFORCED ACTIVE LEARNING FOR IMAGE SEGMENTATION2020REINFORCED ACTIVE LEARNING FOR IMAGE SEGMENTATIONcode: https://github.com/ArantxaCasanova/ralis摘要基于学习的语义分割方法有两个固有的挑战。首先,获取像素级标签是昂贵和耗时的。其次,真

#机器学习#深度学习#人工智能
基于图的图像分割(Graph-BasedImageSegmentation)

算法介绍https://blog.csdn.net/huixingshao/article/details/42642973/与slic算法的比较from skimage import ioimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.segmentation import slic, felzenszwalbfrom skimage.util impor

ubuntu上vscode无法连接docker

原因是docker使用unix socket进行通讯,但是unix socket属于root用户,但是普通用户需要使用sudo才能开启root权限,但是普通的操作并没有root权限。

#docker#ubuntu#linux
Qwen-Image Technical Report论文精读

作为生成模型,它重新定义了优先级,从追求“AI感”转向追求“精准对齐”。作为理解模型,它展示了生成式框架也能出色地完成深度估计等理解任务,实现了从“直接推断”到“分布推理”的转变。作为迈向视频和3D的基石,它采用的视频VAE和在姿态编辑、新视角合成上的优异表现,预示着它向视频生成领域扩展的巨大潜力。作为理解与生成统一的桥梁,它补全了 Qwen 系列在生成能力上的关键拼图,与 Qwen2.5-VL

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三维目标检测论文和代码汇总

code: https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/tree/main/configs/fcaf3d解析:https://py1995.blog.csdn.net/article/details/154793542?spm=1001.2014.3001.5502code:https://github.com/open-mmlab/mmdetectio

#目标检测#人工智能#计算机视觉
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