文章目录1.Srcnn2.FSrcnn1）.是对srcnn的加速2）.Srcnn和fsrcnn的一些对比3）.关于反卷积层3.Espcn：Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient4.RDN：Residual Dense Network for Image Super-Resolution 1.Srcn
SCNNSCNNSCNN
原创
2021-08-02 14:33:45
86阅读
摘要车道线是智能车辆视觉导航系统的关键。自然，车道线是一种具有高级语义的交通标志，但它具有特定的局部模式，需要详细的底层特征才能准确定位。使用不同的特征级别对于准确的车道检测非常重要，但这方面的研究仍然不足。在这项工作中，我们提出了跨层细化网络（CLRNet），旨在充分利用车道检测中的高级和低级特征。特别是，它首先检测具有高级语义特征的车道，然后基于低级特征进行细化。这样，我们可以利用更多的上下文
# 如何实现fast scnn在pytorch中的复现
## 概述
在这个任务中，我们将教会一个刚入行的小白如何在PyTorch中复现fast scnn模型。Fast scnn是一种用于实时语义分割的轻量级神经网络模型，非常适合移动端应用。在这篇文章中，我们将逐步介绍整个实现过程，并提供相关的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们看一下整个流程的步骤，我们可以使用以下表格展示：
| 步骤
原创
2024-06-12 04:31:10
296阅读
Faster RCNN前几篇写了yolo系列的模型训练以及模型优化，加速，这篇是关于Faster RCNN。Faster RCNN所用的数据集是来自yolo v3，基本可以无缝使用。数据集参考：本节代码 GitHub：https://github.com/kile97/faster-rcnn-pytorch 或者 https://gitee.com/kui9702_kile/faster-rcnn
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2024-04-15 14:52:44
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在这篇博文中，我将详细记录使用 SCNN（Siamese Convolutional Neural Networks）进行 Python 时间序列预测模型的全过程。这包括从环境准备到验证测试，再到优化技巧和排错指南。接下来，我们将无缝结合 Markdown 语法，确保内容清晰易懂。
在开始之前，SCNN 被广泛用于处理视觉数据、文本数据和时间序列数据，能够从相似性中学习特征，可以显著提升我们对时
RCAN复现摘要：RCAN是一种很深的卷积神经网络，其包含 RIR（Residual In Residual）架构，加快了网络的训练速度，还包含通道注意力（Channel Attention）机制，通过对特征通道之间的相互依赖性建模来自适应地重新缩放每个通道的特征。本文通过下载的RCAN源代码，搭建了相应的环境对其进行复现，并对复现过程相应的步骤进行了详细介绍。关键字：RCAN，RIR,CA1.环
SCN是Oracle中一个很基础的部分，但同时它也是一个很重要的数据：它是系统中维持数据的一致性和顺序恢复的重要标志，是数据库非常重要的一种数据结构。一，SCN介绍SCN即系统改变号（System Change Number），是在某个时间点定义数据库已提交版本的时间戳标记。 Oracle为每个已提交的事务分配一个唯一的SCN。 SCN的值是对数据库进行更改的逻辑时间点。 Oracle使用此编号记
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2024-07-05 12:46:17
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论文：https://arxiv.org/abs/1802.05591?context=cs 代码：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 作者：弓 长 木 公 核心思想： 采用实例分割的方式得到每条车道线的像素点集，通过学习出路面的透视投影矩阵，将前视图转换到鸟瞰图视角，拟合每条车道线的曲线方程，最后逆变换回原视图。目录
一.Vertus Fluid Mask抠图插件二.500集ps教程（里面包含ps抠图、ps人像精修、ps零基础操作）三.最新的软件1.Vertus Fluid Mask首先是一款ps抠图插件，名为Vertus Fluid Mask，这款抠图插件里面有功能非常强大的工具，不管多么复杂的图像都能进行精确的切割。Vertus Fluid Mask它可以做为一款单独的软件使用，还可以做为pho
FastICA 步骤：1. 对观测数据 X 进行中心化处理，使样本的每个属性均值为02. 求出样本矩阵的协方差矩阵 Cx3. 用主成分分析得到白化矩阵 W0=Λ-1/2UT 对 其中Λ、U分别是Cx的特征值、特征向量4. &n
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2023-11-08 18:13:07
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Let's start！data=np.array([1.,2.,3.,4.])
t1=torch.Tensor(data)
t2=torch.tensor(data)
t3=torch.as_tensor(data)
t4=torch.from_numpy(data)
print(t1)
print(t2)
print(t3)
print(t4)
结果：
tensor([1., 2.
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2023-08-24 14:57:55
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写这篇的原因和动力——What you can’t create, you don’t understand.基于2.0版本的tensorflow，使用VOC2007数据集实现Faster-RCNN目标检测算法。这系列Blog将尽可能的详细介绍并讲解算法的每个模块和每个函数的功能。这篇文章将作为一个总览，可视化一张图片在训练和测试过程中的经过。对应demo文件：faster-rcnn-visual
网络类型点到点阐述：在一个网段内，节点的数量被物理和逻辑均限制为2个特点：二层封装技术，不存在二层单播
原创
2022-12-21 11:36:35
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ospf支持broadcast、NBMA、P2P、P2MP 4种类型的网络，他们的差异主要在发送报文形式不同。因此在4种网络类型中设置ospf协议时，主要的区别就是体现在协议报文的发送形式上。具体配置流程：1、设置接口的网络层地址，使相邻节点网络可达 2、设置ospf基本功能 3、设置接口网络类型[Huawei-GigabitEthernet0/0/2]ospf network-type ?bro
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2024-05-24 23:55:22
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default、mms、supl、dun、hipri接入点类型的区别
ANDROID & IPHONE HARDE 设置APN上网时，大家可能经常遇到这个问题： 为什么有时要填写default有时要填写supl，而彩信又偏偏要mms？ 这个问题留到最后，让我们看看每个接入点类型的含义： 1、default 默认网络连接，当激活时所
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2024-03-27 22:41:12
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一．模型介绍Fast-SCNN是一种轻量级的语义分割神经网络，适用于移动端设备上的实时图像分割任务。Fast-SCNN使用了一系列的空洞卷积和轻量级的可分离卷积来减少计算量和参数数量，同时保持较高的准确率。Fast-SCNN还采用了一个轻量级的解码器来进一步减少计算量，同时保持较高的分割性能。Fast-SCNN在Cityscapes数据集上取得了与一些重量级语义分割模型相当的性能，但同时具有更快的
原创
2023-09-03 22:54:01
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文章目录docker网络类型四类网络模式同一宿主机容器通信桥接网络模式host网络模式container网络模式null网络模式不同宿主机容器通信overlayVXLAN案例：新建桥接网络，并加入容器1.新建桥接网络，命名为mybridge2.查看详细信息3.新建容器，加入桥接网络4.再次查看容器信息5.进入容器，查看是否能够上网 docker网络类型四类网络模式Docker网络模式配置说明ho
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2023-08-12 09:51:22
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NR中可以将主要网元分为gNB、AMF和UPF三种，架构如下： gNB具有以下功能： 无线资源管理功能：无线承载控制、无线接入控制、连接移动性控制、上下行资源动态分配（调度）； 用户数据流的IP报头压缩和加密； 当不能根据UE提供的信息确定到AMF的路由时，在UE附着处选择AMF； 用户平面数据向UPF的路由； 调度和传输寻呼消息（源自AMF）； 调度和传输系统广播信息（来自AMF或O
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2024-03-28 10:44:38
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1.2G，GSM（移动/联通），CDMA1X（早期俗称的CDMA，开始是联通<当年的133号>，2008年转给了电信，在此之前电信主营固话、宽带业务，没有移动业务）。2.2G-3G过渡，俗称2.5G，GPRS（移动/联通），电信依然用CDMA1X。3.3G，TD-SCDMA（中国移动），CDMA2000（中国电信），WCDMA（中国联通）。4.4G，TD-LTE（移动/联通/电信），F
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2023-12-01 07:17:02
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