Android编译系统中的Android.bp、Blueprint与Soonghttp://note.qidong.name/2017/08/android-blueprint/工具链关系Android.mk、Android.bp、Soong、Blueprint、Ninja，它们之间到底有什么关系？ 以下用简单的方式表达这几个概念之间的作用关系。Android.bp --> Blueprin
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2024-01-18 10:24:15
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在实际的工业质量检测工作中，如何快速发现产品的异常区域是业内人士需要关注的重点，而在这一领域，目标检测发挥着重要的作用。为了更高效地解决工业场景中的这一问题，近年来工业异常检测出现了许多值得一看的突破性成果，我简单整理了一部分，今天就来和同学们分享分享。一、Deep Learning for Unsupervised Anomaly Localization in Industrial Image
原创
2023-10-11 23:28:37
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文章目录逻辑回归以及为什么叫逻辑回归从sigmoid函数引出逻辑回归的统计学模型：伯努利分布线性回归模型的通式：广义线性模型指数族分布 逻辑回归以及为什么叫逻辑回归逻辑回归虽然名字里有回归(logistic regression)，实则它是个二分类算法。从sigmoid函数引出同多元线性回归一样，逻辑回归也具有它的函数表达式： 仔细观察这个表达式，会发现里面其实有我们见过的形式，右下角那个θᵀx
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2024-10-12 17:01:27
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该文章详细描述了如何配置SOTA系统
原创
2013-03-04 12:34:52
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特斯拉SOTA（软件更新即服务）架构是特斯拉在电动车领域采用的一种创新技术，旨在通过远程更新提升车辆的功能和性能。这种架构不仅提供了高效的软件部署方式，还助力特斯拉在不断变化的市场中保持竞争力。本文将详细探讨特斯拉SOTA架构的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及其应用场景。
在讨论特斯拉SOTA架构之前，值得注意的是：
> “软件定义汽车正在夺取市场优势，SOTA是实现这一转变的关
作者：JayJay引言：信息抽取终于走到了这一步：迈入大一统时代！今天为大家介绍一篇好基友 @陆博士 的ACL22论文《Unified Structure Generation for Universal Information Extraction》，这也是中科院和百度联合发布的1篇信息抽取统一建模工作UIE。本文的组织架构为：1.统一建模是IE发展的必然趋势众所周知，信息抽取（IE）是一个从文
1.调用摄像头，拍照，存储照片1.摄像头文件/******* 摄像头相关类 *****/
#include <QCamera> /*** 摄像头类 ***/
#include <QCameraInfo> /*** 系统摄像头属性类 ***/
#include <QCameraImageCapture> /*** 用于记录摄像头数据的类 ***/2.定义对象，（写
SOTA是指沃信科技公司开发的一款oracle 同步软件，它的全称为Synchronize Oracle To Anywhere。该产品的主要作用把源库oracle产生的交易在几秒之内传递给目标数据库。
该文章用一个简单的例子来详细的体现SOTA系统是如何同步的，具体的描述了SOTA测试环境，测试环境如何配置及其如何实现hello world的同步。
原创
2013-03-04 11:53:00
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从R-CNN到Faster R-CNN谈谈物体检测问题解析物体检测模型从R-CNN到Faster R-CNN代表着深度学习模型在物体检测领域取得了关键性的突破，与传统的物体检测方法产生了分离，把物体检测带进了深度学习时代。模型进化流程：R-CNN
(1) 候选区域选择(2) CNN特征提取(3) 分类与边界框回归Fast R-CNN
引入ROI Pooling层，输入图片无需缩放Fas
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2024-08-01 07:58:18
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命名实体识别方法论文整理
原创
2022-04-18 10:37:57
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一.基于深度学习的语义分割方法1.FCN，Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation [ICCV2015]。2.U-Net，U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation [MICAI2015]。3.SegNet，SegNet: A Deep Convo
文章目录1 前言2 绘制GT2.1 绘制目标框与类别2.2 绘制分割mask3 AppendixA. mask polygon格式转化为图片格式参考 1 前言上篇文章介绍了如何制作COCO个数数据集的Dataset与Dataloader，并绘制了dataloader->batch的返回的信息，，接下来我们直接根据标注文件来绘制标注信息，来更好的认识数据集以及其操作方法2 绘制GT指定标注文
1 图像分类问题1.1 什么是图像分类所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如物体检测和分割），都可以被归结为图像分类问题。举个例子体会一下：以下图为例，图像分类模型读取该图片，并生
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2024-07-30 12:24:16
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无人机上目标检测的特点：1、图像特点 在多数情况下，无人机的拍摄视野很大，包含丰富的视觉内容，虽然它提供了更全面的场景信息。缺点： 1）但是待检测的目标对象通常在图像中占比较小，且没有足够的检测细节；
1 术语MOT：Multiple Object TrackingSOT：单目标跟踪Trajectory（轨迹）：一条轨迹对应这一个目标在一个时间段内的位置序列Tracklet（轨迹段）：形成Trajectory过程中的轨迹片段。完整的Trajectory是由属于同一物理目标的Tracklets构成的。ID switch（ID切换）：又称ID sw.。对于同一个目标，由于跟踪算法误判，导致其ID发生
目标检测是深度学习的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤：1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里 除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示： 这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、
引言 蒸馏神经网络，是Hinton在上面这篇论文提出来的一个概念。文章开篇用一个比喻来引入网络蒸馏： 昆虫作为幼虫时擅于从环境中汲取能量，但是成长为成虫后确是擅于其他方面，比如迁徙和繁殖等。 同理神经网络训练阶段从大量数据中获取网络模型，训练阶段可以利用大量的计算资源且不需要实时响应。然而到达使用阶段，神经网络需要面临更加严格的要求包括计算资源限制，计算速度要求等等。 由昆虫的例子我们
Transformer模型在语言nlp和视觉cv领域都取得了巨大的成功。然而，由于自注意机制具有与输入序列长度N相关的二次方时间和记忆复杂度O(N^2)，因此将它们扩展到长序列(如长文档或高分辨率图像)是非常费时费内存的。以前的方法通常将它们分成等距的片段，并基于每个片段独立地预测文本向量，而不考虑其他片段的信息。在模型改进上，人们也提出了许多方法来处理注意力机制过于复杂问题。一般来说，它们可以分
基础知识：主流算法简介密歇根大学 Hei Law 等人在 ECCV 2018上，发表了一篇论文，提出了目标检测 CornerNet 算法。这个算法和主流算法有很多不一样。CornerNet 顾名思义，就是由图像边界形成的角（corner），组成的网（net）。在 CornerNet 算法出现以前，目标检测领域的主流算法主要分为 one-stage (一刀流，如 SSD, YOLO)和 two-st
理解DeepLab V3+的构架首先需要理解DeepLab V3，V3+基本上可以理解成在原始的基础上增加了encoder-decoder模块，进一步保护物体的边缘细节信息。除此之外，也展示了在Xception网络上构架的优势。Motivation 可以发现DeepLab V3版本ASPP得到的特征分辨率即使在采用atrous convolution的情况下，依然有8倍的缩小。个人认为为
