摘要随着卷积神经网络（CNN）在深度预测中取得了越来越多的进展，本文探讨了如何将卷积神经网络的深度预测用于高精度稠密单目SLAM系统中。我们提出了一种方法，CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量值自然融合在一起。我们的融合方案在单目SLAM方法效果不佳的图像位置进行深度预测具有优势，例如低纹理区域，反之亦然。我们演示了使用深度预测来估计重建的绝对尺度，克服了单目SLAM的主要局限
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2024-04-15 15:04:14
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简介ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。把最重要的说在最前面，ViT原论文中最核心的结论是，当拥有足够多的数据进行预训练的时候，V
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2024-06-20 09:59:55
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深入探究ConvNets vs. Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！Highlights我们通过大量实验发现即使Vision Transformer在ImageNet上的预训练表现略弱于ConvNets，Vision Transformer仍
目录一、数据集二、数据预处理三、CNN模型构建四、预测一、数据集分为两个excel， 分别含有积极和消极的文本，链接。完整代码最下方。链接:https://pan.baidu.com/s/1IvqNIL-YHUjTlJRc-Asv9w?pwd=5e94 提取码:5e94二、数据预处理1.jieba分词#合并语料
data_sum = pd.concat([word_pos,word_n
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2024-03-19 10:24:56
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《月令七十二候集解》：“二月中，分者半也，此当九十日之半，故谓之分。秋同义。”《春秋繁露·阴阳出入上下篇》说：“春分者，阴阳相半也，故昼夜均而寒暑平。”今天我们不说计算机视觉基础知识，接下来说说AAAI2019一篇比较新颖的Paper，其是中科院自动化所和京东AI研究院联合的结果，在Wider Face数据集中达到了较高的水准，比arxiv2019_VIM-FD的更好一些。今天要说的就是“Impr
1，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane)。 SVM使用铰链损失函数
CNN（卷积神经网络）和RNN（递归神经网络）是两种不同类型的神经网络结构，它们各自具有一些优点和缺点。CNN的优点：局部权重共享：CNN通过局部权重共享减少了需要训练的参数数量，这有助于降低模型的复杂性，并使得网络能够并行学习。这种结构更接近于实际的生物神经网络。空间扩展：CNN特别适合于处理图像和视频等具有空间结构的数据。通过卷积层和池化层的组合，CNN可以有效地提取图像的局部特征，并且对于输
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2024-09-14 14:04:15
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关键思想： ViT将输入图片分为多个patch（16x16）， 再将每个patch投影为固定长度的向量送入Transformer，后续encoder的操作和原始Transformer中完全相同。但是因为对图片分类，因此在输入序列中加入一个特殊的token，该token对应的输出即为最后的类别预测；1. 将图片分割成多个patches;例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch
循环神经网络从何而来？我在我的这篇文章介绍了卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）核心知识点汇总，三分钟让你从小白到精通，卷积神经网络主要用来处理计算机视觉问题，在计算机“看”的过程中，主要是进行特征的对比，通过特征的对比，可以分辨出来这个图片（视频）是哪一种，是不是我们想要的。这在很大程度可以帮助我们实现计算机的智能化。但是单单靠计算机视觉能力并不能实现自主的智能，其他人类能力的实现也是很
自旋锁如果持有锁的线程能在很短时间内释放锁资源，那么那些等待竞争锁的线程就不需要做内核态和用户态之间的切换进入阻塞挂起状态，只需让线程执行一个忙循环（自旋），等持有锁的线程释放锁后即可立即获取锁，这样就避免用户线程和内核的切换的消耗。 自旋等待不能代替阻塞，自旋等待本身虽然避免了线程切换的开销，但是要占用处理器时间，因此如果锁被占用时间很短，自旋等待效果就会非常好，但如果锁被占用的时间很长，那么自
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2024-08-11 09:53:33
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一、网络结构和配置 主要贡献是使用一个带有非常小(3x3)卷积滤波器的架构对增加深度的网络进行了彻底的评估，这表明通过将深度推进到16 - 19个权重层，可以实现对先前art配置的显著改进1、结构 (1)在训练中，我们的是络一个固定大小的输入224×224 RGB图像。我们所做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的平均RGB值。 (2)图像通过卷积层的堆栈传递，其中我们使用接受域很小的过滤
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2024-07-09 17:42:14
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1.RNN和CNN的局限性RNN是seq2seq的模型，RNN不易平行化，如果是单向的话，要输出\(b^3\)，需要先看完\(a^1, a^2, a^3\)。如果是双向的话，可以看完整个句子。CNN在高层的时候，可以考虑距离更长的信息，CNN易于并行化。CNN的缺点是，考虑的只是局部内容，要考虑长距信息，需要叠加很多层。2.Self-attentionattention和bi-RNN有同样的能力，
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2024-04-08 20:58:08
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今天的主题是简洁，轻便，都是轻量级的小软件，界面都是非常简洁，而且无广告的。1.数据透析表——PowerBIPower BI是微软出的一款商业分析工具，操作类似Excel，更像是数据透视表，搭配Excel使用很得心应有。简单来说就是一个数据分析工具，它能实现数据分析的所有流程，包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示，从而来帮助个人或企业来对数据进行分析，用数据驱动业务，做出正确的决策2.内存整理
1 前言Python拥有著名的重量级科学计算库Numpy和数据分析库Pandas，他们在工业界拥有着举足轻重的地位。但今天我们要介绍的是一个轻量级的数据分析库DaPy，其致力于节约数据科学家对数据集分析过程中的时间和成本，提高数据科学家的工作效率。2 丰富且专业的功能数据分析的过程大致为：数据载入，描述性统计，数据清洗，推断性统计，模型开发与调试。在数据载入方面，DaPy的数据结构清晰简洁利于数据
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2023-08-09 12:57:10
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为什么我喜欢Python？对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言，另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。在本文中，我挑选了15个最有用的软件包，介绍它们的功能和特点。1. DashDash是比较新的软件包，它是用纯Python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask，Plotly.js和Rea
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2023-08-16 17:13:30
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轻应用LAPP (Light App) 即轻应用是一种无需下载、即搜即用的全功能 App，既有媲美甚至超越native app的用户体验，又具备webapp的可被检索与智能分发的特性，将有效解决优质应用和服务与移动用户需求对接的问题。2013年 8月22日，百度在2013年百度世界大会上宣布推出“轻应用”，可实现无需下载，即搜即用和通过移动搜索能。[1]特点第一，无需下载，即搜即用。以往，开发者付
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2023-09-07 19:26:41
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整体建议：使用在一些展示项目中，少量数据产生的，需要借助apple平台让用户了解到的。另外，该功能也可以作为品牌宣传。特别是一些景点之类。简单，页面的。轻 App 是 app 的一小部分，因此您可以使用 iOS SDK，在与完整 app 相同的 Xcode 项目中进行开发。另外，由于轻 App 很小，即便尚未安装到设备上，也能快速打开。准备好提交审核时，您可以将它作为完整 app 的一部分在 Ap
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2023-08-15 12:43:04
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可以编写可通过QGIS中的Python控制台运行的独立pyqgis脚本。进行一些调整，即可使您的独立脚本通过处理框架运行。这具有几个优点。首先，获取用户输入和写入输出文件要容易得多，因为Processing Framework为这些提供了标准化的用户界面。其次，将脚本放入“处理工具箱”中还可以使其成为任何“处理模型”的一部分，或作为具有多个输入的批处理作业运行。本教程将展示如何编写自定义pytho
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2023-11-11 20:03:21
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pickleDB 文章目录pickleDB欢迎快速开始快速安装基础命令打开或者新建一个数据库设置一条数据增加一条数据获取数据删除一个数据删除数据库一些废话 欢迎pickleDB是一个轻量级而且非常简单的键值对存储，你可以通过非常少的代码来完成对数据库的增删改查虽然名为 pickleDB，但是实际上现在已经和 pickle 没有什么关系了，在使用的时候也不需要额外导入 pickle快速开始>&
Spring通过以下四种策略来简化java开发。基于POJO的轻量级和最小侵入编程；通过依赖注入和面向接口实现松耦合；基于切面（AOP）和惯例进行声明式编程；通过切面和模板减少样式代码，RedisTemplate，xxxTemplate。1，基于POJO的轻量级和最小侵入编程Spring框架不强迫应用程序实现Spring提供的规范接口或者继承Spring的规范类。可能你的类里面使用了Spring的
