程序语言主要由语法和语义两个方面定义，语法由三个基本概念组成：字母表，单词符号和语法单位；语义则是定义语言的单词符号和语法单位的意义。高级语言主要分为4类：强制性语言，应用式语言，基于规则的语言和面向对象语言，其数据类型主要分为三类：基本数据类型，构造数据类型和自定义数据类型。文法是描述语言的语法结构的形式规则。一个上下文无关文法包括4个组成部分：终结符号，非终结符号，开始符号和产生式。形式上定义
目录 1. 学习语言模型 2. 马尔可夫模型和n元语法 3. 自然语言统计 4. 读取长序列数据 4.1 随机采样4.2 顺序分区 1. 学习语言模型 2. 马尔可夫模型和n元语法 3. 自然语言统计import random
import torch
from d2l import torch as d2l
tok
图像分割（Image Segmentation）是计算机视觉研究中的一个经典难题，也是图像理解领域关注的一个热点，在场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有着广泛的应用。图像分割，简单来说就是在图像中把目标从背景中分离出来，分为语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）。语义分割（应用于静态2D
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2023-12-03 19:16:46
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0 背景与检测模型类似，语义分割模型也是建立是分类模型基础上的，即利用 CNN 网络来提取特征进行分类。对于 CNN 分类模型，一般情况下会存在 stride>1 的卷积层和池化层来降采样，此时特征图维度降低，但是特征更高级，语义更丰富。这对于简单的分类没有问题，因为最终只预测一个全局概率，对于分割模型就无法接受，因为我们需要给出图像不同位置的分类概率，特征图过小时会损失很多信息。其实对于检
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2024-04-07 20:38:06
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语义分割Deeplab系列算法背景Deeplab FamilyDeeplabV1DeeplabV2DeeplabV3概述DeeplabV3+Deeplabv3+实现参考 背景语义分割是许多视觉理解系统重要组成部分。主要有以下的应用场景：医学图像分析，无人驾驶，地物分类等。最早的语义分割算法是基于阈值化、直方图、区域划分、聚类等方法，而基于深度学习的分割方法主要分为以下几类:Fully convo
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2023-10-11 15:53:49
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特征工程是从现有特征创建新特征的过程，通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时，特征工程效果最好，但有一些方法可以以自动化的方式完成，而无需先验领域知识。在本文中，我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法：深度特征合成 (Deep feature Synth
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2023-06-25 11:37:59
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1、Featuretools1.1 Featuretools介绍Featuretools使用一种称为深度特征合成（Deep Feature Synthesis，DFS）的算法，该算法遍历通过关系数据库的模式描述的关系路径。当DFS遍历这些路径时，它通过应用于数据的操作（包括和、平均值和计数）生成综合特征。例如，对来自给定字段client_id的事务列表应用sum操作，并将这些事务聚合到一个列中。尽
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2023-11-17 13:02:44
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文章目录摘要1. 引言2. 基于R-CNN的目标检测2.1 模块设计2.2 测试时间检测2.3 训练2.4 在PASCAL VOC 2010-12数据集上的测试结果2.5 在ILSVRC2013上的检测结果3. 可视化，消融和误差模式3.1 可视化学习特征3.2 Ablation 研究3.3 网络结构3.4 检测误差分析3.5 目标框回归3.6 定性结果4. ILSVRC2013检测数据集4.1
【前沿重器】栏目主要给大家分享各种大厂、顶会的论文和分享，从中抽取关键精华的部分和大家分享，和大家一起把握前沿技术。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。近期在做一些有关FAQ的工作，即问答型对话，比较常见的就是客服场景，用户问一个问题，机器人能库里面找到最接近的答案并且返回给用户，即Q-A的模式，或者是找到库里面最接近的问题再把其答案返回给用户，即Q-Q-A的模式，由于
# 深度学习语义分割入门指南
在这一篇文章中，我们将一起研究如何实现深度学习的语义分割。语义分割是计算机视觉中的一项技术，其目的是将图像中的每一个像素标记为某个特定的类别。要实现这一目标，我们需要经过一系列步骤，本文将提供详细的流程及代码示例。
## 流程概述
下面的表格展示了实现语义分割的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 04:55:38
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1 引言语义分割应用于静止的二维图像、视频，甚至3D或体积数据，是计算机视觉领域的关键问题之一。本文提供了一个广泛的现有数据集的调查，可能是有用的分割项目与深度学习技术。对使用深度学习进行语义分割的最重要的方法、它们的起源和它们的贡献进行了深入和有组织的回顾。全面的性能评估，它收集定量的指标，如准确性、执行时间和内存占用。2 术语和背景概念语义分割显然是实现细粒度推理的自然
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2023-12-15 17:57:33
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By路雪 2017年7月14日 什么是语义分割？ 语义分割指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。如下图： 左：输入图像，右：该图像的语义分割 除了识别车和骑车的人，我们还需要描绘出每个物体的边界。因此，与图像分类不同，语义分割需要根据模型进行密集的像素级分类。 VOC2012和MSCOCO是语义分割领域最重要的数据集。 有哪些不同的解决方案
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2024-01-10 19:07:45
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感谢分享~ DSSM这篇paper发表在cikm2013，短小但是精炼，值得记录一下 ps:后来跟了几篇dssm的paper，一并记录在这里DSSMDSSM的结构DSSM 最大的卖点在检索场景下 使用点击数据来训练语义层次的匹配，简单的来说，传统检索场景下的匹配主要有:字面匹配: TFIDF 、 BM25 等使用 LS
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2024-06-18 21:24:54
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翻译自qure.ai什么是语义分割对图片的每个像素都做分类。较为重要的语义分割数据集有：VOC2012 以及 MSCOCO 。有哪几种方法传统机器学习方法：如像素级的决策树分类，参考TextonForest 以及 Random Forest based classifiers 。再有就是深度学习方法。更确切地说，是卷积神经网络。深度学习最
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2024-02-07 11:04:40
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什么是图像分割？了解语义分割数据采集语义分割的深度学习实现全卷积网络上采样跳跃连接U-NetDeepLab多尺度物体检测金字塔场景解析网络
原创
2024-04-30 10:38:01
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文章目录文件格式的角度图片深度深度像素值像素值范围8位16位24位32位单个原始颜色图片存储8bit24bit32bit16位色彩 16.7M 文件格式的角度从文件格式角度看，一张图片可以保存为很多种不同的格式，比如bmp/png/jpeg/gif等等。图片深度从图片深度来看，图片可以分为8位， 16位， 24位， 32位等。深度右键单击图片属性->详细信息，即可查看图片位深度：像素值说的
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2023-10-14 00:20:53
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在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(E
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2023-12-10 10:59:12
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深度学习与语义表示学习 最近自然语言处理与深度学习的一个新发现是，我们可以通过深度学习用实数值向量来表示语句的语义。如图3所示，两句话“John loves Mary”和“Mary is loved by John”的语义向量就相近，而这两句话的语义向量就与“Mary loves John”的语义向
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2017-12-06 22:40:00
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# 深度学习特征工程
在深度学习中，特征工程是一个至关重要的环节。特征工程通过选取、构造和转换数据特征，为机器学习算法提供更有信息量的输入。本文将介绍深度学习特征工程的概念、方法以及一些常用的技术。
## 深度学习特征工程的概念
深度学习特征工程是指在深度学习模型训练之前对原始数据进行预处理和特征提取的过程。传统的机器学习中，特征工程包括手动选取、构造和转换特征，这些特征通常是人为定义的数值
原创
2023-07-23 20:13:36
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特征工程的完整流程是：特征设计 -> 特征获取 -> 特征处理 -> 特征存储 -> 特征监控。本篇主要介绍如何对类别特征进行处理。类别特征即特征的属性值是一个有限的集合，常见几种处理方法为：序号编码One-Hot（独热）编码哑变量（虚拟）编码二进制编码效应编码哈希编码统计学中常用编码1、序号编码序号编码（Label Encoding）即通过数字序号和值进行一一映射达到编码
