文章目录引文1.点云数据格式2. 点云的特点2.1.1 点云的置换不变性2.1.2 点云的相互关系2.1.3 点云的旋转不变性3. 传统处理方式Abstract点云数据的特性补充1. Introduction2. Related Work3. Problem Statement4. Deep Learning on Point Sets4.2. PointNet Architecture4.3 T
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2024-08-31 20:07:34
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摘要：近年来，对抗性攻击的研究成为一个热点。虽然目前的基于转移的对抗性攻击研究在提高对不可见黑箱模型的transferability取得了很好的成果，但仍有很长的路要走。受元学习思想的启发，本文提出了一种新的体系结构——元梯度对抗性攻击(Meta Gradient Adversarial Attack, MGAA)，该体系结构是一种可插即用的攻击方法，可以与任何现有的基于梯度的攻击方法集成，以提高
目录参数penalty（重要）tol:floatslover（重要）random_state:intn_jobs:intl1_ratio:floatmax_iter:int属性classes_coef_intercept_n_features_in_feature_names_in_n_iter_类方法decision_function(X)densify()sparsify()fit(X, y
想用这个库来做AI智能脸部替换的，然后越挖越多，发现了很多自己以前不知道的东西运行环境不建议在自己电脑上运行，我的是mac但是光预处理就至少要花40小时（下载视频，然后把视频一帧帧截图，再进行人脸识别），更别提后面的train model了，整个电脑就废了所以我的建议是： 1.你有自己的工作站，那当我前面的没说 2.找个云服务器，在那个上面跑程序然后重要的就是环境配置，你先根据github里的re
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2024-03-04 15:06:30
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论文：《ResNeSt: Split-Attention Networks》论文链接：https://hangzhang.org/files/resnest.pdf
摘要大多数下游应用（例如目标检测和语义分段）仍将ResNet变体用作backbone。 我们提出了一个模块化的Split-Attention block，该block可实现跨feature map groups的attention。
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2024-08-21 11:51:00
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如今机器学习发展如此迅猛，各类算法层出不群，特别是深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测等多个领域更是战果累累，可以说这波浪潮带动了很多人进入深度学习领域，也成就了其一番事业。而强化学习作为一门灵感来源于心理学中的行为主义理论的学科，其内容涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论、运筹学等多学科知识，难度之大，门槛之高，导致其发展速度特别缓慢。 1. 1954年-2013年
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2024-02-22 14:24:47
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# Deepfake 下载教程（iOS）
在当今数字时代，Deepfake 技术的应用越来越广泛。从影视制作到虚拟现实，Deepfake 无疑为创造力带来了全新的视角。然而，了解如何在 iOS 上实现 Deepfake 和下载相关工具对初学者来说可能会有些困难。本文将指导您逐步完成这一过程。
## 流程概述
以下是实施 Deepfake 下载的主要步骤概述：
| 步骤 | 描述
本文接【目标检测论文1】——RCNN 简单来讲，SPPNet 就是 引入空间金字塔池化来改进RCNN。先来复习下 RCNN 执行流程。图中输入图像中，红色框表示 selective search 输出的可能包含物体的候选框（ROI）。 读过 RCNN 的大家都知道，RCNN 在执行过程中，要对 所有 selective search 选取的 ~2000个候选区域，均
用简单例子阐述更易理解枯燥无味的定义，本文由浅入深解析两者的工作机理，为设计程序奠定基础，主要分两部分内容： (i)举例理解循环神经网络(RNN [1], Recurrent Neural Networks) (ii)举例理解长短期记忆网络（LSTM [2] ，Long Short-Term Memory）0 序：RNN为LSTM之父，欲求LSTM，必先RNN。(i)RNN.(a) RNN定义:
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2024-06-04 23:06:03
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# 使用Python实现Deepfakes
## 概述
Deepfakes是一种使用人工智能技术合成逼真的假视频的技术。要实现Deepfakes，我们需要使用Python编程语言以及一些开源库和工具。在本文中，我将向你介绍整个实现Deepfakes的流程，并提供每个步骤所需的代码示例。
## 流程概览
下表展示了实现Deepfakes的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-09-06 07:42:41
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前言 20世纪 90年代，LeCun et al.等人发表一篇关于手写数字识别的论文 【论文PDF下载】，论文中使用的网络结果如下：此网络结构认为是卷积神经网络的开山鼻祖，也确立了CNN的现代结构后来他们又对其进行完善，设计了一种多层的人工神经网络，取名叫做 LeNet-5【论文PDF下载】，可以对手写数字做分类CNN能够得出原始图像的有效表征，这使得CNN能够直接从原始像素中，经过极少的预处理
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2023-12-11 12:43:00
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Deep pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization摘要：本文提出了一个低复杂度，词级别用于文本分类的深度卷积神经网络，该模型可以有效的获得文本长距离联系的表示。针对文本分类，有一些深并且复杂的模型被提出，但它都假设相当大的训练数据可以使用。随着网络的加深，计算复杂度也会提升，导致实际应用困难。并且，近期研究表明了浅层
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2024-04-25 16:20:54
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在最受欢迎的社交媒体平台之一 TikTok 上，现仍有源源不断的 Deepfake 视频正在冒出来。Deepfake 是对拍摄对象的面部或身体进行了数字化改造，让用户完全变成了另一个人。当然，一般改造完都是相对出名的人。很引人注意的是这位 @deeptomcriuse，已经发布了数十个假冒汤姆·克鲁斯的 Deepfake 视频，并且吸引了 360 万粉丝。在另一个 Deepfake 视频例子中，小
本文主要讲centerloss 的原理，及其创新点。然后用caffe 跑自己的数据（CASIA-WebFace | MsCelebV1-Faces-Aligned） Reference paper：A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition ECCV:2016 githu
1. ALNS介绍ALNS(Adaptive Large Neighborhood Search)是现在routing和scheduling里面用的很多的启发式算法，发表于2010年。其基本思路是不断destroying和repairing问题。 定义为问题的可行解集，c(X)表示要优化的目标。我们从一个初始解x1出发，搜索N(x1)领域范围内的最优值x2，然后再搜索N(x2)范围内的最优值x3…
# 如何实现GRNN神经网络
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现GRNN（Generalized Regression Neural Network）神经网络的论文。下面是整个实施过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 收集和准备数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建GRNN模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 测试模型
原创
2023-12-12 09:32:04
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前面学习到了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来
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2024-04-15 14:23:46
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聚类1 基础知识2 聚类算法2.1 试探法聚类2.2 层次聚类（局部最优聚类）2.2.1 层次聚类的融合方法2.2.1 层次聚类的分解方法2.3 迭代/动态聚类2.3.1 k-means算法2.3.2 迭代自组织数据分析算法 1 基础知识 定义： 聚类特点： （1）聚类是对整个样本集的划分，而不是对单个样本的识别 （2）聚类的依据是样本间的相似程度； （3）聚类结果是无遗漏无重
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2024-08-08 15:39:27
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Deepfake技术是一把双刃剑。在娱乐行业中，Deepfake便受到短视频的青睐，比如抖音的换脸
原创
2023-06-23 11:09:51
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前言还记得在2018月3月份火爆reddit的deepfake吗？将视频中的头换成另一个人的头像，虽然可能有些粗糙和模糊，但是在分辨率不要求很高的情况下可以达到以假乱真的效果。举个栗子，如下图中将希拉里换成特朗普的一段演讲视频。另外还有实现川普和尼古拉脸相换：当然这只是DeepFake的冰山一角，Deepfake当初火起来的原因可以说是广大拥有宅男心态的程序员们一起奋斗的结果。那就是，呃，可以将你
