3 Algorithms3.1 Approximations and Heuristics 近似和启发式算法3.1.1 Connectivity 连接性对节点连接性进行快速近似。连接性是将两个节点断开连接需要删除的最少节点数量。3.1.2 K-components K组件K组件是G拥有的节点连接性k的最大子图3.1.3 Clique 分团计算最大的团(clique)。团是无向图顶点的子集C, C中
IEEE GRSS的名单较全：http://www.grss-ieee.org/open-source-software-related-to-geoscience-and-remote-sensing/还有：http://gisgeography.com/open-source-remote-sensing-software-packages/A list of open sou...
原创
2021-08-30 10:30:20
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Windows Sysinternals Suite 是一套由微软官方免费提供的系统工具集，其中包含了大量超级实的优秀绿色小软件，譬如 Desktops (虚拟桌面)、Process Explorer (进程浏览器)、Autoruns (系统启动项管理) 等等，每一款都非常实用，绝对值得你了解、收藏并学习使用它们。这些小工具原本是为了解决工程师们平常在工作上遇到的各种问题而开发的，之后他们将这些工
摘要1.本文核心一：将图像分类任务中的语义特征（Semantic features）与相似度匹配任务中的外观特征（Appearance features）互补结合，非常适合与目标跟踪任务，因此本文方法可以简单概括为：SA-Siam=语义分支+外观分支；2.Motivation：目标跟踪的特点是，我们想从众多背景中区分出变化的目标物体，其中难点为：背景和变化。本文的思想是用一个语义分支过滤掉背景，同
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2024-04-29 17:15:56
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一、AlexNet网络详解AlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的 70%+提升到 80%+。 它是由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，深 度学习开始迅速发展。该网络的亮点在于：（1）首次利用 GPU 进行网络加速
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2024-09-02 16:41:00
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深度学习论文精读[3]：SegNet在场景理解（Scene understanding）和自动驾驶（Autonomous driving）等应用领域，仅关注分割精度并不能满足应用需要，更应该关注模型推理速度和内存占用等性能。在编解码分割框架上，不同的方法在编码器上一般都是大同小异，但在上采样解码器上各有不同。来自剑桥的研究团队认为，在内存不受限和实时性要求不高的情况下，UNet将编码器中的特征图全
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2024-05-21 06:58:47
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文章地址：http://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/54836696 提起siamese network一般都会引用这两篇文章： 《Learning a similarity metric discriminatively, with ap
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2017-10-26 11:55:00
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CIFAR 10¶
cifar 10 这个数据集一共有 50000 张训练集，10000 张测试集，两个数据集里面的图片都是 png 彩色图片，图片大小是 32 x 32 x 3，一共是 10 分类问题，分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。这个数据集是对网络性能测试一个非常重要的指标，可以说如果一个网络在这个数据集上超过另外一个网络，那么这个网络性能上一定要比另外一个网络好，目前
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2024-01-05 21:43:47
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我们的应用程序的某些功能，可能需要一个互联网连接的运行时间测试。 一旦检测到互联网连接，可能会暂时被禁用的功能需要访问Internet和/或用户可以通过警报消息通知。 否则，应用程序可能会导致在操作过程中的错误，否则可能会导致恼人的问题.Method 1: WebRequestWe may send a web request to a website which assume
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2024-04-25 21:32:26
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Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。是神经元的非线性作用函数。广泛应用在神经网络中。神经网络的学习是基于一组样本进行的，它包括输入和输出（这里用期望输出表示），输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应。最初神经网络的权值（Weight）和阈值（Threshold）是任意给定的，学习就是逐渐调整权值和阈值使得网络的实际输出和期望输出一致。给定以下的总输入，我们可以基于
Siamese 泰国人,暹罗人 场景 孪生神经网络用于处理**两个输入"比较类似"**的情况。 用于有两个输入,比较两个输入之间的距离的场景,如比较银行预留签名与当前签名是不是一个人 实现 共享权值,其实就是一个网路复制一下,组合成一个孪生网络. 当两边网络不同,就是伪孪生网络 其他 伪孪生神经网络
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2020-10-26 16:14:00
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2评论
1. 要解决什么问题？主要解决以下两类分类问题：第一类，分类数量较少，每一类的数据量较多，比如ImageNet、VOC等。这 输入映射为一个特...
原创
2021-12-15 17:53:36
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Siamese Network简介Siamese Network 是一种神经网络的框架，而不是具体的某种网络，就像seq2seq一样，具体实现上可以使用RNN也可以使用CNN。简单的说，Siamese Network用于评估两个输入样本的相似度。网络的框架如下图所示Siamese Network有两个结构相同，且共享权值的子网络。分别接收两个输入X1X1与X2X2，将其转换为向量Gw(X1)Gw(
序列比对（sequence alignment）又称序列联配， 为确定两个或多个序列之间的相似性（similarity） 或同源性（homology） ，将序列按照一定规律进行排列的操作。序列相似性和序列同源性为两个不同的概念，序列相似性是可以量化的参数，是一个数量值，如相似性为90%。而同
目标跟踪–Learning Dynamic Siamese Network for Visual Object Tracking 代码阅读该论文是2017年ICCV的会议论文，作者使用动态孪生网络进行目标跟踪，论文名《Learning Dynamic Siamese Network for Visual Object Tracking》。有关论文理论的详细介绍可以参考： 博客内容。本篇主要记录对其
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2024-03-19 22:02:36
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上文讲解了基于SimaseLSTM来计算两个句子或单词之间相关性的原理和个人的一些经验这里来分析一下源码是怎么实现的：Github实现地址：https://github.com/dhwajraj/deep-siamese-text-similarity具体实现的是文章SiameseRecurrent Architectures for Learning Sentence Similarity所提出
原创
2023-06-23 08:33:26
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主要理解几点：
RPN训练# AnchorTargetCreator就是将20000多个候选的Anchor选出256个Anchor进行分类和回归，选择过程如下：
# 对于每一个GTbbox，选择和它交并比最大的一个Anchor作为正样本。
# 对于剩下的Anchor，从中选择和任意一个GTbbox交并比超过0.7
# 的Anchor作为正样本，正样本数目不超过128个。随机选择和GT
# bbox
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2024-10-19 22:00:48
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torch.autograd 深度学习模型的训练就是不断更新权值，权值的更新需要求解梯度，梯度在模型训练中是至关重要的。 然而求解梯度十分繁琐，pytorch提供自动求导系统。我们不需要手动计算梯度，只需要搭建好前向传播的计算图，然后根据pytorch中的autograd方法就可以得到所有张量的梯
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2024-01-08 15:19:05
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目录一、CamShift1.1 原理二、流程三、代码四、总结一、CamShift MeanShift的结果有一个问题，检测窗口的大小是固定的，而目标是一个由近到远逐渐变小的过程，固定的窗口是不合适的。 所以需要根据目标的大小和角度来修正窗口的大小和角度。  
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2024-04-19 15:29:22
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这几天自己想搭建个ssm框架玩一下，有些东西长时间不玩都给忘了，所以自己把整个流程整理了一下，只要跟着步骤，就能顺利完成ssm框架的搭建。一、搭建步骤: 1.整理jar包 2.对于一个web工程，程序的运行是从web.xml文件中开始读取，因些我们需
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2024-06-07 12:14:31
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