1 前言有关TSP问题的求解方法层出不穷，遗传算法、模拟退火、粒子群算法之类的介绍已经比较多了，但是发现关于自适应大领域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS)的介绍比较少，而且示例代码注释不太详细，刚接触的时候学起来有点费劲，就把学习资料和自己理解的过程简单写一下，造福和我一样的菜鸟吧。2 什么是自适应大领域搜索概念理解：干货 | 自适应大邻域
最*调研了不少迁移学*的工作，分享给大家。因为我感觉迁移学*在NLP领域的很多任务中有很大的利用价值，毕竟高质量的标注数据是很少的，而人工标注费时费力，而且质量不一定好。 1. Domain Adaptation 领域自适应1.1 动机领域自适应是一种迁移学*，它将不同源领域的数据或特征映射到同一个特征空间，以便于利用其源领域数据或特征来增强目标领域的训练，进而达到更好的训练效果。领域自
无监督领域自适应（Unsupervised domain adaptation, UDA）任务描述现有两个数据集，\[\mathcal{D}_s=\{(x^s_i,y^s_i)\}_{i=1}^{m}
\]\[\mathcal{D}_t=\{x^t_j\}_{j=1}^{n}
\]源域（Source Domain）\(\mathcal{D}_s\)和目标域（Target Domain）\(\mat
Accepted 27 December 2021（Neurocomputing），发文高校为吉林大学。 目录1.摘要2.思想3.创新与贡献4.问题的引出5.模型5.1 基于相似性的域差异5.2 基于相似性的自适应网络5.3 优化相似度的自适应网络SBAN5.4 总目标函数6.实验6.1 ImageCLEF-DA（3个域）6.2 Office-31（3个域共31个类）6.3 Office-Home
Progressive Distanglement for Instance-Invariant Domian Adaptive Object Detection（个人总结）光照，风格这些可以认为时特定域信息domain-specific，这些信息往往在很多域适应方法中被忽略，但是这些domain-specific又会影响找到domain-invariance信息，所以如何从domain-spec
本篇博客简要介绍Goodwin控制方案，并进行了Matlab实现。 博主在完成自适应控制小课程设计时需要用到Goodwin MRAC控制方案，但是在国内外网站上均没有找到简单易懂的参考资料，而学校用到的教材中也只是简要介绍甚至还有错误。因此，仔细拜读了Goodwin大牛编写的教材《自适应滤波预测与控制》明白了一二，故写下本篇博客进行记录。 &nb
计算机自适应测验(Computerized AdapTIve TesTIng，简称CAT)是近年来发展起来的一种新的测验形式。计算机自适应测验不同于传统的纸笔测验，它的测验试题的呈现和被试对试题的解答都是通过计算机完成的。计算机自适应测验也不同于一般的计算机化测验，计算机在测验过程中不光是呈现题目，输入答案、自动评分、得出结果，而且根据被试对试题的不同回答，它能自动选择最适宜的试题让被试回答，最终
HTML 图像 标签在 HTML 中，通过 标签来定义显示一副图像。是一个非成对标签。基本语法：<img src="url" /> 标签 通过 src 属性来确定图像来源，url 是一个相对或者绝对的图像地址。 图像标签属性：
属性功能说明src图片源，必需。指定显示的图像来源地址，可以是相对地址或者绝对地址。alt可替换文本，可省略。用于图像无法显示或者浏览器屏蔽
论文：Decoupled Adaptation for Cross-Domain Object Detection
代码：object_detection
D-Adapt模型在自己的数据集上进行域适应训练1. Scene one：目标域存在标注文件1.1 安装1.2 数据集准备1.3 训练1.4 评估1.5 可视化2. Scene two：目标域没有标注文件3. 域适应训练时终端输出的参数的解析4
恶劣天气诸如：光线昏暗、大雾、沙尘、降雨雪等天气状况下，目标检测模型的开发是一个通用挑战，在我之前的实践经验中对于大雾天气下的目标检测模型开发有过实际的开发经历，这里主要是学习研究应用一篇论文中的方法，提出来图像自适应的YOLO检测模型，首先看下效果图： 这是去年发表的一篇来自于浙江大学研究团队的成果，文章在这里，如下： 尽
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2023-08-01 18:20:58
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菜单浏览(menu tour) 。遍历GUI产品中的所有菜单和对话框,使用每个可用的选项。 等价类分析(equivalence class analysis) 。等价类是测试员认为是等价的一组变量取值。如果相信一组测试用例:(a)测试的都是相同的东西;(b)如果其中一个捕获到一个程序错误,其他测试用例也可能捕获到;(c)如果其中一个不能捕获到某个程序错误,其他测试用例可能也不能捕获到,则这些
本文提出了一种名为SSDA-YOLO的新型半监督跨域目标检测方法。同以往大部分基于二阶段的目标检测器 Faster-RCNN 方
大家好，我是极智视界，本文解读一下 MGADA 用于目标检测的多粒度对齐域自适应。
原创
2022-10-03 12:01:09
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IA-YOLO新框架！！！
原创
2022-10-10 11:34:28
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IA-YOLO新框架！！！
原创
2022-10-18 20:28:12
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论文原文：https://arxiv.org/abs/1506.02640一、简介YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
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如果说faste
对于现在的最好的检测系统来说，yolo_v1 的问题主要出现在两方面，也就是：（1）yolo_v1存在大量的错误；（2）yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低。***科普时间***：准确率(accuracy) ：预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision)：这个概念是针对预测结果而言的，表示的是预测结果中的正例中有多少本身就是正
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它需要从图像或视频中检测出物体的位置和类别。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的进展，其中一个重要的方法是基于YOLO（You Only Look Once）算法的目标检测。YOLO算法的优点是速度快，但是在检测小物体和密集物体方面存在一定的问题。因此，本文将介绍一些改进的YOLO目标检测方法，以提高其性能和效率。一、多尺度训练YOLO算法将输
1. YOLO的亮点 前面已经介绍了R-CNN系列目标检测方法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。目标检测中的RCNN系列算法遵循2-stage的流程：第一步做 “region proposals”获得所有候选目标框，第二步对所有候选框做“Box Classifier候选框
1.YOLO v1 YOLO将物体检测任务当做一个regression问题来处理通过YOLO，每张图像只需要"看一眼"就能得出图像中都有哪些物体和这些物体的位置。 将图像resize到448*448 作为神经网络的输入，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bbox的坐标、box中包含物体的置信度和物体的可能性，然后进行非极大值抑制筛选Boxes。 首先利用ImageNet 1000-clas
