语义分析（或者叫意义生成）是 NLP 中的任务之一。它被定义为确定字符或单词序列 意义的过程，其可用于执行语义消歧任务。 本章将包含以下主题： • NER。 • 使用 HMM 的 NER 系统。 • 使用机器学习工具包训练 NER。 • 使用词性标注执行 NER。 • 使用 Wordnet 生成同义词集 id。 • 使用 Wordnet 进行词义消歧。NLP 指的是在自然语言上执行计算。语义分析是
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2023-11-14 06:50:16
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【论文复现赛】ENCNet:Context Encoding for Semantic Segmentation
本文作者引入了上下文编码模块（Context Encoding Module），在语义分割任务中利用全局上下文信息来提升语义分割的效果。本次复现赛要求是在Cityscapes验证集上miou为78.55%，本次复现的miou为79.42%，该算法已被PaddleSeg收录。一、引言PS
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2024-09-23 09:35:28
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Crowd Instance-level Human Parsing Dataset 数据集上使用DeepLabV3+实现多分类语义分割作者: WangXi2016日期: 2022.10.27摘要: 实现 DeepLabV3+ 架构多类语义分割。一、介绍语义分割，任务是为图像中的每个像素进行分类，这是一项基本的计算机视觉任务。在此示例中，我们实现了用于多分类语义分割的DeepLabV3+模型，这是
时间语义和Watermark
原创
2022-01-04 13:49:49
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原创 学而知不足 Python编程爱好者 2020-06-30收录于话题#5分钟Flink合集6个摘要一、Flink 中的时间语义二、EventTime 的引入三、Event Time 和 Watermark四、EventTime在window中的使用一、Flink 中的时间语义在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示:Event Time：事件实际发生而产生的时间Inge
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2021-04-04 13:41:15
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时间与语义案例详解
原创
2022-01-04 13:49:18
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原创 学而知不足 Python编程爱好者 2020-06-30收录于话题#5分钟Flink合集6个摘要一、重要知识点回顾1.1 时间语义1.2 分配时间戳的接口二、代码分析2.1程序说明&注意事项2.2 追踪 WaterMark 12.3 追踪 WaterMark 22.4 追踪 WaterMark 3三、迟到的数据3.1 丢弃3.2 allowedLateness 指定允许数据延迟的时间
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2021-04-04 13:40:37
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首先要了解语义分割其实是一种像素级的分类，我们输入的图片为h*w*3那么我们输出的结果一定要是h*w*c，其中c表示的是分类数+背景，比如你的分类为2，那么c就等于3，一定要有背景。首先我们需要进行特征提取，获得高级的语义信息，然后我们也需要一些低层特诊与之结合进行还原得到h*w*c，再进行分类，得到的记过我觉得还要与原图进行融合，这个获取到的图片会更加的清晰。至于一些细节大家可以看论文。为了增大
计算机视觉之语义分割系列论文全解语义分割1.FCN网络主要贡献：具体解释：论文的不足之处：2.空洞卷积3.DeepLab(v1和v2)4.RefineNet5.PSPNet6.大内核7.DeepLab v37.DeepLab v3+VOC 2012引用和出处注明 语义分割计算机视觉三大方向，图像分类（Image Classification），目标检测(Object Detection)，语义分
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2024-05-22 23:00:30
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.13188.pdfCVPR 2021 文章目录1 Background2 Movtivtion3 Related work4 Method4.1. Design of Encoding Network4.2. Design of Decoder5 Experiments5.1. Datasets5.2 Ablation Study5.
最近项目在使用云知声SDK,遇到了不少麻烦现在总结下。自己留个记录也希望能够对有用到云知声的一个帮助。。不多说了上代码啦！！一，语义识别和语音识别（在线语音识别和语义）至于本地识别就是类型不同已备注，云知声语音识别和语义识别是在一起的，这个大家使用时可注意了。语音识别我这边就直接转换成了String了，语义识别可能大家要根据自己需求去解析了。返回的是Json格式字符串首先初始化key和secret
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2024-04-22 09:19:01
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AI研习图书馆，发现不一样的精彩世界图像分割 ▌计算机视觉基本任务 图像分割(image segmentation)是计算机视觉中非常重要的研究和应用方向,根据某些规则将图片中的像素分成不同的部分、打上不同标签。 ▌1. 语义分割 计算机视觉的核心任务是分割
，它将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。特别地，语义分割试图在语义上理解图像中每个像
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2024-03-21 13:01:34
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大多数人接触 “语义” 都是在和文字相关的领域，或语音识别，期望机器能够识别你发出去的消息或简短的语音，然后给予你适当的反馈和回复。嗯，看到这里你应该已经猜到了，图像领域也是存在 “语义” 的。今天是 AI 大热年，很多人都关注与机器人的语音交互，可是有没有想过，将来...
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2021-08-30 14:46:36
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实验四、语法分析实验 一、 实验目的（1） 编制一个语义分析程序（2） 语义分析程序是在语法分析程序的基础上进行编写的，主要任务是根据语法
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2023-06-28 23:19:25
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一.deeplab系列1.简述Deeplab v1网络DeepLab是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。在实验中发现DCNNs做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是DCNNs的高级特征的平移不变性（即高层次特征映射，根源在于重复的池化和下采样）。针对信号下采样或池化降低分辨率，DeepLab是采用的atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下文信
写在前面：因为最近在做裂缝检测，用的CRACK500数据集，尺寸大部分是640*340，如果直接resize(512,512)效果不太好。尝试如下：1、先将340尺寸填充成512 （512是你需要的尺寸）2、因为mask标签图片需要为单通道的二值图像，填充后可能会变成RGB图像，所以再改为二值图像3、随机裁剪，这个是我自己设计的算法，大概思想是根据你需要的尺寸，我先限定一个x和y可能的区域，再通过
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2024-03-25 09:03:22
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语义分割算法汇总 记录一下各类语义分割算法，便于自己学习。 由DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation开始，在文章中，作者说明了在Cityscapes test set上各类模型的表现。如下图所示： 主流算法在PASCAL VOC2012数据集上的效果对比。1.DFANet 文章梳理了语义分割网
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2023-08-21 22:59:14
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博主已经使用hanlp库在公司的商品图片推荐中应用到了，效果还不错，可以看一下博主之前写的博客。现在专门做一下这个hanlp库的技术实践总结。hanlp是什么呢，下面简单贴一下官网的介绍。HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点
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2023-07-21 15:16:02
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注：在本文中经常会提到输出数据的维度，为了防止读者产生错误的理解，在本文的开头做一下说明。 如上图，原始图像大小为5*5，经过一次卷积后，图像变为3*3。那就是5*5的输入，经过一个卷积层后，输出的维度变为3*3，再经过一个卷积层，输出的维度变为1*1，这里的5*5，3*3和1*1即为本文提到的数据的维度。1、什么是语义分割图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术，在自动驾驶系统（具体为街景识别
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2023-10-12 23:36:56
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LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。ltp的官方文档里演示了分词，句法分析，语义依存关系提取等简单demo。本文在此基础上，将提取出的语义依存关系构建出知识图谱，使用的是neo4j平台。同时本文也会演示怎么使用python在neo4j上创建图谱。neo4j的安装比较简单，请自行查阅。用ltp创建知识图谱至少需要3个信息：节点
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2023-11-02 05:50:13
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