本文借鉴了DenseNet的思想，提出了一种密集连接的带有注意力机制的循环网络结构（DRCN）。网络中每一层的输入均由当前的特征表示、attention表示、上一层的隐藏层输出表示三部分拼接构成，并引入了自编码结构来解决不断增长的特征维度问题。本文在句子语义匹配相关数据集上进行了实验，结果表明DRCN能够在大部分任务上达到目前最优水平。论文地址:https://arxiv.org/abs/1805
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2024-08-14 11:23:31
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摘要文本文档是存储信息的手段之一。这些文档可以在个人桌面计算机、内部网和Web上找到。因此，有价值的知识以非结构化的形式嵌入。拥有一个可以从文本中提取信息的自动化系统是非常可取的。然而，开发这样一个自动化系统的主要挑战是自然语言并不是没有歧义和不确定性问题。因此，语义抽取仍然是该领域研究人员面临的一个挑战。本文提出了一种新的语义提取框架，利用可能性理论、模糊集、主题知识和前句知识作为解决歧义和不确
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2024-04-03 08:52:49
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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
BiSeNetV3论文：Rethinking bisenet for real-time semantic segmentation地址：https://paperswithcode.com/paper/rethinking-bisenet-for-real-time-semantic论文阅读与模型介绍 BiSeNetV3主要是在之前两个版本的BiSeNet模型的基础上进行思考与优化，考虑旧有模
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2024-08-14 08:26:45
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paper：Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentationofficial implementation：GitHub - MichaelFan01/STDC-Seg: Source Code of our CVPR2021 paper "Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segment
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2021-09-07 14:05:33
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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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【论文复现赛】ESPNet：Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation
本文提出了高效空间金字塔模块(Efficient Spatial Pyramid Modules)，该模块基于卷积分解原理，将标准卷积分解为逐点卷积(point-wise convolutions)和空间金字塔型膨胀卷积
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2024-05-23 19:35:44
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语义分割(FCN，UNET，DEEPLAB)语义分割的目的是对图像中的每一个像素点进行分类，从而确定每个像素点所属的类别。(从像素级别进行分类)1.FCN(Fully Convolustional Networks)VGG和Resnet等CNN网络通过在网络最后加入全连接层，然后再经过softmax获得类别的概率信息，得到的一维概率信息可以对整张图片的类别进行识别。FCN提出将网络后边的全连接层全
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2024-05-13 09:42:29
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<font color="red">GAN生成对抗网络：</font>由两个子网络组成，generator和discriminator,在训练过程中，这两个子网络进行着最小最大值机制，generator用随机向量输出一个目标数据分布的样例，discriminator从目标样例中区分出生成器生成的样例。generator通过后向传播混淆discriminator，依此gene
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2024-08-13 17:18:45
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文章目录9.1 区域形状特征9.1.1 区域的面积和中心点9.1.2 封闭区域（孔洞）的面积9.1.3 根据特征值选择区域9.1.4 根据特征值创建区域9.2 基于灰度值的特征9.2.1 区域的灰度特征值9.2.2 区域的最大、最小灰度值9.2.3 灰度的平均值和偏差9.2.4 灰度区域的面积和中心9.2.5 根据灰度特征值选择区域9.3 基于图像纹理的特征9.3.1 灰度共生矩阵9.3.2 创建
在目标检测和分割的任务中，我们都喜欢用多尺度 特征融合操作来提高准确率。以语义分割为例，大家在看到U-Net 以后想到的第一个自认为的创新就是加上 ASPP 结构。加上一个特征金字塔结构。然后做实验发现整个效果还是不错的。其实这个特征金字塔的结构就是一个多尺度特征融合的例子。在这里也可以证明了多尺度特征融合在深度学习中的好处。那为什么多尺度融合有效果呢。 &
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2024-05-22 15:14:13
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# pytorch可视化语义分割特征图实现教程
## 概述
在本教程中，我们将学习如何使用pytorch库来实现可视化语义分割特征图的功能。我们将使用预训练的卷积神经网络模型，以及pytorch提供的一些工具函数和可视化库来实现这个功能。我们将分为以下几个步骤来完成这个任务：
1. 导入必要的库和模型
2. 加载预训练模型
3. 加载图像数据
4. 进行预测
5. 可视化语义分割特征图
##
原创
2023-08-19 07:36:43
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概念、基本术语信息融合：将来源不同的信息整合到一起，去冗余；得到的融合信息将利于我们之后的分析处理。 信息融合分为三个层次：数据融合，特征融合，决策融合。如下图所示： 这篇文章重点介绍了信息的特征融合，原因是：计算机性能的大幅提升，机器学习尤其是深度学习的快速发展，特征融合的优势越来越明显。特征融合的分类 特征融合算法主要可以分为三类： 1.基于贝叶斯决策理论
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2024-03-12 13:15:39
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Enet笔记Enet 设计的初衷Enet 模型结构initial blockbottleneck block总体的网络结构后面用的loss函数以及一些超参Enet 用到的trick和创新点Enet在数据集上的效果一些感受代码上的难点自己改来玩实际在TX2上的部署自己使用体验现成的大佬们的复现转送门 因为最近项目要考虑到实时性所以看看它的框架,做个笔记,换言之写给我自己这个菜鸟看的…然后就是自己读
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2024-05-11 15:58:12
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项目里会有作者所有参与过的Kaggle竞赛的源代码，目前有两个Top 1% solution：TGS Salt和Quick Draw Doodle.1. 如何优化 IoU在分割中我们有时会去用 IoU(intersection over union)去衡量模型的表现，具体定义如下：$$
IoU(A, B) = \frac{A \cap B}{A \cup B }
$$在有了这个定义以后, 我们可以
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2024-05-24 06:36:18
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本篇博客，是《手把手实战教学！语义分割从0到1》系列的第一篇实战教学，将重点介绍语义分割相关数据集，以及如何制作自己的数据集。目录1、公开数据集2、制作自己的语义分割数据集2.1、准备标注工具2.2、准备待标注的原始数据2.3、开始标注2.4、标注界面2.5、转为VOC格式3、写在后面1、公开数据集常用的语义分割数据集有COCO、VOC、Cityscapes、ADE20K等，作为入门，建议从VOC
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2024-09-05 07:46:10
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小白导读
论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下载原文，了解具体内容。
摘要
近年来，深度神经网络在图像识别领域取得了较高的精度。在借鉴人类学习方法的基础上，提出了一种基于协作学习的语义分割方法。我们使用两个相同的网络和路径在两个网络
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2021-06-23 11:58:03
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文章目录方法一：MFCC特征提取step 1:A/D转换（采样）step 2:预加重step 3:加窗分帧step 4:DFT+取平方step 5:Mel滤波step 6:取对数step 7:IDFTstep 8:动态特征方法二：深度学习特征提取step 1:采样step 2:分帧step 3:傅里叶变换step 4:识别字符step 5:获取映射图 方法一：MFCC特征提取step 1:A/D
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2024-10-20 13:07:38
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