一、摘要：（1）、topic或者小研究领域（2）、topic或者小研究领域存在的问题（3）、创新点（必须要问题严格对应）（4）、方法（必须和问题、创新点严格对应）（5）、实验二、介绍：（1）、五要素更加详细的阐述，但必须逻辑严格对应（2）、在介绍存在问题之后，如果是老问题介绍
BDD100K所包含的属性：- attributes: - weather: "rainy|snowy|clear|overcast|undefined|partly cloudy|foggy" - scene: "tunnel|residential|parkin
我们提出了...解决了...问题我们引入了...解决了...问题
颜色
1、SwinTrack: A Simple and Strong Baseline for Transformer TrackingTransformer最近在改进视觉跟踪算法方面显示出明显的潜力。然而，现有的基于Transformer的跟踪器大多使用Transformer来融合和增强卷积神经网络(CNN)生成的特征。相比之下，在本文中，我们
1、TraSw: Tracklet-Switch Adversarial Attacks against Multi-Object
import cv2# 读入图像img = cv2.imread("img.jpg")# 分离b, g, r = cv2.split(img) # 合并merged = cv2.merge([b, g, r])
1、3D Siamese Voxel-to-BEV Tracker for Sparse Point Clouds由于动态环境中激光雷达点的稀疏性，点云中的三维目标跟踪仍然是一个具有挑战性的问题。在
Linux zip 命令用于压缩文件。zip 是个使用广泛的压缩程序，压缩后的文件后缀名为 .zip。语法zip [-AcdDfFghjJKlLmoqrSTuvVwXyz$][-b <工作目录>][-ll][-n <字尾字符串>][-t <日期时间>][-<压缩效率>][压缩文件][文件...][-i <范本样式>][-x <范本样式>]参数：-A 调整可执行的自动解压缩文件。 -b<工作目录> 指定
一、使用open打开文件后一定要记得调用文件对象的close()方法。比如可以用try/finally语句来确保最后能关闭文件。二、需要导入import os三、下面是逐行读取文件内容的三种方法：1、第一种方法：f = open("foo.txt") # 返回一个文件对象 line = f.readline() # 调用文件的 readline()方法 while line: print line,
Pytorch 分布式模式介绍_Wanderer001的博客-CSDN博客_pytorch 分布式
摘要深度视觉域适配作为一个解决大量标注数据缺失的新的学习技巧而出现。与传统的学习共享特征子空间或使用浅层表示重用重要源实例的方法相比，深度
1、Anisotropic Separable Set Abstraction for Efficient Point Cloud Representation Learning在各种移动设备中嵌入的激光雷达传感器已经广泛促进了对3D点云表示的访问。这导致了对快速和准确的点云处理技术的需求。在本文中，我们将重新访问并更深入地研究PointNet++，这是最有影响力但尚未开发的网络之一，并开发更快、更准确的模型变体。我们首先提出了一个新的可分离集抽象(SA)模块，该模块将PointNet++中使用的...
1、现有的域适配方法都针对源域和目标域目标类别一致，是否可以研究类别不同时怎么迁移，和小样本目标检测有什么区别和联系？
软件技术包括VR/AR开发的基础方法和以及最新的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术如何解决AR/AR研究人员以及工程师在开发和设计产品时遇到的需求机遇问题，主要内容包含，但不限于：图像增强、图像分类、语义分割、目标检测、目标跟踪、风格迁移、强化学习、三维重建、SLAM等硬件技术主要包括设计VR/AR硬件设计方法，以及如何用最新的光学技术改善A
import ospath = '/root/Desktop/adaption_s3fd/DarkFace_Train/label'path_list = os.listdir(path)path_list.sort()f = 'f.txt'a = []for filename in path_list: full_path =
交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，
top-1正确率，就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确，
为什么要边框回归？什么是边框回归？边框回归怎么做的？边框回归为什么宽高，坐标会设计这种形式？为什么边框回归只能微调，在离Ground Truth近的时候才能生效？为什么要边框回归？为什么要边框回归？ 对于上图，绿色的框表示Ground Tru...
1. Detection Evaluation本文介绍了COCO使用的检测评估指标。此处提供的评估代码可用于在公开可用的COCO验证集上获得结果。它计算下面描述的多个指标。为了在COCO测试集上获得结果，
创建一个常数张量,传入list或者数值来填充 # Constant 1-D Tensor populated with value list. tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) => [1 2 3 4 5 6 7] # Constant 2-D tensor populated with scalar value ...
tf.shapetf.shape( input, name=None, out_type=tf.int32)例如：将矩阵的维度输出为一个维度矩阵import tensorflow as tfimport numpy as npA = np.array([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], ...
tf.meshgrid 函数meshgrid( *args, **kwargs)定义在：tensorflow/python/ops/array_ops.py。参见指南：张量变换>张量形状的确定与改变广播用于计算 N 维网格的参数。
Latex各种箭头符号总结
【导读】目标检测，是计算机视觉领域中，最基本的，也是最具挑战性的问题之一，它旨在从自然的图像中，识别预定义的类别的物体，并定位它们（给出边界框）。实际上，目标检测并不是一个很新的任务，但是随着近年来的深度学习技术的加持，目标检测领域历久旎新。几天前，Li Liu 等研究人员，向 IJCV 投稿了一篇30页的关于深度目标检测的调研文章，专知小编拜读后，在这里与各位分享。文章名：Deep Lear...
tf.no_optf.no_op(name=None)什么都不做，仅做为点位符使用控制边界。参数:name: 操作名字（可选）Returns:创建的操作#!/usr/bin/env python2# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Aug 27 11:16:32 2018@author: myhaspl"""i...
下面介绍针对类的测试，很多程序中都会用到类，因此能够证明你的类能够正确地工作会大有裨益。如果针对类的测试通过了，你就能确信对类所做的改进没有意外地破坏其原有的行为。1.各种断言的方法python在unittest.TestCase类中提供了很多断言方法。断言方法检查你认为应该满足的条件是否确实满足。如果该条件满足，你对程序行为的假设就得到了确认。你就可以确信其中没有错误。如果你认为应该满足...
1、SIDE: Center-based Stereo 3D Detector with Structure-aware Instance Depth Estimation 三维检测在环境感知中起着不可或缺的作用。 由于常用的激光雷达传感器成本较高，基于立体视觉的三维检测作为一种经济而有效的设置受到了越来越多的关注。 对于这些基于二维图像的方法，准确的深度信息是实现三维检测的关键，现有的方法大多
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