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原文：基于 Pytorch 的鞋子标签自动标注[译] - AIUAI 原文：Meta Tagging Shoes with Pytorch CNNs Github - Generating-Tags...这里尝试看网络是否能够只基于图像，而标注出鞋子的高度(how tall). 2....只需基于 base pytorch dataset class，添加生成样本的函数即可. 这里，只添加了打开图像路径读取图片和对应的目标 labels 的函数....基于当前的技术方案，首先想到的是，当前模型表现不佳；一种可能的方案是采用更多计算的模型....总结 虽然这里并未介绍如何生成大量的标签(HUGE Number of Tags)，但基于这样少量数据的方案，可以扩展到相对多数量标签的场景.
imglab是一种基于Web的工具，用于标记可用于训练dlib或其他对象检测器的对象的图像。 ? 链接：https://github.com/NaturalIntelligence/imglab ?
基于 ArcGIS 的坐标系转换 在开发 GIS 相关系统的时候，我们常常遇见坐标转换的问题。 这里先大致介绍下坐标系的原理。...凹凸不平的地球 我国常见的地理坐标系有： 北京54 坐标系 西安80 坐标系 WGS-84 坐标系 大地2000 坐标系 其他独立坐标系（如火星坐标系、百度坐标系等，做了一定的变形与加密，目的是为了保护真实坐标...地理坐标系进行水平面投影后，即可得到投影坐标系，常用投影坐标系： UTM 投影 高斯-克吕格投影 兰伯特正形圆锥投影 WKID 这里还得介绍下 WKID，由于各地使用了不同的坐标系、不同的投影方式、不同的投影分带...（如果单纯转坐标系，可以选择，GeoTools 只需引入包即可进行转换，很方便） ArcGIS：由ESRI出品的一个地理信息系统系列软件。...wgs84sp = SpatialReference.create(4326); 定义了需要的坐标系后就可以实现从一个独立坐标系转换为 WGS84 的功能，然后再从 WGS84 转成其他的坐标系，如百度的
本文的代码是在徐老师的代码基础上，自己加了些注释，在此表示感谢！ 1....词性标注 1.1 概念 请看专家介绍 中文词性标注简介 1.2 任务 给定 标注文本corpus4pos_tagging.txt，训练一个模型，用模型预测给定文本的词性 标注文本部分内容如下所示： 19980101...1 else: word2posDict[word][pos] = 1 else: word2posDict[word] = {pos:1} # 两重字典...解答：避免多重for循环，尽可能利用造好的轮子，numpy等进行矩阵运算 标注偏置、概率平滑问题 解答：需要选择合适的平滑算法。对没有出现过的事例，需要给他一个概率，用来贴近真实情况。...粗暴法：频次都+1；缺点，对事例较少的词，给了他较大的 发射概率，造成路径上的总的概率是最大的，继而预测失败。
SE模块，仅考虑了通道间的信息，忽略了位置信息。...图片 Coordinate Attention Blocks Coordinate Attention基于coordinate information embedding和coordinate attention...操作，主要基于以下三点准则进行设计： 足够简单和轻量。...，coordinate attention block的每个权重都包含了通道间信息、横向空间信息和纵向空间信息，能够帮助网络更准确地定位目标信息，增强识别能力。...Experiment *** 图片 基于MobileNetV2进行模块设置的对比实验。 图片 不同注意力结构在不同主干网络上的性能对比。 图片 对目标检测网络的性能对比。
来源：北京大学前沿计算研究中心 本文是第三十三届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2019）入选论文《L_DMI：一种对噪音标注鲁棒的基于信息论的损失函数（L_DMI: A Novel Information-theoretic...我们提出了一种新的损失函数， ? ，它是基于一种新的互信息，DMI（Determinant based Mutual Information）设计的。...而不同于那些基于距离的损失函数，我们使用的是基于信息论的损失函数（information-theoretic loss function），即我们希望输出和标签之间有最高的互信息的分类器具有最低的损失函数值...也就是说，这个信息测度在噪音标注（noisy label）上对分类器的序应该与其在正确标注（clean label）上对分类器的序相同。然而，香农的互信息不满足以上性质。...本文方法 我们使用了基于两个离散随机变量的联合分布矩阵的行列式的互信息 DMI[1]。它不仅保留有香农互信息的一些性质，还能够满足我们需要的上述性质。
AI科技评论获授权转载自北京大学前沿计算研究中心 本文是第三十三届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2019）入选论文《L_DMI：一种对噪音标注鲁棒的基于信息论的损失函数（L_DMI: A Novel...而不同于那些基于距离的损失函数，我们使用的是基于信息论的损失函数（information-theoretic loss function），即我们希望输出和标签之间有最高的互信息的分类器具有最低的损失函数值...但仅这一点是不够的，实际上我们希望的是找到一个信息测度 I，满足下列性质： 也就是说，这个信息测度在噪音标注（noisy label）上对分类器的序应该与其在正确标注（clean label）上对分类器的序相同...然而，香农的互信息不满足以上性质。 本文方法 我们使用了基于两个离散随机变量的联合分布矩阵的行列式的互信息 DMI[1]。它不仅保留有香农互信息的一些性质，还能够满足我们需要的上述性质。...它的正式定义为： 定义：（基于行列式的互信息）给定两个离散随机变量 W1，W2，我们定义 W1，W2 间基于行列式的互信息（Determinant based mutual information）如下
概述 在做地图的时候，点的标注展示是一个非常常见的功能，但是十几种点在某些区域比较密集是非常常见的，但是业务表达中却需要将之展示出来。基于此需求，本文结合canvas和ol做一简单的实现。...效果 实现： 密集区点的标注通过牵引线的方式引出展示； 地图放大的时候更新展示； 思路 实现代码 const points = [ { "properties": {"name":"测试名称应该...canvasWidth canvas.height = canvasHeight const context = canvas.getContext('2d'); // 数据聚类处理，根据上下和左右的距离进行判断...res[key]) res[key] = [] res[key].push(d) } return res } // 绘制两边为圆的矩形 function drawRoundRect...ctx.fillText(text, px - 7, py) } // 绘制矩形 drawRoundRect(ctx, x, y, width, height) // 绘制左边的图标
由于市面上的文本标注工具无法满足实际项目的标注场景需求，因此本项目自主开发了基于web的文本标注工具用于构建高质量的语料库。...该工具需要支持实体标注、关系标注、事件抽取、文本分类等基础标注功能，要求标注规范可自定义，文本可迭代标注，适用于大规模实体类型的标注任务，可拓展嵌套实体标注、标准名标注和基于字典匹配和正则匹配的预标注功能...(3).嵌套实体标注的实时可视化展示。 (4).文本支持迭代标注中，对已标注文本的标注内容识别导入数据库。 (5).基于正则匹配和字典匹配的自动标注的结果缓存与显示，以及结果的确认并导入数据库。...其次，管理员可以根据实际需求创建多个不同类型的标注任务，每个任务对应一种标注规范，填写任务的基本信息并上传相关文件（待标注的原文件filename.txt是必须的），选择该任务所要分配的标注者(默认2个...创建任务时要在步骤6中按序上传对应的答案文件，如图6所示。 ? 基于正则匹配和字典匹配的自动标注需要对标注临时结果进行可视化显示，并且允许在浏览完临时结果后选择不保存。
文本抽取任务Label Studio使用指南 1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档...）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取.../data \ --splits 0.8 0.1 0.1 \ --task_type ext 句子级分类任务 在数据转换阶段，我们会自动构造用于模型训练的prompt信息。...信息。...prompt_prefix: 声明分类任务的prompt前缀信息，该参数只对分类类型任务有效。默认为"情感倾向"。 is_shuffle: 是否对数据集进行随机打散，默认为True。
文本抽取任务Label Studio使用指南 图片 1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档...）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取 目录.../data \ --splits 0.8 0.1 0.1 \ --task_type ext 句子级分类任务 在数据转换阶段，我们会自动构造用于模型训练的prompt信息。...信息。...prompt_prefix: 声明分类任务的prompt前缀信息，该参数只对分类类型任务有效。默认为"情感倾向"。 is_shuffle: 是否对数据集进行随机打散，默认为True。
YOLO算法，统计标注的xml文件中包含的标记框信息 创建parse_dataset_annotation.py import os import sys filedir = os.path.dirname...(sys.argv[0]) #获取脚本所在目录 os.chdir(filedir) #将脚本所在的目录设置为工作目录 wdir = os.getcwd() print('当前工作目录...the object ''' DOMTree = parse( xml_file ) collection = DOMTree.documentElement #得到xml文件的根节点...os.listdir(xml_dir) image_files = os.listdir(image_dir) image_ext = image_files[0].split('.')[-1] #图片文件的扩展名...key] = [] obj_dict[key].append(1) # 0,个数 obj_dict[key] += box # 1-4， 平均坐标
基于字标注法的分词 中文分词字标注通常有2-tag,4-tag和6-tag这几种方法，其中4-tag方法最为常用。标注集是依据汉字（其中也有少量的非汉字字符）在汉语词中的位置设计的。...1. 2-tag法 2-tag是一种最简单的标注方法,标注集合为{B,I}，其将词首标记设计为B，而将词的其他位置标记设计为I。...例如词语“重庆”的标注结果是“重/B 庆/I”，而“大学生”的标注结果为“大/B 学/I 生/I” 对于以下句子 迈向 充满 希望 的 新 世纪 —— 一九九八年 新年 讲话 使用2-tag（B，...I）的标注结果为 迈/B向/I 充/B满/I 希/B望/I 的/B 新/B 世/B纪/I —/B—/I 一/B九/I九/I八/I年/I 新/B年/I 讲/B话/I 2.4-tag法 4-tag标注集合为...图3.png 3.6-tag法 6-tag标注集合为{S,B,M1,M2,M,E}，S表示单字为词，B表示词的首字，M1/M2/M表示词的中间字，E表示词的结尾字。
LDAPWordlistHarvester是一款功能强大的字典列表生成工具，该工具可以根据LDAP中的详细信息生成字典列表文件，广大研究人员随后可以利用生成的字典文件测试目标域账号的非随机密码安全性。...工具特征 1、支持根据LDAP中的详细信息生成字典文件：其中包括用户的name和sAMAccountName、计算机设备的name和sAMAccountName、组的name、组织的name、活动目录站点的...工具要求 pycryptodome xlsxwriter sectools>=1.4.1 工具下载 由于该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好最新版本的Python 3...密钥 (128或256位) -k, --kerberos 使用Kerberos身份认证，基于目标参数从.ccache文件获取凭证 非随机密码安全性测试 拿到字典文件之后，我们就可以使用.../clem9669_large.rule --loopback 工具运行演示 如需根据目标域（domain.local）的LDAP信息生成字典文件，可以直接运行下列命令： .
前面给大家介绍了 【R语言】获取基因组上某个区域内的SNP信息 我们经常会从一些文献或者数据库里得到一些与疾病相关的SNP信息。...如下图所示，这里只有SNP的rs号，和染色体号，并没有具体的坐标信息，那么我们怎么得到具体的坐标位置呢？...今天小编就继续使用biomaRt这个R包来给大家演示一下如何通过SNP的rs号来得到具体的染色体上的坐标位置 #安装biomaRt包 BiocManager::install("biomaRt") #...号 snp_ids = read.table("SNP_list.txt",stringsAsFactors = F)[[1]] #attributes设置需要显示的SNP信息，包括rs号，染色体号和起始位点...snp_attributes = c("refsnp_id", "chr_name", "chrom_start") #获取snp的相关坐标信息 snp_locations = getBM(attributes
需求收集做这个组件的初衷，是基于AI组的标注识别，传送一张图片以及图片上的一些坐标，返回对应的识别结果，前端要做的就是基于一张图片，在图片上绘制出相应的标注框，并将标注框对应的坐标以及宽高传送给后端进行识别...在图片上进行绘制，首先想到的是用canvas，cancas强大的功能能让我们在图片上为所欲为，原生的canvasapi众多且繁杂，上手不易，fabric是一个基于canvas的强大的框架，提供一种类似面向对象的方法来编写...fabric.js介绍fabric是基于canvas进行的api封装，可以实现绘制矩形、圆、椭圆、文本等一些基础图形，同时支持画笔自定义图形，fabric的优点在于它对生成的canvas画布进行了良好的封装...if(val){ this.fabricCanvas() // 生成画布 this.fabricObjEvent() // 监听画布事件 } }}画布操作标注画框标注画框主要用到的是上述中的...$emit('clearAllMark')}根据坐标生成画框生成单个画框批量生成预览此处参考 https://github.com/Dark2017/vue-dark-photo使用css的transform
【导读】近日，针对目标检测中边界框标注速度慢、花费高的问题，来自Google、EPFL、IST的学者发表论文提出基于智能对话的边界框标注方法。...其方法通过结合框验证和手动画框的交互式方法，设计了两种模型：其一是基于预测接受概率的交互式标注对话方法，其二是基于强化学习的交互式标注对话方法。...具体来说，本文考虑两种行为：框验证，即标注器验证由目标检测器生成的框，和手动标注框。作者探索两种agent，一个基于框会主动被验证的预测概率，另一个考虑强化学习。...因此，组合不同形式的标注方法在不同情况下效率更高。 在本文中，作者将介绍用于边界框标注的智能标注对话（IAD）。...给定一个图像，检测器和目标类别进行标注，IAD的目标是自动选择标注行为序列，它能在最少的时间内产生边界框。根据以前在标注图像中的经验，作者训练IADagent来选择动作的类型。
DataAnnotationsModelValidationFactory委托，前者是以此委托为Value以Type对象为Key的字典。...ValidatableFactories是一个以此委托为Value，以Type对象为Key的字典。...ASP.NET MVC基于标注特性的Model验证：ValidationAttribute ASP.NET MVC基于标注特性的Model验证：DataAnnotationsModelValidator...ASP.NET MVC基于标注特性的Model验证：DataAnnotationsModelValidatorProvider ASP.NET MVC基于标注特性的Model验证：将ValidationAttribute...应用到参数上 ASP.NET MVC基于标注特性的Model验证：一个Model，多种验证规则
这篇将介绍隐马尔可夫模型HMM（「绝对给你一次讲明白」）并基于HMM完成一个中文词性标注的任务。 HMM是什么 图片 图片 维特比算法的简单的说就是「提前终止了不可能路径」。...基于HMM的词性标注 词性标注是指给定一句话(已经完成了分词)，给这个句子中的每个词标记上词性，例如名词，动词，形容词等。...这是一项最基础的NLP任务，可以给很多高级的NLP任务例如信息抽取，语音识别等提供有用的先验信息。...下面将分为：「数据处理，模型训练，模型预测」 三个部分 来介绍如果利用HMM实现词性标注 数据处理 这里采用「1998人民日报词性标注语料库」进行模型的训练，包括44个基本词性以及19484个句子。...根据文献HMM一般中文词性标注的准确率能够达到85%以上 :) 当然「HMM的缺陷也很明显」，主要是两个强假设在实际中是不成立的。
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