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改进特征融合的实时语义分割方法

作者：王小玉，李志斌来源：《哈尔滨理工大学学报》编辑：东岸因为@一点人工一点智能针对实时语义分割任务中需要同时兼顾位置信息和语义信息的问题，提出一种改进特征融合的实时语义分割方法 。...但由于上述的语义分割方法推理速度慢、模型参数多应用效果不理想。...针对语义分割网络中浅层位置信息和深层语义信息融合的问题，本文提出改进特征融合的实时语义分割方法，该方法以轻量级的特征提取网络ResNet18(residual networks 18-layer)[5]...1.3 网络结构基于轻量级注意力模块和双通道特征融合模块提出了一种改进特征融合的实时语义分割方法，其结构如图1所示。...03 结论本文对实时语义分割网络中的特征融合进行分析，提出了改进特征融合的实时语义分割方法，该方法使用轻量级残差网络提取位置信息和语义信息特征图，保证语义分割的速度。

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shell的参数和脚本流程改进

于是乎，上班后我开始整理自己的思路，一边问自己，一边回答，每个回答都对应两列，一个是需要做的改进（action）,还有一个是这个action的预估时间。...于是我对有的脚本的逻辑进行改造，有一个很通用的需求，假设脚本是initdb.sh要调用这个脚本需要输入一系列的参数，比如有5个参数。...这个脚本里面有10个步骤，每个步骤都是使用function来实现的。如果要处理这5个参数，同时能够控制10个步骤的执行，比如第2步不执行，第3步执行。脚本中其实还是比较难以管理和实现的。...，但是问题还是没有解决，因为参数怎么管理，10个步骤怎么处理还是得细化。...我的初步设想是5个参数，外带一个参数即可,前面五个参数和一个步骤的参数。

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    Python函数的参数列表

    一、函数参数的分类函数的参数分为两类：形参 及 实参形参：形参是在创建过程中声明的参数，如果不给形参传入特定的实参，形参就没有实际的意义实参：实参是在函数的调用过程中传入的参数，这个参数具有实际意义，具有具体的数据类型举例...对于可变类型：参考上例，num1 变为可变类型，当 num1 的值在内部使用append()方法进行添加元素时，在函数外打印 num1 ，打印的是添加后的列表，因为没有进行重指向，实参及形参指向的是同一个...) print(b) print(c)fn(1,2,3)像上方这样传入参数时，实参的传入是按照参数的位置进行传递的，如果改变实参的位置，那么传入参数时就会改变传给形参的值，这样传入参数时的参数就叫做位置实参...，这个名字可以自定义，但是约定俗成的命名为 args 可变长度的关键字形参：可变长度的关键字形参位于参数列表的末尾，当传入的关键字实参多与关键字形参时，多出的部分就会被储存在可变长度的关键字形参中...，顺序为：无默认值位置形参 --> 有关键字位置形参 --> 可变长度的位置形参 --> 无默认值的关键字形参 --> 有默认值的关键字形参 --> 可变长度的关键字形参常用的参数列表类型：-- (*args

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    手动特征工程已经OUT了！自动特征工程才是改进机器学习的方式

    作者 | William Koehrsen 译者 | linstancy 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营 【导读】近年来，我们在自动模型选择和超参数调优方面取得了进展，但机器学习流程中最重要的方面...vs 自动特征工程 特征工程是指获取数据集并构建解释的特征变量的过程，而特征变量能够用于训练机器学习模型并用于预测。...最终，手动特征工程取得了相当不错的表现：相比于基线特征，手动特征工程取得了 65% 的性能改进，表明了特征工程的适用性和重要性。 然而，由于这种方法的效率很低，我无法在这里展开描述整个过程。...使用提取的特征训练模型所取得的相对于基线的性能改进：手动特征工程性能改进65％，而自动化特征工程取得了 66％ 的提升。...给定某一月份，我们可以使用之前月份过滤掉的数据来构建客户的特征。请注意，调用我们创建的特征集的过程与贷款还款项目中的调用相同，只是多了一个 cutoff_time 参数。

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    二值化每个特征，微软用1350亿参数稀疏神经网络改进搜索结果

    选自Microsoft博客 机器之心编译 机器之心编辑部 GPT-3 强大，但不是很「聪明」，微软提出了一种大规模稀疏模型，改进了生产型 Transformer 模型，在自家搜索引擎Bing上改进并测试...这些模型擅长理解语义关系，为大幅改进微软 Bing 搜索引擎的体验做出了贡献，并在 SuperGLUE 学术基准上超越了人类的表现。...为什么要用「二值化每个特征」的方法来改进搜索？...使用 FTRL 的最新版本是具有 90 亿个特征和超过 1350 亿个参数的稀疏神经网络模型。 使用 MEB 能够发现隐藏的关系 MEB 正用于生产中所有区域和语言的 100% 的 Bing 搜索。...这种对搜索语言理解的改进为整个搜索生态系统带来了显著的好处： 由于改进了搜索相关性，Bing 用户能够更快地找到内容和完成搜索任务，减少重新手动制定查询或点击下一页的操作； 因为 MEB 能够更好地理解内容

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    YoloV8改进：Neck层改进|使用ContextAggregation模块改善Neck的输出特征|即插即用

    通过仔细分析，我们观察到，挑战主要来自由于尺度变化严重、对比度低和分布密集而导致的对象特征缺乏区分性。为了解决这些问题，提出了一种新的上下文聚合网络（CATNet）来改进特征提取过程。...在自上而下的路径中，每个特征金字塔级别的输出特征是通过融合当前级别和所有上级别的特征，然后对融合后的特征进行参数化变换而生成的。...上述公式简化了广泛使用的自注意力机制[38]，通过将查询和键之间的矩阵乘法替换为线性变换，从而大大减少了参数和计算成本。...我们使用随机梯度下降（SGD）优化器来学习所有模型的参数，初始学习率为0.01，动量为0.9，权重衰减为0.0001。每个训练批次包含8张图像。...对于目标检测和实例分割任务，我们的方法都能稳步提升性能。在所提的三个模块中，DenseFPN对mAPs的提升最为显著，而SCP和HRoIE也带来了相当大的增益，且仅增加了少量参数。 D.

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    基于改进的点对特征的6D位姿估计

    Improved Method based on Point Pair Features 作者：Joel Vidal, Chyi-Yeu Lin 译者：仲夏夜之星 文献下载：在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「改进的点对特征...本文提出了该方法的一种新的改进方法，并针对最近在ICCV 2017第三届恢复6D对象位姿国际研讨会上组织的2017年第六次挑战[3]上提出的具有挑战性的数据集测试了其性能。...二 点对特征方法 本文提出的方法遵循Drost et al.[1]定义的点对特征(PPF)方法的基本结构，由两个阶段组成：全局建模和局部匹配。...这种对应关系是通过使用一个四维特征(图1)来定义的，该特征定义在每对两点及其法线之间，因此每个模型点都是由它自己创建的所有点对和所有其他模型点来定义的。 ?...六 结论 本工作提出了PPF方法的一个新的改进方法，并根据最近发布的6D挑战2017引入的数据集测试其性能[3]包括68个对象模型和60475个测试图像。

    45220

    通过特征蒸馏与迭代学习改进 UNet 的图像分割能力！

    过参数化是深度学习中的常见问题，通常导致特征冗余和特征表示不佳[6, 12, 13]。然而，这个问题在当前的医学分割模型中尚未正式研究或考虑。 除了上述方法，一些工作集中在优化UNet的结构。...实证研究表明，过参数化的CNN/ViT模型倾向于学习冗余特征，导致视觉概念不佳。以的输出为例，作者在通道维度上计算了浅层和深层 Level 的特征相似性矩阵。...（ii）浅层表现出显著的多样性，低相似性矩阵证明了这一点。 Unet中存在的过参数化，与其他网络类似，是这些现象的根本原因。...图4展示了在Glas数据集上作者方法的显著改进。需要注意的是，带有优化跳跃连接的Unet（例如，UCTTransNet [23]）导致了不相关的分割和不完整的形状。...尤其是类似于背景的片段（图4的最后一行）。而带有作者提出的损失函数的SwinUnet展示了与真实情况非常接近的结果，具有完整的形状和清晰的背景，特别是在难以改进的样本上（图4的第三行）。

    53510

    基于改进的点对特征的6D位姿估计

    Improved Method based on Point Pair Features 作者：Joel Vidal, Chyi-Yeu Lin 译者：仲夏夜之星 文献下载：在公众号「计算机视觉工坊」后台，回复「改进的点对特征...本文提出了该方法的一种新的改进方法，并针对最近在ICCV 2017第三届恢复6D对象位姿国际研讨会上组织的2017年第六次挑战[3]上提出的具有挑战性的数据集测试了其性能。...二 点对特征方法 本文提出的方法遵循Drost et al.[1]定义的点对特征(PPF)方法的基本结构，由两个阶段组成：全局建模和局部匹配。...这种对应关系是通过使用一个四维特征(图1)来定义的，该特征定义在每对两点及其法线之间，因此每个模型点都是由它自己创建的所有点对和所有其他模型点来定义的。...六 结论 本工作提出了PPF方法的一个新的改进方法，并根据最近发布的6D挑战2017引入的数据集测试其性能[3]包括68个对象模型和60475个测试图像。

    92810

    关于 FaceBook 动态列表加密参数的解密

    facebook 的 js, 是将所有的函数封装为固定的格式 _d() , 然后通过固定的函数，通过传递函数名参数调用 ? mark 固定传递参数调用函数： ?..._dyn 和 __s 是需要破解加密的，其他参数都可以在获取用户主页时获取到。..._dyn 参数的加密位置，函数。 这个参数的位置有点恶心。在 URL 中显示为 _dyn 但是实际去查找的时候，会发现只能找到一个 jsmod_key ? ?...需要注意的点，如果你一直进不去 getLoadedModuleHash 方法的话，建议直接刷新一下页面。此处的判断逻辑当参数 _dyn 有值的时候就不会进入。。 __s 参数解密 ?...由 js 生成的 3 个参数拼接而成。 ? 中间的 b 是生成后是固定的，每一个用户会生成不同的 b ,如果你一直抓取的这个是这个用户的话，就不用刷新。

    1.7K30

    关于main函数参数列表的那些事

    如果main函数可以传参，最多可以传几个参数。 main函数传递的参数具体作用是什么？  一.是否可以传参?...二.可以传几个 main函数最多可以传3个参数：int argc,char *argv[],char *env[] 三.参数具体作用  1.int argc 学过Linux相关命令的同学都知道：...Linux同一个命令可以带不同的选项，不同的选项会产生不同的作用，如： 我们平时在使用指令的时候会添加很多的选项比如说ls指令，单独使用ls指令会将当前路径下的每个可见文件的文件名全部显示出来并且一行显示多个文件名...2.char *argv 这个参数就有意思了哈，这是一个字符串指针数组。 数组大小是argc，最后一个元素为null。...3char *env[ ] 数组中存放的是系统中的环境变量（环境变量就是一个字符串）的地址，数组最后一个元素为null。

    9310

    【CV中的特征金字塔】八，SSD的改进版之DSSD

    前言 DSDD全称为Deconvolutional Single Shot Detector，即在SSD算法的前面加了一个反卷积单词，这是CVPR 2017的一篇文章，主要是对SSD进行了一个改进。...我们知道SSD为了解决小目标检测的思路是在尽量多的特征层上进行检测，来更好的匹配小目标，因为分辨率越大的特征图小目标的空间信息就保留得越多。...模型训练 在实验时，使用SSD模型初始化DSSD网络，但是对于default box选取的长宽比例，作者在论文中做了详细的分析和改进。...训练DSSD的过程分为两个阶段，第一个阶段，加载SSD模型初始化DSSD网络，并冻结SSD网络的参数，然后只增加反卷积模型(不添加预测模型)，在这样的条件下只训练反卷积模型，设置学习率为1e-3、1e-...4分别迭代20k次和10k次；第二个阶段，fine-tune第一阶段的模型，解冻第一阶段训练时候冻结的所有参数，并添加预测模型，设置学习率为1e-3、1e-4再分别训练20k次、20k次iterations

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    Yolo11改进策略：Neck层改进|EFC，北理提出的适用小目标的特征融合模块|即插即用

    分组特征关注单元（GFF）是一种新颖的机制，旨在通过优化特征之间的上下文信息来增强不同层次特征的相关性。...特征分组与融合： 生成的注意力掩码帮助突出重要特征。经过空间聚焦后的特征图会按照通道分割成多个小组，对每组内部的特征应用卷积操作，以捕捉更细致的局部模式。...多级特征重构模块（MFR）在特征融合中的作用 在小目标检测中，特征融合是提升检测精度的关键步骤。传统的特征融合方法往往存在冗余信息和特征丢失的问题，尤其是在处理小目标时。...print(input1.size(),input2.size()) print(output.size()) EFC模块代码解读 代码结构 初始化方法 __init__: 输入参数...input2]) 输出结果： torch.Size([1, 64, 40, 40]) torch.Size([1, 64, 40, 40]) torch.Size([1, 64, 40, 40]) 改进方法

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    【CV中的特征金字塔】七，SSD算法的改进版Rainbow SSD

    前言 继续来开开脑洞，今天要介绍BMVC 2017的一个SSD的改进算法R-SSD。...这篇论文的贡献是提出了新的特征融合方式来提升了SSD的效果，这一改进使得SSD可以充分利用特征，虽然速度稍慢于原始的SSD算法，但mAP却获得了较大的提升。 3....对小目标的检测效果比较差，当然这也是大多数目标检测算法的通病了。 因此，这篇算法也主要从这两点出发来改进传统的SSD算法。首先，本文利用分类网络增加不同层之间的特征图联系，减少重复框的出现。...下面的Figure5(a),(b)分别展示了SSD算法出现的上述个问题，而Figure5(c),(d)分别展示了本文提出的R-SSD算法的改进效果图。 ? Figure5 4....由于Figure3中的特征融合方式比较特殊，这就导致融合后的每一层特征图的个数都是相同的，都为，因此可以共享部分参数，具体来说就是default boxes的参数共享 下面的Table1展示了和SSD算法中的

    1.1K30

    【Android 逆向】修改运行中的 Android 进程的内存数据 ( 使用 IDA 分析要修改的内存特征 | 根据内存特征搜索修改点 | 修改进程内存 )

    文章目录 一、使用 IDA 分析要修改的内存特征 二、根据内存特征搜索修改点 三、修改进程内存 一、使用 IDA 分析要修改的内存特征 ---- 在前的博客 【Android 逆向】逆向修改游戏应用 (...分析应用结构 | 定位动态库位置 | 定位动态库中的修改点 | 修改动态库 | 重打包 ) 中 , 已经分析过该动态库 ; 修改的动态库的位置是 如下 , 将 0x354A8 地址处的 0x59 字节数据...0x28 0xB3 0x07 0x00 0x06 0x02 0x7B 0x41 0x08 二、根据内存特征搜索修改点 ---- 这里需要使用到 【Android 逆向】修改运行中的 Android 进程的内存数据...0x06 0x02 0x7B 0x41 0x08 10 命令 , 查询 2328 进程中 , 0x59 0x28 0xB3 0x07 0x00 0x06 0x02 0x7B 0x41 0x08 10 个字节的内存特征..., 主要是查询首字节 0x59 在该进程内存中的地址 ; 三、修改进程内存 查询到要修改的字节在内存中的地址为 0x96A2C355 , 修改该地址的数据 ; 执行 .

    1.4K10

    如何消除代码屎山中的一大坨参数列表？

    如何消除代码屎山中的一大坨参数列表？ 有经验的程序员应该都见过，一个方法坐拥几十上百个参数。 1 方法为何要有参数？ 因为不同方法之间需要共享信息。 但方法间共享信息的方式除了参数列表，还有全局变量。...于是参数列表就成了唯一选择，于是，只要你想到有什么信息要传给一个方法，就会直接将其加入参数列表，导致参数列表越来越长！ 2 长参数列表怎么了？...，则该参数列表是不变的，也就是说它是稳定的！...长参数列表固然可以用一个类进行封装，但能够封装成这个类的前提是：这些参数属于一个类，有相同的变化原因！ 若方法的参数有不同变化频率，就要看情况了。...只有短小的代码，我们才能有更好地把握，而要写出短小的代码，需要我们能够“分离关注点”。 4 总结 应对长参数列表主要的方式就是减少参数的数量，最直接的就是将参数列表封装成一个类。

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