Canny边缘检测速度很快，OpenCV中经常会用到Canny边缘检测，以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数，最近正好要研究点小东西时，就想能不能做个自适应的阈值，在不影响整体效果的基础上不用手动调参，话不多说，直接开始。
全称 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG)，是计算机图形学领域仅次于TOG (ACM Transactions on Graphics) 的顶级期刊
💡💡💡本文改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题，并使用有效感受野的信息来设计Anchor。
最近因为AutoAssign这篇paper的原因，再加上之前对目标检测中label assign问题很感兴趣， 看了几篇label assign相关论文（FreeAnchor、ATSS、AutoAssign），梳理一下几篇论文的关系做个记录。我用一张图大致梳理出几个label assign相关论文的关系：
RNN是深度学习算法的核心构件，为了更好的理解算法，我们从动机、结构，到反向传播和学习策略，逐步分析，然后不借助深度学习框架，实现RNN模型，再应用于时序数据的分析预测，验证这个模型。
不够快！还不够快？ 在 NLP 和 CV 任务上，为了加速神经网络的训练，借助 32K 的批量大小（batch size）和 8 块 GPU，只需 14 分钟就完成 ImageNet 的训练，76 分钟完成 Bert 的训练。研究人员对训练速度的渴望从来没有停止过。 那，只用 1 块 GPU 够不够？在推荐系统上，不仅可以，还能将批量大小继续提升！ 最近，字节跳动AML（应用机器学习团队）和新加坡国立大学的研究人员提出了一个新的优化方法 CowClip，在公开点击率预测数据集 Criteo 上最高支持 12
论文标题: Adaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person Attribute Classification
目录 内存区域回顾 机制介绍 收集器介绍 调优 内存区域回顾 垃圾回收机制 Java 对象生命周期 根搜索算法 从GC Roots对象为起点，开始向下搜索，搜索走过的路径称为引用链，当一个对象到GC
自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一，它能够根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高图像的处理效果。在 OpenCV 中，自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。
传统的机器视觉通常包括两个步骤：预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割（Image Segmentation）[1]。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。
ROC 曲线，作为评价机器学习模型敏感度的一条重要曲线，在分类任务评价机制中应用较多。
机器之心专栏 机器之心编辑部 这篇来自 CMU 和 HKUST 科研团队的 ICML 论文，仅通过调整训练算法，在 ImageNet 数据集上取得了比之前的 SOTA BNN 网络 ReActNet 高1.1% 的分类精度。 二值化网络（BNN）是一种网络压缩方法，把原本需要 32 bit 表示的神经网络参数值和激活值都二值化到只需要用 1 bit 表示，即 -1/+1 表示。 这种极度的压缩方法在带来优越的压缩性能的同时，会造成网络精度的下降。 在今年的 ICML 会议中，一篇来自 CMU 和 HKUS
基于目标颜色的彩色图像分割常包括色彩阈值处理（Color Threshold）和色彩分割（Color Segmentation）两种方法。
据思科统计数据，互联网视频流在网络带宽中占有很大份额，到2022年将增长到消费互联网流量的82%以上。视频服务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
对于使用第三方云平台存储的用户，对象存储 COS 支持以下两种迁移方式，帮助用户将第三方云平台的存储数据快速迁移至对象存储 COS。
本文介绍一篇NeurIPS 2020录用的一篇论文：《Glance and Focus: a Dynamic Approach to Reducing Spatial Redundancy in Image Classification》。
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
在 MySQL 中，索引是用来加速数据检索速度的一种数据结构。通常我们最熟悉的是 B-tree 索引，但 MySQL 的 InnoDB 存储引擎还提供了其他类型的索引，包括自适应哈希索引。
固定阈值分割很直接，一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值，小于阈值变成另一类值。
本文将介绍的论文 Long-tail Augmented Graph Contrastive Learning for Recommendation 已被 ECML/PKDD 2023 Research Track 接收。
系统自适应目的在于在保证系统稳定的同时尽可能提高吞吐量，是一种从整体维度综合考虑的一种限流方法。包括：系统Load、CPU使用率、整体入口QPS、总的并发线程数、平均RT。
接下来是代码的重点部分，使用函数cv.crateTrackbar(para1, para2, para3, para4, para5)创建两个trackbar，分别对应阈值的最小值和最大值，其中参数的详尽含义如下：
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。随着TensorFlow 1.4 Eager Execution的出现，TensorFlow的使用出现了
又一篇anchor匹配策略的文章，不过确实是简单有效，在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布，这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
Pytorch Autograd库 (自动求导机制) 是训练神经网络时，反向误差传播(BP)算法的核心。
因此，本文的重点是在不是使用BN来构建图像识别的卷积残差神经网络。但是如果没有BN，这些网络通常无法很好地运行或无法扩展到更大的批处理大小，但是本篇论文构建的网络可以使用大的批次进行伦联，并且比以前的最新方法（例如LambdaNets）更有效 。训练时间与准确率如下图表显示，对于在ImageNet上进行的相同的top-1准确性评分，NFnet比EffNet-B7快8.7倍。此模型是没有任何其他培训数据的最新技术，也是新的最新迁移学习。NFnets目前在全球排行榜上排名第二，仅次于使用半监督预训练和额外数据的方法。
论文标题：《Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection》
前言 全民 AI ，AIOps，机器学习，这些热词近年来不绝于耳。到底什么是智能？百度百科中对 “人工智能” 的定义中有一句来自美国麻省理工学院的温斯顿教授的看法 “人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” 暂且用这一句来概括今天要跟大家介绍的云监控新功能 -- 动态阈值：在不需要用户设定阈值的情况下，为您智能地检测指标异常并发送告警。文章将会带大家认识动态阈值，以及它为用户带来的价值以及实际应用。 静态阈值 vs 动态阈值 腾讯云监控提供指标存储，监控告警，展示的一体式解决方案。目
Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。核心在于两点
作者 | yikonchen，腾讯大数据计算平台负责人 专家工程师 SuperSQL 是腾讯自研的下一代大数据自适应智能计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎 / 异构存储服务、计算的智能化 / 自动化、SQL 流批一体纳入内部自适应闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 SuperSQL
Denoising Implicit Feedback for Recommendation！
文章：Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
导语 SuperSQL是腾讯自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 SuperSQL作为腾讯大数据智能计算平台的入口和决策中心，整合不同的大数
自2012年至今，计算机视觉领域蓬勃发展，各种模型不断涌现，短短 8 年时间，计算机视觉领域便发生了天翻地覆的变化。那么如何看待过往变化，当下研究又如何？
我在77. 三维重建12-立体匹配8，经典算法ADCensus中画了一个学习路线图：
1 前言 朋友们~好久没见~。在上一篇基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制（一）中，首次给大家介绍了如何将BP神经网络模型用于运动控制，并基于matlab做了仿真实验。最终实现了对期望轨迹的智能跟踪的功能。 但是，在那篇文章的最后，也提出了一个有趣的问题，该问题是：“该实验进行参数辨识需要先采集好数据到工作区间进行离线训练，然后再把参数一个个填到BP网络的控制系统中。如果隐含层神经元数量过多的话，那么这个工作无疑是繁琐的。那么有什么办法可以解决呢？”不知道大家有没有认真思考过这个问题，并自己尝试去解答（
本文分享论文『Resolution Adaptive Networks for Efficient Inference』，由清华黄高团队提出分辨率自适应的高效推理网络RANet！MSDNet加强版！
Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies
上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型，并且根据autograd实现了神经网络参数更新。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
作者丨王晋东 整理丨维克多 迁移学习是机器学习的一个重要研究分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中，以增强解决新问题的能力、提高解决新问题的速度。 4月8日，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，微软亚洲研究院研究员王晋东做了《迁移学习前沿探究探讨：低资源、领域泛化与安全迁移》的报告，他提到，目前迁移学习虽然在领域自适应方向有大量研究，相对比较成熟。但低资源学习、安全迁移以及领域泛化还有很多待解决的问题。 针对这三方面的工作，王晋东提供了三个简单的、新的扩展思路，以下是演讲
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 优化是机器学习的研究人员最感兴趣的领域之一。在本文中，我想从简单的函数优化开始介绍，然后讨论找到只能找到局部最小值或难以找到最小值的较为复杂的函数，约束优
垃圾收集是JVM在不再需要内存时代表应用程序回收内存的机制。从高层来看，它包括查找不再使用的对象，释放与这些对象相关联的内存，偶尔压缩堆以防止内存碎片化。
比例分配是一种基于程序的内存分配行为来动态调整垃圾回收触发时机的策略。具体来说，Go语言的垃圾回收器会观察程序的内存分配行为，然后根据观察结果来决定下一次垃圾回收应该在何时开始。
本文介绍了图像阈值处理方法，包括简单阈值、自适应阈值、Otsu阈值、自适应Otsu阈值等方法，并介绍了这些方法在图像处理中的应用。
文章：4DRadarSLAM: A 4D Imaging Radar SLAM System for Large-scale Environments based on Pose Graph Optimization
该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾，图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
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