在正文之前,首先来讲讲Windows Mobile设备UI设计方面的感受。不同环境下,开发Windows Mobile设备应用程序时,界面设计的难易程度也不同。最初在EVC4.0下做Pocket PC 2003se的MFC应用程序时,Resource下的Dialog界面大小是用户指定的,为了使Dialog界面和真实设备的界面吻合,我们需要手动调整Dialog的大小,最头疼的莫过于屏幕在portrait和 landscape 模式切换时,界面不会自动改变。在Visual Studio 2005下,如果
看过前几天【CNN调参】目标检测算法优化技巧的同学应该知道,ASFF的作者在构建Stronger YOLOV3 BaseLine的时候就用到了Guided Anchoring这种Trick。这篇论文题目为《Region Proposal by Guided Anchoring》,中了CVPR 2019。这篇论文提出了一种新的Anchor生成方法Guided Anchoring,不同于以前的固定Anchor或者根据数据进行聚类Anchor的做法,通过Guided Anchoring可以预测Anchor的形状和位置得到稀疏的Anchor,另外作者提出了Feature Adaption模块使得Anchor和特征更加匹配。论文作者也在知乎上清晰的介绍了这项工作,感兴趣可以去看看作者是如何思考的。地址为:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55854246。
为此,论文提出Guided Anchoring来根据图片特征在线生成anchor。首先判断目标可能出现的位置,然后学习不同位置上的目标的形状,可根据图片特征在线学习稀疏的候选anchor。然而,在线生成的anchor形状各异,固定的感受域可能不匹配其形状,所以Guided Anchoring根据anchor的形状进行自适应特征提取,然后再进行预测框精调与分类。
storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理。这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点。
在Windows Mobile平台的应用程序开发过程中,如何处理屏幕方向改变对程序带来的影响是一个重要的问题。Allen Lee的文章《WM有约(四):处理屏幕旋转》中讲述了如何使用Mobile Client Software Factory中的OrientationAware控件来处理屏幕方向改变,好处就是我们不用添加任何代码。在我之前的文章《Docking and Anchoring Controls on Windows Mobile》和《创建Windows Mobile上兼容性好的UI程序》
第一步在常见 AI 作图模型输入「一只胖胖的像面包的橘猫」,画出一只长得很像面包的猫猫,然后用概念半透膜 SPM 技术,将猫猫这个概念擦掉,结果它就失去梦想变成了一只面包。上图 1 是更多的猫猫图失去猫这个概念后的结果。
1. Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection
AI 科技评论按:本文作者陈恺,该文首发于知乎,雷锋网 AI 科技评论获其授权转载。
这章讨论Storm's reliability capabilities, 如何保证从spout emit出来的所有tuple都被正确的执行(fully processed)? What does
Anchoring or focalism is a cognitive bias where an individual depends too heavily on an initial piece of information offered (considered to be the "anchor") when making decisions.
xtts的配置文件,有很多注释不想直接去掉的情况下,想清楚的看到目前设置了哪些参数,可以用grep过滤查看: grep -vE '^#|^$' xtt.properties
AI 科技评论按:物体检测是计算机视觉的基础任务之一。香港中文大学多媒体实验室博士生陈恺在 AI 研习社的公开课上,为大家总结了深度学习背景下物体检测算法的发展,分享 COCO 比赛冠军团队所使用的算法,并介绍由港中大多媒体实验室开源的物体检测算法框架 mmdetection。
1、CVPR2019 | Guided Anchoring: 物体检测器也能自己学 Anchor 物体检测领域论文"Region Proposal by Guided Anchoring"解读,这篇 paper 的方法用在了 COCO Challenge 2018 检测任务的冠军方法中,在极高的 baseline 上涨了1个点。论文目前已被CVPR2019接收。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.17994.pdf
堪称世界计算机科技界奥运会的ACM又举办了ACM MM 2020大会,于10月12日至16日在美国西雅图举行,人工智能独角兽企业深兰科技DeepBlueAI团队战胜了来自三星、厦门大学等机构的团队,斩获了视频目标检测赛道的冠军。
AI 科技评论按:本文作者香港中文大学多媒体实验室在读博士陈恺,原载于知乎专栏,AI 科技评论已获授权。
目标检测是很多计算机视觉应用的基础,比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等,它结合了目标分类和定位两个任务。现代大多数目标检测器的框架是 two-stage,其中目标检测被定义为一个多任务学习问题:1)区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签;2)回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比(IoU)或其它指标。最后,通过一个 NMS 过程移除冗余的边界框(对同一目标的重复检测)。本文首先综述近年来二维目标检测的优化方向,之后介绍CVPR2019目标检测最新进展,包括优化IoU的GIoU,优化anchor设计的GA-RPN,以及single-stage detection的FSAF。
ADD PCCFREQCFG: PccDlEarfcn=1300,PreferredPccPriority=1, PccA4RsrpThd=-105, PccA4RsrqThd=-20;
四期飞跃计划还剩最后一个名额,联系小编,获取你的专属算法工程师学习计划(联系小编SIGAI_NO2)
这是一篇浙江大学和香港中文大学发表于 CVPR 2019 的论文,这篇文章十分有趣,网友戏称:“无痛涨点,实现简单,良心 paper”,在我看来确实是这样的,没有太大的改造结构,不需增加计算成本的条件下,居然能涨两个点 mAP。
CVPR 2019 没有出现像Faster RCNN,YOLO这种开创性的工作,基于现有方案和框架的改进为主,技术进步着实有些缓慢,或许也代表方案逐步趋于成熟。本文重点介绍如下几个改进方法:GA-RPN、GIOU、FSAF、Mask Score RCNN
1、Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 作者:Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Shaojie Shen 论文链接:https://arxiv.org/abs/1902.09738
grep是Linux中用于文本处理的最有用和功能最强大的命令之一。 grep在一个或多个输入文件中搜索与正则表达式匹配的行,并将每条匹配的行写入标准输出。
以下将展示小程序官方组件能力,组件样式仅供参考,开发者可根据自身需求定义组件样式,具体属性参数详见小程序开发文档。
看看上面这个Emulator的截图吧,有WM 2003se、5.0、6.0的,有pocket PC、smartphone、classic、professional的,有英文的,也有中文的,分辨率、DPI都各有区别。在这么多眼花缭乱的WM平台上开发应用程序,UI的设计,特别是compatible的UI策略,是很重要的。之前的Docking and Anchoring Controls on Windows Mobile也是其中一点。在MSDN上看到了这个方面比较有指导意义的文章Create Com
1、UnitBox: An Advanced Object Detection Network
Storm是一个分布式的流处理系统,利用anchor和ack机制保证所有tuple都被成功处理。如果tuple出错,则可以被重传,但是如何保证出错的tuple只被处理一次呢?Storm提供了一套事务性组件Transaction Topology,用来解决这个问题。 Transactional Topology目前已经不再维护,由Trident来实现事务性topology,但是原理相同。 一、一致性事务的设计 Storm如何实现即对tuple并行处理,又保证事务性。本节从简单的事务性实现方法入手,逐步
Storm的一些基本概念 Topology:数据流串连起来多个计算单元的执行图 Tuple:数据传输的形式 Stream:两个计算单元(节点)之间的Tuples无界序列 Spout:从数据源获取数据,不处理数据 Bolt:对数据进行转换或者计算 Parallism hit:设置创建Spout或者Bolt实例的线程数 Exetutors:JVM的一个线程,他能在运行时做改变,以应对数据增长,比如增长 到与tasks数量一致 Tasks:在一个executor里面的Spouts或者Bolts实例,运行时不好改变
近期目标检测论文真的巨多,大家可以看这篇文章感受一下:一文看尽16篇目标检测最新论文(ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/DIoU Loss等)
计算机视觉顶级会议CVPR2019 accepted list已经公布,极市已将目前收集到的公开论文总结到github上(目前已收集546篇),后续会不断更新,欢迎关注,也欢迎大家提交自己的论文:
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/bolt/JoinBolt.java
说什么真理无穷,进一寸有一寸的欢喜。大家好,我是石桥码农,今天继续为大家分享微信小程序实践相关的技术内容。
正在学习storm的大兄弟们,我又来传道授业解惑了,是不是觉得自己会用ack了。好吧,那就让我开始啪啪打你们脸吧。
作者:ChenJoya 知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/82371629 本文已由作者授权转载,未经允许,不得二次转载。 本文介绍了一篇关于目标检测中不平衡的综述论
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1901.03278.pdf
目标检测模型相比于分类模型的研究相比,更缺少普遍性,并且网络结构和优化目标更加复杂。
之前自己所做的检测工作也经历一个从直接预测到选择加入 anchor 的过程。从 Two-stage -> One-Stage -> Two-stage 的技术倾向。
自动生成的语音无处不在,从驾驶中的人声导航,到手机上的虚拟助手,还有家中的智能扬声器设备。虽然为了使生成语音更加逼真而进行了大量研究与实验,例如为低资源语言(low-resource language,LRL)生成语音以及使用 Tacotron 2 创建模仿人类的语音,但如何评价生成的语音呢?找出答案的最好方法是询问那些能分辨出声音是否「以假乱真」的专业人士。
1、建立数据传输的缓冲区。在通信连接没有建立之前把发送的数据缓存起来。数据发送方可以在连接建立之前发送消息,而不需要等连接建立起来,可是的接收方是独立运行的。
今天来分享一篇蚂蚁金服在WSDM2022中稿的重排序的文章,建模用户在浏览过程中自上而下的全局item相互影响以及局部视野范围内item的相互影响,一起来学习一下。
今天为大家介绍一下2019年的一篇论文 《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》,这篇论文主要是因为其提出的 自适应空间特征融合 (ASFF)被大家所熟知。金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法。但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制。因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制梯度反传的时候不一致的方法,从而改善了特征的比例不变性,并且推理开销降低。借助ASFF策略和可靠的YOLOV3 BaseLine,在COCO数据集上实现了45FPS/42.4%AP以及29FPS/43.9%AP。论文原文以及代码链接见附录。
原文链接:https://uxdesign.cc/how-data-visualisation-can-distort-our-perception-of-reality-169713fc2b6e
去年Amusi 盘点过:目标检测三大开源神器:Detectron2/mmDetectron/SimpleDet。大家反映内容很棒,不少同学开始用起来这些目标检测工具,不管用于发Paper还是做项目。
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/339126633
“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。
mmdetection 是商汤科技(2018 COCO 目标检测挑战赛冠军)和香港中文大学开源的基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱,性能强大,运算效率高,配置化编程,比较容易训练、测试。但pytorch模型不易于部署,运算速度还有进一步提升的空间,当前比较有效的方法是将模型转换为行为相同的tensorrt模型,本文记录转换流程。 任务思路 转换mmdetection 的 pytorch模型到tensorrt模型有多种方法,本文使用 mmdetection-to-tensorrt 库作为核
【1】 RRL: Resnet as representation for Reinforcement Learning 标题:RRL:RESNET作为强化学习的表示
本文将介绍自动驾驶中的深度学习目标检测的基本概念和方法,并对几个主要 Anchor free 方法进行了比较,希望对读者有所帮助,以下为正文:
下拉刷新是移动端的专有名词,是指通过手指在屏幕上的下拉滑动操作,从而重新加载页面数据的行为。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云