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End-to-end people detection in crowded scenes

检测效果图 题目:拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址:《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878...(c)是用我们的方法获得的检测结果。 本文的关键贡献是一种联合预测图像中的对象的可训练的端到端方法。这与现有方法相反,现有方法将每个边界框的预测或分类视为独立问题并需要对检测集合进行后处理。...我们的方法和[27]的方法之间的差异在这种情况下更加显著。 我们的方法达到80%的EER,相比于[27]的70%。...End-to-end people detection in crowded scenes. arXiv preprint arXiv:1506.04878, 2015....End-to-end integration of a convolutional network, deformable parts model and non-maximum suppression

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2017-ICLR-END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION

与大多数卷积神经网络不同的是,这些联合的非线性是用来实现一种局部增益控制,这种局部增益控制最初是来源于生物神经元领域的发现(局部增益控制已经成为生物神经元建模的一种方法)。...作者使用随机梯度下降方法来联合优化整个模型的率失真性能。针对均匀标量量化器的目标函数不连续问题,作者提出了一种连续可微的近似量化,从而保证在优化过程中梯度能有效地反传。...因此,大多数现有的图像压缩方法都是先通过一个线性变换将图像数据变换到合适的连续值表示,然后独立地量化这些连续值,最后使用一个无损的熵编码来编码量化得到的离散值。...对于期望逼近的率失真曲线上的每个点,都直接使用梯度下降优化方法同时联合优化分析综合变换。...分析、综合以及感知变换的选择 大多数压缩方法都是建立在正交线性变换基础上,目的是为了降低数据间的相关性,从而简化后续的熵编码。但是线性变换输出之间的联合统计特性展现了很强的高阶依赖。

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Python函数print()参数end的坑和解决方法

虽然sep参数和file参数也有很重要的用途,但是没啥坑,常规使用即可,本文重点介绍end和flush。使用print()函数输出完给定的值之后,默认以换行结束,例如: ?...如果想让这样循环输出的内容显示在同一行中,可以修改print()函数的参数end,指定为不包含换行符和回车符的字符串,例如: ? 但是,这个用法是会带来一个隐藏的坑。...正如刚才所说,如果有其他措施能强制刷新并清空缓存,就可以避免这个问题了,一种方法是使用print()函数的flush参数,一种方法是调用sys.stdout.flush()函数。...由于公众号一篇文章最多只能放3个视频,大家可以按照上面视频中的方法运行下面的代码观察效果。 ?

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C# 将 Begin 和 End 异步方法转 task 异步

其实 APM 就是有成对的 Begin 和 End 方法的异步,而 TAP 就是使用 async 和 await 的异步 从代码上看,使用 async 和 await 的方法比较清真,那么如何从古老的...begin 和 end 异步方法转 task 的异步方法?...在 Task 的 Factory 提供了 FromAsync 方法让大家可以将 Begin 和 End 异步方法转 task 异步,但是这个方法参数很多 在 Begin 的方法里面一般都是这样写的 IAsyncResult...BeginFoo(参数 参数1, 参数 参数2..., AsyncCallback asyncCallback, object state) 在 End方法一般都是这样写的 返回值 EndFoo...在 FromAsync 写起来是相反的,首先需要知道 End 方法的返回值,下面使用 FileStream 作为例子,如 EndRead 是返回 int 可以使用 Task 的方法 Task

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end motifs分析:血浆DNA End-Motif Profiling as a Fragmentomic Marker

., preferred fragment end motifs。...即人类血浆中cfDNA的end motifs是否代表了一种独特类型的血浆DNA片段特征,血浆cfDNA的end motifs是否可以作为癌症诊断的一种指标。...end motifs定义如下: 3端突出的片段进行消化,5端突出的片段进行延长补齐,文库构建时不进行片段大小选择,保证了最后测序得到的数据保留了原始的5端序列特征。...通过WGS并计算end motifs的频率,得到一个类似表达谱的矩阵,总共包括4^4,即256个motif的谱: 随后,针对这个end motifs profile进行各种分析,比如 某个end motifs...血浆DNA end motifs的Classification性能 为了进一步探索是否可以利用血浆DNA end motifs 建立一个分类器来检测癌症患者,我们基于256个血浆DNA end motifs

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【深度学习】Panoptic FCN:真正End-to-End的全景分割

box-based和box-free的全景分割算法(以Panoptic FPN和DeeperLab为例),最后重点讲一下中2021CVPR Oral的Panoptic FCN,个人认为是目前真正意义上的第一个End-to-End...02 Panoptic FPN Panoptic FPN是全景分割box-based的经典方法,box-based的全景分割基本都跟Panoptic FPN非常类似,这里以Panoptic FPN为例,...03 DeeperLab DeeperLab是全景分割box-free的经典方法,去除了类似Panoptic FPN的box预测部分,直接预测出thing和stuff。...相比Panoptic FPN等方法,去除了box branch预测精度的影响,并且能在更大feature map上进行全景分割。...个人认为Panoptic FCN是真正意义上的第一个end-to-end全景分割,通过将thing和stuff统一成特征描述子kernels来进行预测,同时省去了复杂后处理还有不同branch信息融合的操作

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