此外也将对另一个基于 HED 的网络，RCF 网络进行探究，对其进步之处进行分析。...RCF 通过自动学习将所有卷积层的信息组合起来，从而能够获得不同尺度的更加精细的特征。...RCF 网络架构 RCF 基于 HED 网络，与 VGG16 相比，RCF 主要做了如下修改： 与 HED 相同，RCF 去掉了最后一个池化层和之后的全连接层，形成了全卷积网络。...RCF 损失函数 与 HED 的做法类似，由于图像中边缘像素点和非边缘像素点的数量差异往往很大，需要计算正负样本之间的损失，RCF 对 HED 中的损失函数进行了改进，加入了阈值 η\etaη，若某个像素为边缘像素的概率小于阈值...RCF 与 HED 的区别 HED 方法与 RCF 方法最大的区别在于以下两个方面： HED 方法只考虑了 VGG16 网络每个阶段最后一个卷积层的特征，丢失了很多信息；而 RCF 网络充分考虑了 VGG16
public String toString() { 37 return airport + "/" + fsuCode; 38 } 39 40 } 原始数据： [法兰克福/RCF..., 法兰克福/DLV, 成都/DEP, 成都/RCS, 上海/DEP, 上海/RCF] 业务规则： 航站排序规则：成都 -> 上海 -> 法兰克福 FSU排序规则：RCS -> RCF -> TFD...-> DEP -> DLV 要求排序后变成下面这样： [成都/RCS, 成都/DEP, 上海/RCF, 上海/DEP, 法兰克福/RCF, 法兰克福/DLV] java代码： 1 package...; 23 airportDic.put("法兰克福", 3); 24 25 fsuDic.put("RCS", 1); 26 fsuDic.put("RCF... target = new ArrayList(); 33 34 target.add(new FSUData("法兰克福", "RCF
在此基础上，提出了一种充分利用CNN特征的新深层结构-更丰富的卷积特征(RCF)，以图像对图像的方式对边缘检测进行像素级预测。...RCF可以自动学习将来自CNN的所有层的互补信息组合起来，从而能够获得不同尺度上的目标价或目标部件的精确表示。 亮点 ?...RCF将所有卷积特征封装成更有区分性的表示，从而很好地利用了丰富的特征层次结构，并且可以通过反向传播进行训练。RCF充分利用对象的多尺度和多层次信息，全面地进行图像到图像的预测。...通过将RCF边缘应用于经典图像分割，验证了该方法的通用性。 RCF ? 借鉴了现有工作HED、FCN并开始VGG-16网络。VGG-16网络由13个Conv层和3个全连接层组成。...图 RCf的一些可视化案例 表 不同融合的结果 ? ? ? 图 在不同数据集上边缘检测的评估PR曲线 ?
其中有HED的五个side output的特征图，下图是RCF论文中的图： ? 我们从这两个图的区别中来认识RCF相比HED的改进，大家可以看一看图。...揭晓答案： HED是豹子的图片，但是RCF是两只小鸟的图片（手动狗头） HED中的是side output的输出的特征图，而RCF中是conv3_1,conv3_2，这意味着RCF似乎把每一个卷积之后的输出的特征图都作为了一个...1 模型结构 RCF的backbone是VGG模型： ?...RCF网络最后的输出，是由5个side output融合产生的，因此你这个RCF的输出也应该把大于 的考虑为positive，然后小于 的考虑为negative。...class RCF(nn.Module): def __init__(self): super(RCF, self).
在此基础上，提出了一种充分利用CNN特征的新深层结构-更丰富的卷积特征(RCF)，以图像对图像的方式对边缘检测进行像素级预测。...RCF可以自动学习将来自CNN的所有层的互补信息组合起来，从而能够获得不同尺度上的目标价或目标部件的精确表示。...3 亮点 RCF将所有卷积特征封装成更有区分性的表示，从而很好地利用了丰富的特征层次结构，并且可以通过反向传播进行训练。RCF充分利用对象的多尺度和多层次信息，全面地进行图像到图像的预测。...通过将RCF边缘应用于经典图像分割，验证了该方法的通用性。 RCF 借鉴了现有工作HED、FCN并开始VGG-16网络。VGG-16网络由13个Conv层和3个全连接层组成。...通过这种方式，初步版本首先证明了多尺度测试仍然有利于边缘检测，尽管RCf本身能够。
在本文中，我们提出了一种使用更丰富的卷积特征（Richer convolution features, RCF）的精准边缘检测方法。...RCF 方法将所有卷积特征封装成一种更具判别性的表达，这样就可以很好地利用丰富的特征层次结构，并且该方法也可以通过反向传播进行训练。...RCF 方法充分利用目标的多尺度和多级信息来实现图像到图像（image-to-image）的预测。...此外，快速版的 RCF 方法取得了 0.806 分和 30 FPS 的速度。为了证明所提出方法的多功能性，我们还将 RCF 检测的边缘应用于图像分割问题。 ?...然后将这些多尺度图像输入到 RCF 网络中进行正向传递。接着，我们使用双线性插值将结果边缘检测图恢复为原始大小。对这些边缘图进行简单平均计算就可以输出高质量边缘图。
方法介绍 简单来说，研究人员提出一种利用RCF（richer convolutional features）的精准边缘检测器，还能通过反向传播进行训练。...在广泛使用的图像分割数据集BSDS500上进行基准测试时，这个算法在ODS（固定轮廓阈值）情况下，F值达到0.811；在评估速度为30FPS（每秒帧率）情况下，RCF OSD F值达到0.806，达到了比较好的结果...在研究人员提出这种RCF架构，输入任意大小的图像，就能输出相同大小的边缘映射图。 研究人员将所有来自卷积层的层次特征组合成一个整体框架，其中所有参数均可自动学习多尺度和多水平的特征，检测边缘信息。...先改变原始图像的大小构建一组图像金字塔（image pyramid），将这些图像输入到RCF网络进行前向传递。...mmcheng.net/zh/rcfedge/ 论文全文： http://mftp.mmcheng.net/Papers/19PamiEdge.pdf 代码地址： https://github.com/yun-liu/rcf
因此，将这些细胞命名为修复性心脏成纤维细胞(RCF)。...其它加分项 RCF反应的分子调控特征 利用公开可用的ChIP-seq数据集来鉴定其结合模式在RCF基因附近富集的TF，确定了几个TF，如SOX9和SMAD3。...RCF的一些顶端标记基因也显示出SOX9的结合基序。...分析发现Sox9在培养的CF中过表达诱导23%的RCF特征(28个基因，FC>1.5 p值1.5 p值<0.05)孵养CF后观察到的反应相似...对7dpi的Ctrc1-KO心脏(4,189个细胞)的scRNA-seq分析显示，与WT小鼠相比，RCF样细胞的百分比增加 文章小结 鉴定并描述了小鼠心肌梗死后出现的独特的心脏成纤维细胞（CF）亚群，
Richer Convolutional Features for Edge Detection CVPR2017 Caffe：https://github.com/yun-liu/rcf 本文针对边缘检测问题...，基于 VGG16 网络设计了一个 richer convolutional features (RCF) 用于边缘检测，效果目前是很好的。...3 Richer Convolutional Features (RCF) 3.1. Network Architecture 网络结构思路很简单啊 ? ?...而 RCF 使用了所有的卷积层信息 2） 我们设计了新的损失函数，不考虑有争议的边缘点计算 3） 多尺度提升性能 multiscale hierarchy to enhance edges
5 ngx_regex_module static void * ngx_regex_create_conf(ngx_cycle_t *cycle) { ngx_regex_conf_t *rcf...; rcf = ngx_pcalloc(cycle->pool, sizeof(ngx_regex_conf_t)); rcf->pcre_jit = NGX_CONF_UNSET;...ngx_pcre_studies = ngx_list_create(cycle->pool, 8, sizeof(ngx_regex_elt_t)); return rcf; }
torben dot egmose at gmail dot com [2009-03-22 11:40:43] HOTP Algorithm that works according to the RCF...http://tools.ietf.org/html/draft-mraihi-oath-hmac-otp-04 The test cases from the RCF document the ASCII
138 139 //测试代码 140 public static void main(String[] args) { 141 ReadCustomerFile rcf...= new ReadCustomerFile(); 142 Long startTime = new Date().getTime(); 143 rcf.readTxtFileByFileUtils
getrootvalue()) rc = r.insertright('c') rbd = rb.insertleft('d') rbe = rb.insertright('e') rcf...中序遍历为:') r.inorder() print() print('后序遍历为:') r.postorder() print() # rcfg = rcf.insertleft
Linux 文件系统 目录 说明 bin 存放二进制可执行文件 sbin 存放二进制可执行文件，只有 root 才能访问 boot 存放用于系统引导时使用的各种文件 dev 用于存放设备文件 etc...是超级管理员 localhost 表示主机名 ~ 表示当前目录（家目录），其中超级管理员家目录为 /root，普通用户家目录为 /home/chan $ 表示普通用户提示符，# 表示超级管理员提示符 Linux...test.tar.gz 文件搜索命令 locate：在后台数据库搜索文件 updatedb：更新后台数据库 whereis：搜索系统命令所在位置 which：搜索命令所在路径及别名 find：搜索文件或文件夹 用户和组 Linux
Bean("intRedisTemplate") public RedisTemplate IntRedisTemplate(RedisConnectionFactory rcf...){ RedisTemplate re = new RedisTemplate(); re.setConnectionFactory(rcf);
如下图6所示，资源负载即为实际的使用资源，是动态变化的，静态资源是指资源总量和业务申请的资源规格，RCF由服务所在的节点的资源池决定，根据服务的历史资源使用数据和服务画像进行计算，并周期进行迭代更新。...图6 RCF实现节点负载和可调度资源转换 2.3 关键能力实现 围绕资源利用率提升和服务质量保障，LAR系统实现了以下关键技术： 分级池化资源模型：实现资源分池动态管理以及资源池优先级管理。...在资源池资源配置管理策略中，包含资源池目标负载和资源池RCF两部分内容。资源池具体的配置资源由服务申请的资源和资源池实时负载决定。...当实时负载升高时，LAR会调整对应资源池的RCF，增加资源池的资源配置，降低资源池负载；当资源池负载降低时，LAR会通过调整RCF降低资源池的资源配置，释放冗余资源。...同时通过RCF完成动态负载和静态资源的转换，在调度层屏蔽了动态负载变化，减少负载频繁变化对调度准确性的影响。
id=rJl-b3RcF7 摘要：神经网络剪枝技术可将网络参数量减少 90%，进而在不牺牲准确率的前提下减少存储需求、提升推断的计算性能。
Linux文件操作 Linux中，一切皆文件(网络设备除外)。 硬件设备也“是”文件，通过文件来使用设备。 目录(文件夹)也是一种文件。...boot:这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件，包括一些连接文件和镜像文件。...deb:deb是Device(设备)的缩写，该目录下存放的是Linux的外部设备，在Linux中访问设备的方式和访问文件的方式是相同的。...系统会自动识别一些设备，例如U盘、光驱等，当识别后，Linux会把识别的设备挂载到这个目录下。...---- Linux文件的操作方式 文件描述符fd fd是一个大于等于0的整数。 每打开一个文件，就创建一个文件描述符，通过文件描述符来操作文件。
对于这种问题，建议采用U-NET，V-NET，以及比较新的RCF-net。这几种结构都可以结合更多层次的信息，使得重建后的结果更好。
直接看下实例就是： timesTwo <- function(x) { .Call(`_RCF_timesTwo`, x)##此处为反斜点，不是单引号 } 当然，有时候我们需要引入外部的库文件以及头文件
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