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论文标题:DrivingGaussian: Composite Gaussian Splatting for Surrounding Dynamic Auton...
EMAGE 研究论文包含 BEAT2 与 EMAGE 两部分。用户可以自定义动作的输入,在接受预定义的时序与空间的动作输入方面具有灵活性,最终可生成完整的、与音...
近年来,目标检测取得了显著进展,尤其是随着深度学习的快速发展。目标检测器(如Faster R-CNN,YOLO,和SSD)在自然图像数据集(如MS COCO,P...
目标检测应当在这几年当中研究数量以及应用范围最广的一个领域,也持续的受到很多深度学习者们的关注。本文收集和整理了15个目标检测相关的开源数据集,希望能给大家的学...
1×1卷积可以用来干什么?本文设计了一种完全基于1×1卷积的极简深度神经网络,实现了轻量图像超分辨率重建。
先把pandas的官网给出来,有找不到的问题,直接官网查找:https://pandas.pydata.org/
接下来我会从每个算法模型的介绍、基本原理、优缺点以及适用场景注意叙述,最后会基于开源数据集给出一个比较入门型的案例供大家学习~
YOLO再一次突破,新变体YOLO-World在目标检测领域的表现非常的出色。开集检测速度提升20倍!
最近,很多人私信抱怨说,最初的一个numpy就学不动了。有种想要再见和放弃的冲动!确实 Numpy 的操作细节很多,导致很多人在最开始的学习中,就有种被劝退的感...
随着以神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)为代表的神经渲染的兴起,越来越多的工作开始使用隐式表征(implicit repres...
Z-score为标准分数,测量数据点和平均值的距离,若A与平均值相差2个标准差,Z-score为2。当把Z-score=3作为阈值去剔除异常点时,便相当于3si...
图结构数据在多个领域展现了其普遍性和广泛的适用性,例如社交网络分析、生物化学、金融欺诈检测以及网络安全等。在利用图神经网络(Graph Neural Netwo...
现在很多数学专业的硕博发论文,都感觉超级难。所以,有一个路子可以走,那就是发计算机方向的。
这几天,就有一位可爱的同学问到:逻辑回归中,对数损失函数是什么?如何深层次理解其中的原理?
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后,全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交,由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
就拿今天看到的一位同学来说,nlp的薪资给到了39k,14薪。如果再加上七七八八,年包能到60~70w。
这几天看到以为同学面试京东,给她的感觉非常不错,如果加入面试官的团队,一定会超开心。
先来进行一个简单的介绍,回归算法的重要性体现在其能够建立特征与目标之间的关系模型,实现预测、关系分析和特征重要性评估等多方面的应用。通过回归分析,我们能够理解变...
XGBoost 非常重要,尤其在分类、回归和排名问题上表现卓越。其实际使用场景包括金融风控、医学诊断、工业制造和广告点击率预测等领域。XGBoost以其高效的性...
Softmax函数主要用于多类别分类问题中,它通过对原始的类别分数进行转换,将它们转化为概率分布。这个过程使得模型的输出更容易解释为各个类别的概率。
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