论文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf code:https://github.com/Anymake/DRN_CVPR2020 文章概要: 本文是中科院自动化所.腾讯优图.快手科技联合发表的工作,收录于CVPR2020.本文针对定向和密集场景中的目标检测任务提出了动态优化网络,可以说是目标检测在特定场景下的应用与优化.本文主要创新点在于: 1.提出了一种新颖的可自适应调整目标感受野的特征选择模块FSM. 2.提出了两种动态优化的检测头(DRH-C/R

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 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

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o

2.(2021.3.15)Bioinformatics-MUFFIN:用于DDI预测的多尺度特征融合 论文标题: MUFFIN: multi-scale feature fusion for drug–drug interaction prediction 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Jianmin-Wang-3/publication/350100336_MUFFIN_Multi-Scale_Feature_Fusion_for_Dru

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积

摄像头与毫米波雷达(Radar)融合 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)毫米波雷达点云信息(点云坐标位置x,y,浮点型float) (4)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (5)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)利用kalman滤波融合后的摄像头与毫米波雷达 点云信息(点云

摘要 基于视觉的动作识别在实践中遇到了不同的挑战,包括从任何角度识别主题,实时处理数据以及在现实环境中提供隐私.甚至识别基于配置文件的人类动作(基于视觉的动作识别的一个子集),在计算机视觉中也是一个巨大的挑战,它构成了理解复杂动作,活动和行为的基础,尤其是在医疗保健应用和视频监控系统中.因此,介绍了一种构建图层特征模型的新方法用于基于配置文件的解决方案,该解决方案允许融合多视图深度图像的功能.该模型能够以63 fps的实时运行速度从多个低复杂度的角度进行识别,以进行基于配置文件的四个动作:站立/

一.Nginx的HTTP过滤模块特征 一个请求可以被任意个HTTP模块处理: 在普通HTTP模块处理请求完毕并调用ngx_http_send_header()发送HTTP头部或调用ngx_http_output_filter()发送HTTP包体时,才会由这两个方法一次调用所有的HTTP过滤模块来处理这个请求.HTTP过滤模块仅处理服务器发送到客户端的响应,而不处理客户端发往服务器的HTTP请求. 多个过滤模块的顺序的形成以及Nginx自带的过滤模块请参考原书. 二.编写一个HTTP过滤模块 以向

简单的HTTP过滤模块 一.Nginx的HTTP过滤模块特征 一个请求可以被任意个HTTP模块处理: 在普通HTTP模块处理请求完毕并调用ngx_http_send_header()发送HTTP头部或调用ngx_http_output_filter()发送HTTP包体时,才会由这两个方法一次调用所有的HTTP过滤模块来处理这个请求.HTTP过滤模块仅处理服务器发送到客户端的响应,而不处理客户端发往服务器的HTTP请求. 多个过滤模块的顺序的形成以及Nginx自带的过滤模块请参考原书. 二.编写一

对于我们新手来说,程序是什么语言编写的?程序到底有没有加壳?程序加了什么壳?一直在我们心中充满了疑惑,本文我将根据我的近期学习,总结一下常见的工具和壳的特征. 一:程序是什么语言编译的 从目前接触到程序看,比较流行的编译器有:VC系列.易语言..NET.Delphi,Python,一些曾经用的很多但渐渐少了有:VB.ASM.BC++,还有一些用的比较少的有:AutoIt.PB.QT等,下面提供一些由论坛同学编译出来的试炼品,结合实例来看看“入口点代码”.“程序区段”和“加载模块”等特征. 1.V

1.ION:在conv3.conv4.conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling,中间层保持不变,较高层deconv,最后把这三个结果concat起来构成最后一层feature map ION是在不同层的feature map进行roi_pooling然后concat,最后连接fc做判断 Hypernet是在不同feature map进行特征融合组成新的最后一层feat

6 月 30 日下午,赵之健在七牛架构师实践日第二十九期进行了<多维度融合赋能视频 AI 的实践>为题的实战分享. 
 作者简介: 
  赵之健,七牛人工智能实验室资深算法工程师, 七牛视频算法和算法工程化负责人.拥有近十年从事于计算机视觉和人工智能相关的算法研究的经历,在图像相关如人脸识别,图像分类,工业自动化,视频分析等领域拥有丰富的研发经验,研发的产品涉及安防,军事,移动互联网,工业 4.0 等多个领域,曾带队获得 ACM Muliti-media 大规模视频分类竞赛亚军. 
 本文

Topic:表情识别Env: win10 + Pycharm2018 + Python3.6.8Date:   2019/6/23~25 by hw_Chen2018                                  CSDN: https://blog.csdn.net/qq_34198088/article/details/97895876[感谢参考文献作者的辛苦付出:编写不易,转载请注明出处,感谢!]一.简要介绍 本文方法参考文献[1]的表情识别方法,实验数据集为JAFFE

好久没有写文章了(对不起我在划水),最近在看北京的租房(真真贵呀). 预告一下,最近无事,根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识,还有自己Javascript的现学现卖,在微信小程序上弄了个简单的辅助系统.我先试试效果如何,不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍. 感兴趣可以联系炼丹兄哦,WX:cyx645016617. 1 概述 FPN是Feature Parymid Network的缩写. 目标检测任务中,像是在YOLO1中那种,对一个图片使用卷积来提取特征,经过了多个池

X-Deep Learning功能模块 特征体系 样本 特征 网络 数据准备 样本格式 使用DataReader读取数据 自定义python reader 定义模型 稀疏部分 稠密部分 优化器 训练模型 单机训练 分布式训练 同步及半同步训练 ID准入和ID退出 保存及恢复模型变量 模型评估 模型评估 高层训练API Estimator 调试 Timeline 1. 特征体系 1.1 样本 样本由 label, feature, sampleid 三部分组成:训练过程是通过feature学习la

一直想用心写这个系列的文章,其实看得越多,也就越觉得自己在这方面的功力太浅,也就越不想班门弄斧啦,作为一个开篇,我想把这个技术深层次化,在之前的.net的一个MVC系列文章其实已经涉及到了,只是.net在这方面的应用不如java来得这么猛烈,这么酣汗淋漓,所以也就下定决心,这一阶段针对这一个技术点进行深层次的剖析. IOC,英文全称Inversion of Control,中文直译控制反转,一般我们称之为“依赖注入”原则,在我还未过多涉足java领域时,在C#语言24个设计模式中(参见<大话设计

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者

1.什么是软件开发? 软件开发的过程就是人们使用各种计算机语言将人们关心的现实世界映射到计算机世界的过程: 现在的计算机的数学理论基础是由计算机的开山鼻祖,大名鼎鼎的图灵于1937年提出的图灵机模型. 随后不到十年,电子计算机就诞生了(1945).(埃尼亚克) 我们都知道,它当时的主要任务之一就是用于导弹弹道轨迹的计算.当时的软件开发(如果可以称之为软件开发的话)与现在的大不相同.为了算一道题,要有人事先把完成加减乘除等各类运算的部件像搭积木那样搭起来,如果换一道题,则要把这些部件分解开来,根据

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提