SOLOv 2:实例分割(动态.更快.更强) SOLOv2:  Dynamic, Faster and Stronger 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2003.10152.pdf 代码链接:https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 摘要 在这项工作中,本文的目标是建立一个简单,直接,快速的实例分割框架,具有很强的性能.本文遵循王等人SOLO的原则."SOLO:按位置分割对象"[33].重要的是,本文进一步通过动态学习对象分段

​前言 本文介绍了现有实例分割方法的一些缺陷,以及transformer用于实例分割的困难,提出了一个基于transformer的高质量实例分割模型SOTR. 经实验表明,SOTR不仅为实例分割提供了一个新的框架,还在MS Coco数据集上超过了SOTA实例分割方法. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 论文:SOTR: Segmenting Objects with Transformers 代码:h

例程:detect_indent_fft.hdev 说明:这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换(FFT)对塑料制品的表面进行目标(缺陷)的检测,大致分为三步: 首先,我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器(将原图通过高斯滤波器滤波): 然后,将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换: 最后,利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上(在缺陷上画圈). 注:代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *Initialization(初始化) dev_updata_off() //这一句包含如下

VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] - tingya的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] 分类: 技术杂烩 2006-02-18 12:26 15873人阅读 评论(20) 收藏 举报 算法搜索引擎微软vbwebhtml 转载请注明来源: ,http://blog.csdn.net/tingya  谢谢合作 原文出处:http://www.ews.uiuc.edu/~dengcai2/tr-

目前主流的PHP框架设计模式均为MVC模式,比如yii或codeigniter,均是由控制器接收页面请求,并沟通模型与视图的交互.如果我们把网站整体看作一个矩阵,把网站接收用户请求并处理看作是网站的竖向,而把网站的每一个模块(比如文章模块,投票模块,论坛模块等)看作是网站的横向.那么我们可以画出这样的图: 模块1  模块2 模块3 用户请求 ----------------------                 |      |      |                 |     

一.简介 在现实的机器学习任务中,我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练,以尽可能高的精度为目标,但这里便出现一个问题,一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体,其分布也不一定就与真实的全体相同,但是有一点很明确,样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大:二是很多算法容易发生过拟合(overfitting),即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况,使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则,这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好,

前言: 昨天爆出了ThinkPHP5框架缺陷导致远程命令执行,大佬们都赶上潮流挖洞,小白还是默默学习一下这个漏洞 漏洞影响范围: Thinkphp 5.1.0 - 5.1.31 Thinkphp 5.0.5 - 5.0.23 漏洞产生原因: Thinkphp5.x版本(5.0.20)中没有对路由中的控制器进行严格过滤,在存在 admin,index 模块.没有开启强制路由的条件下(默认不开启),导致可以注入恶意代码利用反射类调用命名空间其他任意内置类,完成远程代码执行. 漏洞分析: 既然是没有正

LAWS纹理滤波 texture_laws(Image, 原图像 ImageTexture, 输出值,滤波后图像 FilterType, 过滤器类型 Shift, 灰度值转换,滤波后的灰度值可能会比较大,转换后的灰度值Gray=Gray/(Shift2),要根据滤波器选择合适的灰度值转换 FilterSize) 过滤器大小,3, 7, 5可选 过滤器类型帮助文档中有详细列举, 各种大小的过滤器都是由leswruo这几个向量构成,文档中单个向量都有原型,对于组合出来的滤波器矩阵,就是两个向量的点积

首先说一下我对这个方案的看法,相比第一名与第二名的方案,这个方案的分割方法确实复杂的多,原论文是发表在MICCAI,后来砖投到IEEE image processing(SCI 1区),总体感觉给人一种花里胡哨的感觉,但是看分割结果,却着实让人满意.以下将解析此论文. 摘要 肿瘤分割的一个主要难点就是类别不平衡,肿瘤部分占整个脑的比例太小以至于难以精准的分割.传统解决类别不平衡的方法是采用级联的网络,一步一步的从粗到精的分割.先不考虑此网络的性能如何,就网络结构而言级联网络结构复杂,而且忽略了模

扭曲的文本行.歪斜.噪声及扫描图像和数码照片中常见的其他缺陷可能会降低识别质量.ABBYY FineReader,提供各种 自动和手动工具去除这些缺陷. 如何手动编辑图像 如果您禁用了自动预处理功能或者想预处理特定页面,您可以使用图像编辑器,手动编辑页面图像. 按照下列说明手动编辑图像: 1. 打开 OCR 编辑器,然后打开图像编辑器: 2. 单击"编辑图像"图像面板工具栏,或者单击"编辑>编辑页面图像...". 4. 窗口"图像编辑器"将

通过扫描仪或者数码相机获取的图像文件,容易出现文本扭曲.页面歪斜等缺陷,会影响到OCR的识别质量.此时,用户可使用ABBYY FineReader 15(Windows系统)OCR文字识别软件的自动和手动的图像编辑工具来调整,这项功能将在OCR编辑器中实现. 图1:OCR编辑器 第一.自动处理图像 当使用扫描仪或者数码相机等将图像导入ABBYY FineReader 15 OCR文字识别软件的OCR编辑器中时,软件会自动对图像进行识别.更改.默认情况下,图像的预处理会处理以下三个推荐选项(单击"

摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

在纹理中找瑕疵.基于高斯混合模型(GMM)分类器的纹理检查模型,适用于图像金字塔,可以分析纹理的多个频率范围. [要求]训练样本,必须完美无瑕疵. [步骤] 1.创建模型 create_texture_inspection_model 或 read_texture_inspection_model 2.加载训练样本 add_texture_inspection_model_image 查看样本get_texture_inspection_model_image 保存样本write_object

​ 论文:End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers 获取:在CV技术指南后台回复关键字"0005"获取该论文. 代码:https://git.io/VisTR 点个关注,专注于计算机视觉技术文章. 前言: 视频实例分割(VIS)是一项需要同时对视频中感兴趣的对象进行分类.分割和跟踪的任务.本文提出了一种新的基于 Transformers 的视频实例分割框架 VisTR,它将 VIS 任务视为直接的端到端并行序列解码

概述 在开发中我们经常使用asList去把一个数组转换为List.也存在通过subList.subMap.来对List.Map.Set来进行类似使用subString方法来对String对象进行分割处理一样来对它们进行分割处理. 但是,asList存在一些缺陷.而sub方法也存在一些瑕疵. 使用8个基本类型数组转换为列表时会存在一个比较有味的缺陷.先看如下程序: public static void main(String[] args) { int[] ints = {1,2,3,4,5,6}

上一篇 我们讨论了跳转指令,并实现「正跳转」的翻译,但最终困在「负跳转」上.而且,由于线程模型的差异,我们不能 1:1 的翻译,必须对流程进行一些改造. 当初之所以选择翻译,而不是模拟,就是出于性能考虑.但是,这并不意味绝对不能用模拟 -- 如果能用少量模拟,解决一些技术障碍,那也是值得的. 现在,我们尝试用模拟的方式,来控制流程. 流程模拟 JS 的流程控制,就好比排队:如果你不想排了,可以随时退出,大家都不介意:但是之后又想回来插队,这就不行了,你必须从头排起.所以,只能退出,不能插入. 插

大家好,好久不见了. 一转眼距离上一篇博客已经是4个月前的事了.要问博主这段时间去干了什么,我只能说:我去“外面看了看”. 图1 我想去看看 在外面跟几家创业公司谈了谈,交流了一些大数据与机器视觉相关的心得与经验.不过由于各种原因,博主又回来了. 目前,博主的工作是在本地的一个高校做科研.而研究的方向主要是计算机视觉. 图2 科研就是不断的探索过程 由于我所做的是计算机视觉方向,跟EasyPR本身非常契合.未来这个这个系列的博客会继续下去,并且以后会有更加专业的内容. 目前我研究的方向是文字定位

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 游标模板(Cursor Template) 鼠标轨迹字符串分割SQL脚本实现(SQL Codes) 补充说明(Addon) 二.背景(Contexts) 我们的系统中记录了用户的鼠标行为轨迹字符串,这些字符串的格式是:PosSet:[573,1103,2010-09-03 22:32:35],[864,110,2010-09-03 22:32:57],这个字段表示用户点击页面的X坐标,Y坐标

一.各硬件装置在Linux下的文件名 1.IDE硬盘机 在Linux内的文件名: /dev/hd[a-d]  (a-d 刚好是四个这个是有原因的具体如下) 解释:以 IDE 接口来说,由于一个 IDE 扁平电缆可以连接两个 IDE 装置,又通常主机都会提供两个 IDE 接口,因此最多可以接到四个 IDE 装置. 也就是说,如果你已经有一个光盘设备了,那举最多就叧能再接三颗 IDE 接口的磁盘啰. 这两个 IDE 接口通常被称为 IDE1(primary)及 IDE2(secondary), 而每

c# 使用Split分割 换行符,方法如下(其余方法有空再添加):   string str = "aa" + "\r\n" + "bb";   string[] ss = str.Split(new string[] { "\r\n" }, StringSplitOptions.None);