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CLRS算法推理基准项目教程
CLRS算法推理基准项目教程 clrs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/clrs/clrs
1. 项目介绍
CLRS算法推理基准（CLRS Algorithmic Reasoning Benchmark）是一个新兴的机器学习领域，旨在将神经网络与经典算法相结合。该项目提供…
DJI A3飞控 OnboardSDK Ubunut16.04非ROS例程 编译运行成功
按照官方的一步步来没问题，至少我顺利地到达了样例生成。有几个小插曲记录下 在这里下载手册如何使用OnboardSDK 在这里下载SDK Ubuntu版非ROS源码的各种版本OnboardSDKgit分支 M600、A3/N3 最高仅支持OSDK 3.9；M210 V2系列无人机支持OSDK 3.9 及以上版本…
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WGS84与大地2000坐标转换(Java,C#,Dart)
一、坐标转换的必要性 平面坐标在道路测绘,隧道测量,农业建筑业等室外勘测等方面有着广泛的应用,各行业基本都会涉及到移动端测量之后不能满足屏幕坐标,所以需要经纬度的转换,移动端勘测结果都是WGS84坐标或者GCJ-02格式坐标,而实际工程项目中却需要的是平面坐标[CGCS2000]或[北…
论文阅读 | K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions
论文简介 本文介绍了K-Radar这一大型4D雷达张量（多普勒-距离-水平角-俯仰角）目标检测数据集。该数据集还包含高分辨率激光雷达点云、来自4个环视相机的RGB立体图像、RTK-GPS和自车的IMU数据。采集场景包括多种道路（城市、郊区、高速路等&…
linux内核烧写erasing failed,使用SDK 2017.4烧写boot.bin从qspi flash启动，烧写失败
chaoz 非常感谢，重新分配了flash分区后，可以对分区操作了。我把BOOT.BIN 和image.ub分别烧写到了mtd0 和 mtd2分区中，启动模式(拨码开关)调整到QSPI启动，但系统没有启动。m25p80 spi0.0: s25fl512s (65536 Kbytes) 4 ofpart parti…
数据增强论文解读：Random Erasing Data Augmentation
文章目录 前言一、Introduction二、Related Work三、数据集四、算法五、实验六、代码前言
文章来源：The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20) 给了代码，包含在两个数据集上的代码 一、Introduction 论文为CNN训练提出了一种新的数据增强方法…
综述：Reading, writing and erasing mRNA methylation
以下内容为翻译并精简文章《Reading, writing and erasing mRNA methylation》后所得，文章于 2019.10 发表于《naturenature reviews molecular cell biology》，是一篇介绍 RNA 甲基化内容的综述。
Abstract
RNA甲基化可在mRNA中形成N6-甲基腺苷&#…
【阅读笔记】Learning Intact Features by Erasing-Inpainting for Few-shot Classification
Abstract
Few-shot 分类旨在将来自未见类别的样本分类为只有很少的标记样本。为了应对这样的挑战，许多方法利用由大量标记样本组成的基类数据集来学习实例嵌入函数，即图像特征提取器，并且有望在不同任务之间具有良好的可迁移性。这种few-sho…
模型训练技巧——Random Erasing
论文：https://arxiv.org/pdf/1708.04896v2.pdf
代码：https://github.com/zhunzhong07/Random-Erasing
1. 论文核心 Caption 训练模型时，随机选取一个图片的矩形区域，将这个矩形区域的像素值用随机值或者平均像素值代替ÿ…
AAAI 2020，数据增强方法：Random Erasing Data Augmentation
Random Erasing Data Augmentation
厦门大学 智能多媒体实验室的一项工作，Leader：李绍滋，发表在AAAI 2020上。
Zhong, Zhun, et al. “Random erasing data augmentation.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligenc…
推荐项目：随机擦除（Random Erasing）数据增强
推荐项目：随机擦除（Random Erasing）数据增强
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/Random-Erasing 在深度学习领域，数据增强是提升模型泛化能力和性能的关键技术之一。今天，我们要向大家隆重推荐一个旨在通过…
Scene Text Erasing综述和自己的思考
最近在看关于Scene Text Erasing的论文，先在这挖一个坑，论文细节以后慢慢整理。 1 介绍
场景文字消除（Scene Text Erasing），顾名思义为消除自然场景的文字，输入是一张完整的带有文字的任意场景的图片，输出是一张抹除文字的图片。如下图。左列为输入，右列为输出。 不难…
论文笔记：Self-Supervised Text Erasing with Controllable Image Synthesis
按照标题来进行逻辑梳理：
首先是text erasing文本擦除，为何要text erasing? poster text海报文本，复原产品图像，scene text场景文本，可隐私保护
其次是self-supervised, 自监督，什么叫自监督？…
ABC267 E - Erasing Vertices 2
一道DS好题！
题意： 思路：
图论的题，一般都是从特殊条件入手
考虑它的操作，删除一个点，点周围所有点的权值都减去a[u]
我们要使最大值最小
那么思路肯定是从贪心入手
注意到，如果我们先删大…
数据增强 - Cutout、Random Erasing、Mixup、Cutmix
文章目录 0. 前言1. Cutout1.1. 要解决什么问题1.2. 用了什么方法1.3. 效果如何1.4. 还存在什么问题&可借鉴之处 2. Rand Erasing2.1. 要解决什么问题2.2. 用了什么方法2.3. 效果如何2.4. 还存在什么问题&可借鉴之处 3. Mixup3.1. 要解决什么问题3.2. 用了什么方法3.3.…
【Random Erasing】《Random Erasing Data Augmentation》
AAAI-2020 文章目录 1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method5 Experiments5.1 Datasets and Metrics5.2 Experiments5.2.1 Image Classification5.2.2 Object Detection5.2.3 Person Reidentification 6 Conclusion（own&am…
数据增强：随机擦除Random erasing
该方法的出处：《Random Erasing Data Augmentation》
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1708.04896v2.pdf
代码链接：https://github.com/zhunzhong07/Random-Erasing 1.该方法操作后的效果图 在进行擦除过程中，在目标区域位置选择…
self-supervised text erasing with controllable image synthesis
Scene Text Erasing综述和自己的思考 - 知乎最近在看关于Scene Text Erasing的论文，先在这挖一个坑，论文细节以后慢慢整理。 1 介绍场景文字消除（Scene Text Erasing），顾名思义为消除自然场景的文字，输入是…
【论文阅读笔记】Random Erasing Data Augmentation
论文地址：random erasing
论文总结 本文的方法名为random erasing，是一种数据增强的方法。通过随机选择不同大小的方形区域，填充随机像素值，达到增加数据遮挡效果的数据增强。 与cutout不同的地方有三点：（…
Pytorch Random Erasing
RandomErasing 随机擦除 训练模型时，随机选取一个图片的矩形区域，将这个矩形区域的像素值用随机值或者平均像素值代替，产生局部遮挡的效果。该数据增强可以与随机切除、随机翻转等数据增强结合起来使用。在ReID、图像分类领域可以作为升点tri…
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