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- 从数据中逆向还原 json schema, 7行代码一刀流,有图有真相 从数据中逆向还原 json schema, 7行代码一刀流,有图有真相
- cuda10.0环境下安装pytorch_>=1.3和mmdetection V2.0 cuda10.0环境下安装pytorch_>=1.3和mmdetection V2.0
- 论文分享:自监督综述Self-supervised Visual Feature Learning Deep Neural Networks: A Survey原文链接:https://arxiv.org/abs/1902.061621.1 自监督学习的意义 监督学习需要大量的标注数据来获得更好的表现,然而大量的标注数据的获取成本是极高的,自监督学习可以避免这个花销。1.2 术语定义 ... 论文分享:自监督综述Self-supervised Visual Feature Learning Deep Neural Networks: A Survey原文链接:https://arxiv.org/abs/1902.061621.1 自监督学习的意义 监督学习需要大量的标注数据来获得更好的表现,然而大量的标注数据的获取成本是极高的,自监督学习可以避免这个花销。1.2 术语定义 ...
- 1. 原始 GAN模型存在的问题 2. GAN的基本结构 3. 原始 GAN模型存在的问题 4. GAN的架构发展与变迁 5. GAN的应用 6. GAN面临的挑战及未来研究方向 1. 原始 GAN模型存在的问题 2. GAN的基本结构 3. 原始 GAN模型存在的问题 4. GAN的架构发展与变迁 5. GAN的应用 6. GAN面临的挑战及未来研究方向
- 本文是关于安全强化学习(Safe Reinforcement Learning)的,从定义、现状(经典算法原理,开源环境&代码),应用场景,高价值研究点归纳这几个方面对Safe RL较为全面的介绍。 本文是关于安全强化学习(Safe Reinforcement Learning)的,从定义、现状(经典算法原理,开源环境&代码),应用场景,高价值研究点归纳这几个方面对Safe RL较为全面的介绍。
- 1. 手骨分割的意义 在手骨X光图像的骨龄评价方法中,G-P图谱法对照的依据为关键手骨的发育情况。而在TW计分法中的骨成熟度标准包括:①骨化中心的出现;②长骨的骺干融合;③骨化中心相对大小和相对距离;④骨化中心各关节面的出现;⑤骨化中心是否相互接触。关键骨化中心的出现与否以及其尺寸,都是骨龄评价的重要依据。比如,在TW3中,头状骨骨化中心的纵向直径大小是判断其属于等级4或等级5的评价标... 1. 手骨分割的意义 在手骨X光图像的骨龄评价方法中,G-P图谱法对照的依据为关键手骨的发育情况。而在TW计分法中的骨成熟度标准包括:①骨化中心的出现;②长骨的骺干融合;③骨化中心相对大小和相对距离;④骨化中心各关节面的出现;⑤骨化中心是否相互接触。关键骨化中心的出现与否以及其尺寸,都是骨龄评价的重要依据。比如,在TW3中,头状骨骨化中心的纵向直径大小是判断其属于等级4或等级5的评价标...
- 一、游戏制作 策划是团队的灵魂,主要对游戏剧情、背景进行分析设计,对游戏中的各种规则进行描述及公式确定,对各种资料表格进行维护,对游戏中的特效、动作等进行收集并提出需求,进行 UI 设计及模型相关配置等。程序是团队的骨肉,主要负责确定程序的数据结构,确定策划方案的完成方法,将策划提出的各种需求用程序来实现,并为游戏开发过程提供良好的编辑工具。美术是团队的皮肤,可细分为人物原画、人物建模、材... 一、游戏制作 策划是团队的灵魂,主要对游戏剧情、背景进行分析设计,对游戏中的各种规则进行描述及公式确定,对各种资料表格进行维护,对游戏中的特效、动作等进行收集并提出需求,进行 UI 设计及模型相关配置等。程序是团队的骨肉,主要负责确定程序的数据结构,确定策划方案的完成方法,将策划提出的各种需求用程序来实现,并为游戏开发过程提供良好的编辑工具。美术是团队的皮肤,可细分为人物原画、人物建模、材...
- 深度学习的两大部分 知识表示:包含参数的可微分计算图 更有效的表示 如何推理 如何表示复杂序列任务 学习范式: 监督学习:标注数据产生监督信息,需要大量标注数据 强化学习:环境产生监督信息,需要一个模拟真实的环境和大量试错 自监督学习:利用先验知识构造代理任务,产生监督信息自监督学习意义:沉淀知识... 深度学习的两大部分 知识表示:包含参数的可微分计算图 更有效的表示 如何推理 如何表示复杂序列任务 学习范式: 监督学习:标注数据产生监督信息,需要大量标注数据 强化学习:环境产生监督信息,需要一个模拟真实的环境和大量试错 自监督学习:利用先验知识构造代理任务,产生监督信息自监督学习意义:沉淀知识...
- 近年来小样本识别在计算机视觉领域得到广泛关注。本文简要介绍了小样本学习任务并对当今的主流方法进行了归类。最后指出了小样本学习领域的一些前沿的研究方向。 近年来小样本识别在计算机视觉领域得到广泛关注。本文简要介绍了小样本学习任务并对当今的主流方法进行了归类。最后指出了小样本学习领域的一些前沿的研究方向。
- 跟踪物体的运动轨迹,即目标跟踪,是视频理解中非常重要的一项任务。按照跟踪物体的数量,目标跟踪任务可以分为单目标跟踪和多目标跟踪两类。这篇笔记主要关注多目标跟踪中物体检测和识别联合学习的方法框架。 跟踪物体的运动轨迹,即目标跟踪,是视频理解中非常重要的一项任务。按照跟踪物体的数量,目标跟踪任务可以分为单目标跟踪和多目标跟踪两类。这篇笔记主要关注多目标跟踪中物体检测和识别联合学习的方法框架。
- 作为本系列的第一篇文章,首先通过对图像分类任务的介绍,指出目前最主流的图像分类模型存在的问题,从而引出度量学习算法。 作为本系列的第一篇文章,首先通过对图像分类任务的介绍,指出目前最主流的图像分类模型存在的问题,从而引出度量学习算法。
- 排样问题(Nesting Problem)又称为下料问题(Cutting and stock problems)或填充问题(Packing Problem),其目标是在材料切割过程中寻找一个较高的材料利用率。排样问题属于经典的NP-Hard问题,其时间复杂度随着问题规模的增加迅速上升,难以在合理时间内精确求解大规模实例。 排样问题(Nesting Problem)又称为下料问题(Cutting and stock problems)或填充问题(Packing Problem),其目标是在材料切割过程中寻找一个较高的材料利用率。排样问题属于经典的NP-Hard问题,其时间复杂度随着问题规模的增加迅速上升,难以在合理时间内精确求解大规模实例。
- 本文是《基于学习的运筹优化算法进展与发展趋势》的第一篇,主要介绍了常见的运筹优化算法概念、定义、特点以及业界的一些学者的观点。 本文是《基于学习的运筹优化算法进展与发展趋势》的第一篇,主要介绍了常见的运筹优化算法概念、定义、特点以及业界的一些学者的观点。
- 图像配准是计算机视觉中的经典难题之一,在医学领域有重要的作用。本文简要介绍了其传统方法和前沿深度学习方法VoxelMorph。 图像配准是计算机视觉中的经典难题之一,在医学领域有重要的作用。本文简要介绍了其传统方法和前沿深度学习方法VoxelMorph。
- nnU-net(No New U-Net)是一个基于U-Net的自适应分割网络,从Pipline角度对生物医学图像分割问题尝试实现通用型解决方案。nnU-net自2018年正式提出,到2020年依然不断地在完善[1,2,3]。 nnU-net(No New U-Net)是一个基于U-Net的自适应分割网络,从Pipline角度对生物医学图像分割问题尝试实现通用型解决方案。nnU-net自2018年正式提出,到2020年依然不断地在完善[1,2,3]。
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