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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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1年前
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几个简单的通道注意力模块
最近项目要用到通道注意力模块,本文为学习笔记 SENet (CVPR18) CBAM (ECCV18) ECANet (CVPR20)...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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1年前
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HEAL 文件组织结构
```yaml opencood-HEAL data_utils augmentor augment_utils.py (点云翻转、旋转、拉伸数据增强) data_augm...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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1年前
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vscode python debug launch.json 模板
``` json { // Use IntelliSense to learn about possible attributes. // Hover to view de...
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听风捕梦
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只会用CV
摸鱼科代表
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1年前
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【摸鱼总办】提醒您:
3月26日 上午好,摸鱼人!
工作再累,一定不要忘记摸鱼哦,有事没事起身去茶水间,去厕所,去廊道走走别老在工位上坐着,钱是老板的,但命是自己的。
距离【周末】还有4天
距离【清明】还有9天
距离【劳动节】还有36天
距离【端午】还有76天
距离【中秋】还有175天
距离【国庆节】还有189天
距离【元旦】还有281天
距离【春节】还有309天
认认真真上班,这根本就不叫赚钱,那是用劳动换取报酬。只有在上班的时候摸鱼划水,你才是从老板手里赚到了钱。最后,祝愿天下所有摸鱼人都能愉快的渡过每一天!
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上班摸鱼
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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1年前
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@美食天下
螺蛳粉怎么制作?
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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1年前
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Dropout-based 域泛化方法总结
学习笔记,记录了几篇 dropout-based 域泛化方法的大致思路---------------...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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1年前
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使用 BLIP 做图像描述
下载 BLIP 模型文件,并使用 BLIP 模型做图像描述,需要注意要下载哪些文件到本地,并传入本地文件夹的地址做推理...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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1年前
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#1024一起掘金#
好久没见过兄弟们这么活跃啦
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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1年前
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论文解析 | RobustNet / ISW
本文是ISW论文笔记,ISW 的贡献是提出了一个能够有选择性的白化协方差矩阵部分区域的损失函数,论文行文脉络十分清晰。...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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2年前
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coperception 初体验
coperception 是 V2X-Sim 数据集搭配的开发包,支持多种协同感知方法,可以用于 bev 检测、跟踪和分割任务。 详细说明看官方文档...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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2年前
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环境配置 | 安装 MMDetection3D 1.2.0
按照 2023.9.2 的 安装文档 进行安装 MMDetection3D。如果 pytorch 环境已经配好的话,可以直接跳到安装 MMEngine、MMCV、MMDet...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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2年前
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论文解读 | DeepFusionMOT
今天带大家阅读的是发表在 RA-L 22 的文章 DeepFusionMOT: A 3D Multi-Object Tracking Framework Based on ...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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2年前
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论文解读 | EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion
这篇文章的出发点是:相机感知范围广,对部分遮挡不敏感,但无法获取精确的定位;激光雷达感知范围有限,对遮挡敏感,但可以获取准确的三维信息。本文就是研究如何将二者的优点融为一体...
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听风捕梦
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一天到晚潜水的鱼
公众号 @DeepDriving
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2年前
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多目标跟踪算法之DeepSORT
本文正在参加 人工智能创作者扶持计划 简介 上篇文章介绍了多目标跟踪算法SORT,该算法虽然速度很快,但是也存在ID切换频繁等问题。针对这些问题,作者时隔一年后又在文章《S...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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2年前
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论文解读 | SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING
SORT 是实时 MOT 的开山之作,是后续许多研究的基础,本文来解读一下发表在 ICIP 16 的 SORT 原论文 SIMPLE ONLINE AND REALTIME...
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听风捕梦
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一天到晚潜水的鱼
公众号 @DeepDriving
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2年前
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多目标跟踪算法之SORT
本文正在参加 人工智能创作者扶持计划 简介 SORT是2016年发表的一篇文章《Simple Online and Realtime Tracking》中提出的一个经典的多...
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听风捕梦
学生 @北京工业大学
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2年前
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数据集解读 | DAIR-V2X-C
DAIR-V2X-C 数据集下载需要进入官网,登录后获取下载权限。数据集被划分成了 5 个压缩文件,分别是路侧的图像、点云,车载的图像、点云,以及标定、标签文件。...
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