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算法工程师 @中农数智
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2年前
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嵌入(embedding)层的理解
https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p/11068791....
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2年前
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建筑物提取数据集
建筑物是人类社会生产、生活的主要载体,建筑物轮廓信息是国家基础地理信息的重要组成部分。相比于人工遥感解译与矢量化,结合算法模型从遥感影像中自动提取建筑物轮廓大大减少了人力物...
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2年前
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2年前
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不确定性语义分割论文、代码汇总
code: https://paperswithcode.摘要: 我们可以建模两种不确定性。天文不确定性捕捉了观测中固有的噪声。另一方面,认知的不确定性解释了模型中的不确定...
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2年前
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Building Extraction论文、代码和数据集汇总
code: https://paperswithcode.摘要: 本文研究了一个二维建筑向量化问题,其任务是从单个RGB图像中推断出一个室外建筑建筑为二维平面图。我们为横跨...
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2年前
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Test-time Adaptation论文合集
code: https://github.摘要: 在测试过程中,一个模型必须调整自己,以推广到新的和不同的数据。在这种完全测试时间自适应的设置下,模型只有测试数据及其自己的...
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2年前
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不一样的语义分割论文、代码汇总
code: https://paperswithcode.摘要: 本文探讨了利用对象中的极点(最左、最右、上、下像素)作为输入,以获得图像和视频的精确对象分割。我们通过在卷...
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2年前
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Connectivity相关论文、代码合集
code: https://paperswithcode.摘要: 卷积操作和循环操作都是一次处理一个局部邻居的构建块。在本文中,我们将非局部操作作为一个用于捕获长期依赖关系...
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2年前
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基于边缘修复的图像分割论文简读
摘要: 腺体的形态已被病理学家常规用于评估腺癌的恶性程度。从组织学图像中准确分割腺体是获得可靠的形态学统计数据以进行定量诊断的关键步骤。在本文中,我们提出了一个有效的深度轮...
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2年前
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医学影像分割论文合集
code : https://github.com/ferchonavarro/shape_aware_segmentation 摘要: 全身计算机断层扫描(CT)中的多器...
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3年前
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基于遥感影像的耕地地块提取相关论文、代码以及相关开源数据集
相关数据集1. LPIS[丹麦耕地地块矢量数据集](https://kortdata.fvm.dk/download/Markblokke_Marker?page=Mark...
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3年前
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基于遥感影像的道路提取论文、开源代码和数据集汇总
本博文收录一些不一般的道路提取方法。当前主流的模型聚焦与道路面的提取,即只关注IOU的精度,而对于道路的连接性和完整性却很少提及。摘要 绘制道路地图对于自动驾驶和城市规划等...
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3年前
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leetcode题目3:无重复字符的最长子串
给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 输入: “abcabcbb” 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”,所以其长度为 3...
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3年前
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leetcode题目300:最长上升子序列
给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],...
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3年前
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Random image cropping and patching (RICAP)
1.RICAP[1]方法随机裁剪四个图片的中部分,然后把它们拼接为一个图片,同时混合这四个图片的标签。2.if args.I_x, I_y = input.w = int(...
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3年前
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numpy中的random模块
1.np.random.在概率论中,β分布也称贝塔分布(Beta distribution),是指一组定义在{\displaystyle (0,1)}(0,1)区间的连续概...
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3年前
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Cutout一种新的正则化方法
Cutout[1]是一种新的正则化方法。原理是在训练时随机把图片的一部分减掉,这样能提高模型的鲁棒性。它的来源是计算机视觉任务中经常遇到的物体遮挡问题。通过cutout生成...
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3年前
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学习率预热(warm up)
学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一,针对学习率的技巧有很多。Warm up是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法。由于刚开始训练时模型的权重(weights...
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3年前
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Label Smoothing是提高模型精度的一种手段
1.图像分类的任务是从一组固定的类别中为输入图像分配一个标签。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它很简单,但却有大量的实际应用。 例如,在下面的图像中,一个图像分类模型接受...
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3年前
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Test time augmentation(TTA)
数据扩充是模型训练期间通常使用的一种方法,它使用来自训练数据集的样本的修改副本来扩充训练集。 数据增强通常使用图像数据执行,其中使用一些执行的图像处理技术(如缩放、翻转、移...
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