按时间归档：2022年05月
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OpenCV实现单目摄像头对图像目标测距
使用opencv对单目摄像头中的目标实现测量距离（python实现） 1.方法介绍： 根据相似三角形的方法： F = P×D / W , 其中W为物体的实际宽度，D为物体平面与相机…
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基于鲸鱼优化的BP神经网络（预测应用） – 附代码
基于鲸鱼优化的BP神经网络（预测应用） – 附代码 摘要：本文主要介绍如何用鲸鱼算法优化BP神经网络并应用于预测。 1.数据介绍 本案例数据一共2000组，其中1900…
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深度学习之bottleneck layer
一、 bottleneck layery中文名称：瓶颈层。我初次接触也就是在残差网络中。一般在较深的网络中，如resnet101中使用。 一般的结构如下： 其中两个1X1flit…
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2020-CVPR-《Mnemonics Training：Multi-Class Incremental Learning Without Forgetting》论文阅读笔记
2020-CVPR-《Mnemonics Training Multi-Class Incremental Learning Without Forgetting》 论文地址：CV…
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【论文阅读】Multi-instance Learning with Discriminative Bag Mapping
基本信息 · 题目：Multi-instance Learning with Discriminative Bag Mapping · 会议：IEEE 摘要 目前，通过选择一个实例…
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基于微分方程的图像去噪处理(改进型P-M法)
摘要 本文通过结合P-M微分模型与中值滤波进行去噪设计，提出了LMFPM的去噪模型。该模型对P-M法中的扩散函数中的图像梯度模进行处理，为其增加中值滤波的线性影响，以实现对噪声和边…
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正则化——参数范数惩罚
正则化的定义：“对学习算法的修改——旨在减少泛化误差而不是训练误差。” 直观理解：正则化就是用来减少模型过拟合的一种策略。 接下来介绍的是正则化最常见的方法之一——对模型的权重进行…
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Text to image论文精读RAT-GAN：文本到图像合成中的递归仿射变换 Recurrent Affine Transformation for Text-to-image Synthesis
RAT-GAN提出了一种用于生成对抗网络的递归仿射变换 (RAT)，将所有融合块与递归神经网络连接起来，以模拟它们的长期依赖关系，跟DF-GAN很类似。文章发表于2022年4月。 …
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LightGCN不相信非线性激活与特征转换
LightGCN 最近在学一些关于推荐的算法，以此系列博客作为学习过程中的简单记录。 同时希望找到有相同兴趣的小伙伴一起交流交流学习资源~ 1 Background 在节点分类任务…
