语义 样本recognition semantic
m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面
1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法 ......
AAAI 2023 | 轻量级语义分割新范式： Head-Free 的线性 Transformer 结构
前言 现有的语义分割工作主要集中在设计有效的解-码器上，然而，一直以来都忽略了这其中的计算成本。本文提出了一种专门用于语义分割的 Head-Free 轻量级架构，称为 Adaptive Frequency Transformer (AFFormer) 。采用异构运算符（CNN 和 ViT）进行像素嵌 ......
微软博客上几篇 Semantic-kernel （SK）文章
自从最近微软开源Semantic-kernel 来帮助开发人员在其应用程序中使用AI大型语言模型（LLM）以来，Microsoft一直在忙于改进它，发布了有关如何使用它的新指南并发布了5篇文章介绍他的功能。开发人员可以使用Semantic-kernel （SK） 创建自然语言提示、生成响应、提取信息 ......
固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码
固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码，使用 的是固高GTS-800 8轴运动控制卡。 资料齐全，3轴点胶机样本程序，还有操作手册及各种C#事例程序，适合自己参照做二次开发，GTS-400的四轴运动控制卡是一样使用。YID:9614642908768262 ......
第三篇 html5 - 新特性【语义化标签 + 增强型表单 + 音频视频】
语义化标签 语义化标签概述 1、清晰易读 2、有利于SEO，方便搜索引擎识别页面结构 3、方便设备解析、比如盲人阅读 | 标签 | 特性 | | | | | header | 定义文档头部区域，一般用在头部 | | section | 定义文档中的一块区域,替代 div 布局 | | nav | 定 ......
左值、右值以及移动语义
简单理解，左值拥有地址，右值没有地址，是一个临时变量。 左值不一定在左边，在右边的不一定是右值 int i = 10; int a = i;//把左值赋给左值 左值引用 非const右值不能赋值给左值引用int SetValue(int value) { return value; } int Se ......
2.9逻辑回归中单个和多个训练样本的梯度下降法
1.单个训练样本(损失函数) 在逻辑回归中我们需要做的就是变换参数w和b的值，来最小化损失函数 a也就是sigmoid函数，也就是a=1/(1+e^(-z)),所以dL/dz=dL/da * da/dz = a-y 这就是单个样本实例的一次梯度更新的步骤 2.多个训练样本 下图中有一个很明显的问题就 ......
微软开源了一个 助力开发LLM 加持的应用的 工具包 semantic-kernel
在首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）的支持下，微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司。最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持，从Microsoft 365等商业产品到“新必应”搜索引擎，再到低代码/无代码Power Platform等面向开发的产品，包括软件开发组件P ......
Adaptive ship-radiated noise recognition with learnable fine-grained wavelet transform
摘要 分析海洋声环境是一项棘手的任务。背景噪声和可变信道传输环境使舰船辐射噪声的准确识别变得复杂。现有的识别系统在处理多变的水下环境方面能力较弱，在实际应用中表现不佳。为了保持识别系统在各种水下环境下的鲁棒性，本文提出了一种自适应广义识别系统——AGNet (adaptive generalized ......
论文解读（CosFace）《CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition》
论文信息 论文标题：CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition论文作者：H. Wang, Yitong Wang, Zheng Zhou, Xing Ji, Zhifeng Li, Dihong Gong, Jin Zhou ......
C++右值、右值引用、移动语义move、完美转发forward
右值、右值引用、移动语义move、完美转发forward 内容参考：一文读懂C++右值引用和std::move - 知乎 (zhihu.com) 右值 左值可以取地址、位于等号左边；而右值没法取地址，位于等号右边。临时对象是右值 const左值引用不会修改指向值，因此可以指向右值，这也是为什 ......
图像二值化语义分割
图像语义分割（semantic image segmentation） 图像二值化图像二值化函数 根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分 将图片(例如，视频，特别是监控视频的图片)分离成前景和背景的任务。具体地，涉及将运动前景对象与静态背景场景分离 “背景减除”就是这样一种传统方法，它基于 ......
python的人脸识别库face_recognition
代码： import cv2 import numpy as np import face_recognition img_train = face_recognition.load_image_file('query/1679370481783.jpg') img_train = cv2.cvtC ......
迁移学习（SOT）《Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport》
论文信息 论文标题：Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport论文作者：Wang Lu, Yiqiang Chen, Jindong Wang, Xin Qin论文来源：Neurocomputing论文地 ......
小样本利器5. 半监督集各家所长：MixMatch，MixText，UDA，FixMatch
在前面章节中，我们介绍了几种半监督方案包括一致性正则，FGM对抗，最小熵原则，mixup增强。MixMatch则是集各家所长，把上述方案中的SOTA都融合在一起实现了1+1+1>3的效果。我们以MixMatch为基准，一并介绍几种衍生方案MixText，UDA，FixMatch ......
Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址：https://arxiv.org ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......