语义 样本recognition semantic
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇--简洁版]，支持Linux/Windows部署安装 效果展示 PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力 ......
样本不均衡问题的解决方案
数据角度 Loss角度 二分类交叉熵: \[Loss=L(y,\hat{p})=-ylog(\hat{p})-(1-y)log(1-\hat{p}) \]等价于 \[L(y, \hat{p}) = \begin{cases} - \log(\hat{p}) & \text{if } y=1 \\ - ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型交互式分割+掩膜保存（三）
我之前分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下交互式语义分割代码，可以通过鼠标点击目标物生成对应的掩膜，同时我还加入了掩膜保存的代码。 ......
《Deep Residual Learning for Image Recognition》阅读笔记
论文标题 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 撑起CV界半边天的论文 Residual ：主要思想，残差。 作者 何恺明，超级大佬。微软亚研院属实是人才辈出的地方。 初读 摘要 提问题： 更深层次的神经网络更难训练。 提方案： 提出了残差网络 ......
论文阅读（四）—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......
论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG
论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
论文阅读（三）——Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition
代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 ......
使用不同边界的三阶样条拟合样本数据
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import CubicSpline # 样本数据点(4.0,4.2)，(4.3,5.7)，(4.6,6,6)，(5.3,4.8)，(5.9,4,6) ......
【PRC】鲁棒跨域伪标记和对比学习的无监督域自适应NIR-VIS人脸识别 Robust Cross-Domain Pseudo-Labeling and Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation NIR-VIS Face Recognition
【该文章为杨学长的文章，膜拜】 探索跨领域数据中的内在关系并学习领域不变表示 由于需要在低光照条件下实现24h的人脸识别，近红外加可见光的(NIR-VIS)人脸识别受到了更多的关注。但是数据标注是一个难点。该文章提出了Robust crossdomain Pseudo-labeling and Co ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
机器学习经典教材《模式识别与机器学习》，Pattern Recognition and Machine Learning，PRML官方开放免费下载
微软剑桥研究院实验室主任Christopher Bishop的经典著作《模式识别与机器学习》，Pattern Recognition and Machine Learning，简称PRML，被微软“开源”了。 本书介绍&下载页：（书的介绍页面） https://www.microsoft.com/e ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
Semantic Kernel .NET SDK 的 v1.0.0 Beta1 发布
介绍 Semantic Kernel （SK） 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员 ......
双样本T检验代码
双样本T检验代码, 对应数学原理 https://online.stat.psu.edu/stat415/lesson/11/11.2 import numpy as np # noqa from scipy import stats from scipy.stats import beta bas ......
深度学习中的样本不平衡问题
1. 什么是样本不平衡问题？所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。比如：在欺诈交易检测，欺诈交易的订单 ......
【Python深度学习】目标检测和语义分割的区别
在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 ......
【Python&语义分割】语义分割的原理及常见模型的介绍
语义分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目的是将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图像的精细分割。与目标检测不同，语义分割并不需要对物体进行位置和边界框的检测，而是更加注重对图像中每个像素的分类。随着深度学习的兴起，语义分割得到了广泛应用，并在许多领域中取得了显著的成果。本文将详细介绍语义... ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型介绍&安装教程
Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化 ......
自然语言处理的词法分析、句法分析、语义分析
现在我们使用计算机时，用的大多数都是计算机的高级语言，编制程序来告诉计算机“做什么”，怎么做的。对计算机的利用带来了诸多不便，也严重影响了计算机应用的进一步推广。理解自然语言，也可以称为自然语言的处理，语言虽然表示成一连串文字符号或一连串声音流，但内部其实是一个层次化的结构，从语言的构成中就可以清楚 ......
nginx.conf样本
#user nobody; worker_processes 1; #error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/error.log info; #pid logs/nginx.pid; #这 ......
利用不可识别的人脸来增强人脸识别性能Harnessing Unrecognizable Faces for Improving Face Recognition
灰色标记：可以日后引用的观点 红色标记：好的写法、语句、单词 紫色标记：文章重点 黄色标记：寻常突出 文章评论：： 创新点：： 主要内容：： gallery中的样本通常是人为采集并精心挑选的，它们具有较好的可识别性；然而，query通常来自于真实场景，它们受多种因素干扰如像素等等。 针对“检测器能检 ......
文章《Semantic Kernel -- LangChain 的替代品？》的错误和疑问 探讨
微信公众号文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?[1] ，它使用的示例代码是Python ，他却发了这么一个疑问：支持的语言对比（因为 Semantic Kernel 是用 C#开发的，所以它对 C#比较支持）如上所示。不清楚 Semantic Kernel 为什 ......
什么是语义化版本里的 Major，Minor 和 Patch 版本号
语义化版本（Semantic Versioning）：Major、Minor 和 Patch 版本号解析 语义化版本，通常简称为SemVer，是一种软件版本号的标准化方案，旨在使软件版本号的管理更加透明和可预测。它主要由三个部分组成：Major（主版本号）、Minor（次版本号）和Patch（修订版 ......
Go每日一库之166：go-version（语义化版本）
今天给大家推荐的是一个版本比较工具。该工具基于语义化标准的版本号进行比较、约束以及校验。以下是go-version的基本情况： **安装** 通过go get进行安装： ``` go get github.com/hashicorp/go-version ``` **解析和比较版本号** ``` v ......
转载:孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效（power）和样本量计算
链接：> https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MDA2MDQzMQ==&mid=2247484734&idx=1&sn=6c4a5ba21bad0058ead4f0e8d9399c72&chksm=ce2d6b5ef95ae248ae7566d87d8aa4a3 ......
《语义增强可编程知识图谱SPG》白皮书
语义増强可编程图谱框架：新一代知识图谱语义框架/引擎、SPG+LLM双驱架构及应用相关进展和应用。《语义增强可编程知识图谱SPG》白皮书 v1.0.pdf: https://url39.ctfile.com/f/2501739-941002398-f8f1f0?p=2096 (访问密码: 2096) ......
Semantic Kernel 简单问答
一.按官方文档先安装Semantic Kernel 1. 创建一个新的控制台App 2.添加 semantic kernel nuget包 Microsoft.SemanticKernel 注意:目前这个框架还是预览版本所以安装的时候需要把预览勾选上 3.编写代码 4.将 API 密钥和其他参数的配 ......
图像语义分割的图片标注及标注图片的读取 --- labelme
labelme的安装 1：先打开anaconda prompt 命令行创建一个虚拟环境： conda create --name labelme python=3.6 conda create -n lab python=3.6 2:激活虚拟环境： conda activate lab 3:安装la ......