遥感transformer影像 目标
ssh远程到目标主机报错：ssh_exchange_identification: read: Connection reset by peer 问题的处理
问题描述 通过ssh连接到目标主机，报错如下: #ssh 10.192.121.202 ssh_exchange_identification: read: Connection reset by peer 问题分析 通过报错的信息可以看到，连接是被目标的主机给断了。 问题解决 在网上找了一些解决的 ......
Vision Transformer with Super Token Sampling
Vision Transformer with Super Token Sampling * Authors: [[Huaibo Huang]], [[Xiaoqiang Zhou]], [[Jie Cao]], [[Ran He]], [[Tieniu Tan]] Local library 初读 ......
Bottleneck Transformers for Visual Recognition
Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers * Authors: [[Bowen Zhang]], [[Zhi Tian]], [[Quan Tang]], [[Xiangxiang Chu]], [[Xiaolin We ......
BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT
alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
Tita | 升级新增支持复制目标
升级详情： Tita - OKR和新绩效一体化管理平台 1.创建目标支持选择目标类型，“公司”、“部门”和“个人”级目标任你选 创建目标时可以选择“目标类型” 可以的，目标创建好之后，大家可以在目标详情页的“基本信息”中查看目标类型，目标负责人可以修改目标类型～ 可以哒～在目标列表中的筛选条件中选择 ......
2021-CVPR-Transformer Tracking
Transformer Tracking 相关性在跟踪领域起着关键作用，特别是在最近流行的暹罗跟踪器中。相关操作是考虑模板与搜索区域之间相似性的一种简单的融合方式。然而，相关操作本身是一个局部线性匹配过程，导致语义信息的丢失并容易陷入局部最优，这可能是设计高精度跟踪算法的瓶颈。还有比相关性更好的特征 ......
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition：使用大核卷积调制来简化注意力
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解
初读印象 comment:: (Swin-transformer)代码：https://github. com/microsoft/Swin-Transformer 动机 将在nlp上主流的Transformer转换到cv上。存在以下困难： nlp中单词标记是一个基本单元，但是视觉元素在尺度上有很大 ......
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation；OCRNet
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation * Authors: [[Yuhui Yuan]], [[Xiaokang Chen]], [[Xilin Chen]], [[ ......
从滑动窗口到YOLO、Transformer：目标检测的技术革新
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验 ......
Instruction-Following Agents with Multimodal Transformer
概述 提出了InstructRL，包含一个multimodal transformer用来将视觉obs和语言的instruction进行编码，以及一个transformer-based policy，可以基于编码的表示来输出actions。 前者在1M的image-text对和NL的text上进行训 ......
关于UIView transform使用注意点
先上代码 let tView = UIView()override func viewDidLoad() { tView.backgroundColor = .orange view.addSubview(tView)} override func viewWillLayoutSubViews() ......
编译静态库，链接生成带有完整符号表的目标文件
在工作时遇到了将开源库代码扒到RTOS平台的需求，但是开源库的代码条件编译太多，不清楚代码的运行流程，只好将开源库编译成静态库，与应用代码进行链接，编译出带有宏信息、函数信息的符号表的可执行文件。 编译静态库时需要注意的问题 编译时注意编译每个目标文件时使用的编译选项，如果出现-O3或-g1之类的选 ......
C++读取FY卫星遥感图像(HDF格式)
转一下我自己的博客 网上找了大概2周，艰难的实现了C++读取HDF图像，CSDN吃相真难看，好多文章都要会员。。。 #include <cstdint> #include <hdf5.h> #include <iostream> #include <matplotlibcpp.h> #include ......
遥感图像识别和地理信息系统集成应用的优势有哪些
遥感图像识别和地理信息系统集成应用的优势主要包括： 宏观观测能力强：遥感技术获取的图像数据空间范围比地面观测视角范围要大得多，且不受地形地貌的影响。这不仅拓宽了人们的视觉空间，为宏观地掌握地面事物的现状情况创造了极为有利的条件，同时也为宏观研究自然现象和规律提供了宝贵的第一手资料。 动态监测优势明显 ......
Tita | 升级新增各种目标类型
升级详情： Tita - OKR和新绩效一体化管理平台 1.目标详情页新增“E-周报”页签，按周统计并分析目标执行数据 E——”Execute”(执行)，来源于Tita首创的“OKRs-E”应用框架。顾名思义，E周报会每周统计当前周的目标执行情况，让复盘有数据支撑，促进员工的执行行为。 在目标详情页 ......
将Transformer用于扩散模型，AI 生成视频达到照片级真实感
前言 在视频生成场景中，用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪 ......
纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......
java.lang.IllegalArgumentException: 在请求目标中找到无效字符[/xxx/xx/getXxxList?page=1&pageSize=10&lists[]=0&lists[]=1&_t=1702523856439 ]。有效字符在RFC 7230和RFC 3986中定义
在请求中出现了lists[]=，其中[]这个是tomcat默认不识别的。 解决： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxParameterCount="1 ......
【学习笔记】transformer 简札
高铁心血来潮逼着自己把这个模型的结构看了一遍，不写下来会忘掉的 Encoder 输入是词向量。 word vector -> [(multihead) self-attention -> forward ]×n-> layer normalization self attention 就是 qkv矩 ......
【matlab地理】1.1.Landsat4-5影像模拟三维地形图
LANDSAT 4-5 TM卫星数字产品数据库是中国科学院计算机网络信息中心建立的Landsat遥感影像数据服务系统中的一个组成部分，数据镜像自美国地质调查局。该影像系统主要用于地理、地形及地球勘测等重要领域。 Landsat4-5地形影像可以利用matlab模拟3D地形图、2D灰度图、等高线图、高 ......
Swin Transformer 马尔奖论文（ICCV 2021最佳论文）
目录 简介 作者之一的微软亚研院的首席研究员胡瀚老师在bibili讲过该论文 swin transformer比ViT做的更好的原因之一就是它将图片的一些特性嵌入到了网络模型之中，比如说平移不变性和尺寸不变性等，这样使得网络能够在cv领域做的更好。 该文章提出的Swin Transformer可以被 ......
Rong晔大佬教程学习（1）：背景与项目设计目标
riscv实际上是一种ISA的指令集，而处理器的设计的基本结构是不变的（如下所示），其区别在于所选用的指令集的类型，一般有ARM、RISCV、MIPS等，采用了不同的引擎，那么车的外观、系统等也会随之发生变化。 采用RISCV，是因为它简洁、开源、明了，确定处理器设计的指令集后，我们还要对其进行硬件 ......
Tita | 升级创建关键成果与目标支持
升级详情： Tita - OKR和新绩效一体化管理平台 1.创建目标支持同时创建关键成果 在目标列表页打开创建目标的弹层，可以支持同时填写关键成果的名称、负责人及信心指数等信息，可以添加多个关键成果，这样就可以在同一个界面上进行OKR的创建啦～ 2.目标列表页支持展示工作执行 目标列表页中当展开关键 ......
cesium.js入门基础教程二 （影像和标注）
影像简介 Cesium加载大的虚拟地球默认是有影像的，如图： 默认使用的影像是 “Bing Maps Aerial”： 影像提供者 ImageryProvider 除了途中列出的一些影像，开发者可以通过Cesium中的ImagerProvider影像提供者类创建所需的影像，Cesium中提供了很多种 ......
2023-12-13 晚上听课的一点重要记录。 目标 和 感受 分开
2023-12-13 目标 和 感受 分开。改变习惯去实现目标，有时候就是很难受的事。一边难受着一边做。人家改变的时候，哭两个小时，接着干，干一个小时，又继续哭两个小时，又继续干。就是这样过来的。 难受就难受着干。 父母是平凡的，我是平凡的，孩子是平凡的。 善恶不一定。并不是服务于善，而是自己的感受 ......