representations bootstrapping multi-view detection
Multi-view Information Integration and Propagation for Occluded Person Re-identification
这篇从多视角这个思路出发，提出多视图信息集成模块，包括定位、量化和集成。 给定具有相同身份的多个图像，MVI2P：i）定位特征图中的空间辨别区域以过滤掉噪声信息。 ii）量化不同图像的显着性信息的相对重要性。 iii) 通过执行逐元素加法来集成多视图信息。 iv)通过知识蒸馏将多个图像隐含的综合信息 ......
【今日收获】Representation Collapse
在深度学习中，对预训练模型进行 fine-tuning 可能会引发一种称为 "Representation Collapse" 的现象。Representation Collapse 指的是模型在 fine-tuning 过程中失去了原始预训练模型所具有的多样性和丰富性的特征表示，导致最终模型的表示 ......
BMR论文阅读笔记（Bootstrapping Multi-view Representations for Fake News Detection）
以往的多媒体假新闻检测研究包括一系列复杂的特征提取和融合网络，从新闻中收集有用的信息。然而，跨模态一致性如何影响新闻的保真度以及不同模态的特征如何影响决策仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了一种基于自举多视图表示(BMR)的假新闻检测方案。对于一篇多模态新闻，我们分别从文本、图像模式和图像语义的角度... ......
2023ICCV_Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution
一. Motivation 1. transformer的工作主要集中在设计transformer块以获得全局信息，而忽略了合并高频先验的潜力 2. 关于频率对性能的影响的详细分析有限（Additionally, there is limited detailed analysis of the i ......
PostgreSQL - ERROR: deadlock detected
ERROR: deadlock detectedDETAIL: Process 209 waits for ShareLock on transaction 1034; blocked by process 201.Process 201 waits for ShareLock on transac ......
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)
现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (5)
Qualitative Results如下图所示: ......
Probabilistic principal component analysis-based anomaly detection for structures with missing data（概率主成分分析PPCA）
SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......
Bootstrap中的时间插件
需要下面文件包 当用户进行对文本框点击的时候弹出来时间选择框，而且用户不能自己修改，只能通过这个插件 1 <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %> 2 <% 3 String basePath=request. ......
通过时序和上下文对比学习时间序列表征《Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting》(时间序列、时序表征、时态和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习)
现在是2023年11月14日的22:15，肝不动了，要不先回寝室吧，明天把这篇看了，然后把文档写了。OK，明天的To Do List. 现在是2023年11月15日的10:35，继续。 论文：Time-Series Representation Learning via Temporal and C ......
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
kubeadm部署的k8s证书过期问题 k8s问题排查：the existing bootstrap client certificate in /etc/kubernetes/kubelet.conf is expired
解决问题： 估计跟移动有关，下面那个没解决问题，是因为在原有文件的基础上修改的吧？而这里直接是移走，重新生成了新的。不太清楚是不是这个原因。 $ cd /etc/kubernetes/pki/ $ mv {apiserver.crt,apiserver-etcd-client.key,apiserv ......
No compiler detected, make sure you are running on top of a JDK instead of a JRE
Java 调 webservice 报如下错误 [2023-11-07 17:01:02.315] ERROR [scheduling-1] ToHisApiImpl.java:106 - No compiler detected, make sure you are running on top ......
ModelForm基类：添加bootstrap新式
from django import forms class BootStrapModelForm(forms.ModelForm): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) # 循环ModelFo ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection
CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
存在检测（Presence detection）技术介绍
存在检测技术是一种用于检测某个实体是否存在于某个特定区域的技术。在不同的领域和应用中、存在检测技术有着不同的表现形式和技术实现方法。本文将概述目前存在检测技术存在的问题，并比较几种常见的存在检测技术的优缺点。 1 存在检测技术介绍 无处不在的传感技术（例如FMCW雷达）的发展促进了占用传感器的发展， ......
几种常见的运动检测(Motion detection)方法
本文选自《Multiple methods for motion detection》，原文参考文末链接。 运动检测有许多不同的方案，但哪一个最适合您的需求?在这里，我将介绍一些使用最广泛的运动传感器技术，并探讨每种技术都可以发挥其优势的情况。 https://mp.weixin.qq.com/s/ ......
[论文阅读] Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection
Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection Abstract 这篇文章探讨了异常检测领域的一个关键问题，即如何通过使用预训练特征来提高异常检测性能。研究者首先介绍了异常检测的背景和现有方法，指出了使用自监督学习和外部数据集预训练特征的潜力。 ......
Literature Survey about Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter
This is a literature survey about the paper of Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter. ......
doris FE启动异常：org.yaml.snakeyaml.representer.Representer: method <init>()V not found
doris FF启动异常，异常信息如下： 2023-11-01 09:53:22,691 INFO (main|1) [PaloFe.start():124] Palo FE starting... 2023-11-01 09:53:22,699 INFO (main|1) [FrontendOpt ......
配置中心(脱离bootstrap.yml)
前言 Spring Boot 2.4.0对于环境属性加载进行了重写，废弃了ConfigFileApplicationListener类，而使用了新的ConfigDataEnvironmentPostProcessor来加载属性配置。而且还引入了spring.config.import属性用于导入外部 ......
直播app系统源码，bootstrap5 text左对齐右对齐
直播app系统源码，bootstrap5 text左对齐右对齐 在bootstrap4中 text左/右对齐 <h1 class="text-right">右对齐</h1> <h1 class="text-left">左对齐</h1> <h1 class="text-center">居中</h1> ......
bootstrap_查询
// 得到查询的参数 function queryParams(params) { var temp = { //这里的键的名字和控制器的变量名必须一直，这边改动，控制器也需要改成一样的 action: "query", //查询方式 rows: params.limit, //每页显示数量 pag ......
【图形学笔记】Lecture09-Mesh Representation &Geometry Processing-网格表示与几何处理
Lecture09-Mesh Representation &Geometry Processing-网格表示与几何处理 目录Lecture09-Mesh Representation &Geometry Processing-网格表示与几何处理Mesh Presentation网格表示Smooth ......
正确配置bootstrap解决NN-SVG无法正常使用
最近在学习深度学习相关内容，正好在找能绘制模型图的工具，看到很多人都推荐NN-SVG，就去尝试了一下，结果并没法正常使用，页面打开后变成了这样： 按下F12会发现报错： 这是由于网页使用了bootstrap，但是国内的网络远程引用时出错，所以导致页面内容没有完全加载，因此也就没法正常使用了。 解决方 ......
Error Bootstrap's JavaScript requires jQuery 的解决办法
出现报错：Uncaught Error: Bootstrap’s JavaScript requires jQuery 原因： 在 HTML文档中，一般首先加载 jQuery 的 JavaScript 文件，然后再加载 Bootstrap 的 JavaScript 文件。 如果这两个文件的加载顺序颠 ......
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=15062 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）预测置信区间的研究报告，包括一些图形和统计输出。 考虑简单的泊松回归 我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,famil ......
r语言Bootstrap自助法重采样构建统计量T抽样分布近似值可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33939 原文出处：拓端数据部落公众号 统计量T是数据的一个函数，不依赖于任何未知参数（即我们可以根据数据计算得到它）。这意味着给定数据值x1,x2,⋯,xn，统计量T就是一个"数字"。然而，在观察到数据之前，"数据"是随机变量X1,X2,⋯,X ......