cie

EfficientDet Pytorch+colab复现

EfficientDet Pytorch+colab复现

EfficientDet Pytorch+colab复现最近zylo大神复现了pytorch版本的EfficientDet,趁着热度我对大神的github项目进行了测试大神的GitHub链接我们用google colab来进行测试1.首先打开colab链接2.文件=>新建笔记本3.依次执行下面的代码块配置环境!pip install pycocotools numpy==1.16.0 ope... »

Efficient Segmentation: Learning Downsampling Near Semantic Boundaries学习语义分割边界附近的下采样

Efficient Segmentation: Learning Downsampling Near Semantic Boundaries学习语义分割边界附近的下采样

Abstract: 为提高语义分割执行速度,会损失一些小物体,降低准确率。提出了新的自适应内容下采样技术(content-adaptive downsampling technique) 学习目标边界附近的采样位置。有利于提升分割边界质量和smaller-size object。 Introduction 原创文章 7获赞 8访问量 220 关注 私信 展开阅读全文 作者:qq_41997237 »

在这里插入图片描述

攻防世界—-(web进阶)FlatScience–WP

打开题目: 发现都是pdf文件。看不懂 先来一套广播体操:我用的是御剑和AWVS 发现两个有趣的页面: 1.login.php 2.admin.php (还有一个robots.txt, 打开之后也是指向上面两个页面的) 先试一下admin.php,尝试几个密码登陆没有结果。 查看页面源代码 有提示,就先暂时先不考虑弱口令 打开另一个页面login.php 查看源代码,依旧有提示 按照提示转到log... »

VSCode运行Python出现ImportError: Missing required dependencies [‘numpy’]

问题描述 如题,在VSCode中运行Python文件,以前是可以正常运行的一个文件,出现题中错误。 解决方案 步骤一: 参考3. 在lauch.json中,修改“env”。 "env": {"PYTHONPATH":"${workspaceRoot}"} 这里就涉及到如何打开lauch.json这个问题。 《如何打开VSCode的lauch.json文件》 步骤二: 如上设置后,出现新的问题: 《... »

在这里插入图片描述

Kaggle比赛系列:(6)Sklearn应用:data-science-london-scikit-learn

1、先使用一个简单的模型,得到一个baseline,在此基础上改进:输入特征标准化、特征降维等; 2、这里出现了GMM算法,其实际作用是对输入特征进行了后验概率的预测,构建了新的输入特征(使同一类的特征距离更短,聚类作用) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as... »

超敏捷 Java 开发框架 ServcieFramework

   ServcieFramework是一个敏捷、快速、富领域模型的Java MVC 框架,其设计理念是让用户真正能够用简单的方式解决80%的问题。   该项目目前应用于作者公司内部的一个产品中,刚开源不久,便引起了开发者的广泛关注与讨论。为了使大家进一步了解该框架,我们专访了作者祝海林。   先来个自我介绍吧!   网名 WilliamZhu,微博@PrinceCharmingJ。Ja... »

npm install报错peerDependencies WARNING eslint-plugin-vue@^5.2.3 requires a peer of eslint@^5.0.0 but

1、问题场景: npm install 报错,以为是npm问题,改成cnpm install,也还是报错,根据错误信息提示,推断是eslint版本不兼容。 报错提示: peerDependencies WARNING eslint-plugin-vue@^5.2.3 requires a peer of eslint@^5.0.0 but eslint@6.8.0 was installed pe... »

《The Science of Scientific Writing》读书笔记

本文针对英语论文在阅读上的复杂性提出了自己的见解。作者认为导致学术阅读难度上升的问题并不是来源于论文中复杂的领域类单词或者专业知识,而是写作中的一些问题,并针对这些问题提出了自己的建议并给出例子展示自己的修改方案。 首先,作者认为,研究人员应该尽量依照读者的期望去写作,对于论文来说,即是在固定位置阐述研究对应的方面,按照阅读的一般规律进行写作。否则读者没有办法全力关注于解释作者思路,不停分心关注于... »

在这里插入图片描述

[求助]hyperledger fabric在创建peer通道时出现this policy requires 1 of the ‘Writers’ sub-policies to be……

毕业设计打算做区块链有关的内容,目前买了本机械工业出版社出版的《区块链开发实战 hyperledger Fabric关键技术与案例分析》这本书来学习,可能由于版本问题,在使用书上的配置文件时往往会出错,在不断踩坑中遇到了一个目前无法解决的问题,望大佬帮忙指点迷津 详细出错信息 Error: got unexpected status: FORBIDDEN -- config update for ... »

在这里插入图片描述

从零学习加密货币 2 加密货币(比特币)与挖掘 《Distributed Ledgers & Cryptocurrencies》

先把公钥通过double hash加密,然后在通过Base58Check编码,就变成address了我们要记住,私钥可以通过Elliptic Curve Multiplication 变成公钥,然后公钥可以通过Hashing Function变成比特币地址,但是这是不可逆袭的。Merkle pathmerkle path的作用是给定一个叶子节点和叶子节点的merkle path和root,可以验证... »

从零学习加密货币 1 概述 《Distributed Ledgers & Cryptocurrencies》

Electronic crypto-currencies such as bitcoin, and more generally the concept of a blockchain or distributed ledger, have the potential to revolutionise financial transactions and the role of financial... »

语义分割常用指标(mIOU,Dice coefficient)

语义分割常用指标(mIOU,Dice coefficient)

语义分割mIOU定义如下: 其中p_ij表示真实值为i,被预测为j的像素数量,等价于 其中TP表示以为阈值的情况下预测为正样本,实际上也为正样本的数量。 »

dependencies 和 devDependencies (–save-prod, –save-dev, –production)

dependencies 和 devDependencies (–save-prod, –save-dev, –production)

dependencies记录生产环境项目需要的依赖,devDependencies记录开发环境项目需要的依赖。npm install 默认会根据package.json去下载项目依赖。--save-prod 则是把依赖添加进dependencies中,可用来安装生产环境的模块依赖,比如说Vue,axios 等等。下面是npm install 官方说明文档的一部分,想要详细了解npm相关命令的朋友如... »

maven出现:Failed to execute goal on project …: Could not resolve dependencies for project …

maven出现:Failed to execute goal on project …: Could not resolve dependencies for project …

下面是idea中,设置setting.xml的方法,路径需要自己更改一下。 »

在这里插入图片描述

区块链论文阅读(二)GEM2 -Tree: A Gas-Efficient Structure for Authenticated Range Queries in Blockchain

GEM^2-Tree: A Gas-Efficient Structure for Authenticated Range Queries in Blockchain Ce Zhang, Cheng Xu, Jianliang Xu, Yuzhe Tang,et al.GEM^2-Tree: A Gas-Efficient Structure for Authenticated Range Que... »

WARN Failed to install dependencies. Please run ‘npm install’ manually!解决方案

1.git安装 2.nodejs安装 node -v npm -v #换镜像 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org # 少空格也会报错 cnpm #查看镜像 #用cnpm 全局安装 hexo客户端 cnpm install -g hexo-cli #查看版本 hexo -v # 新建一个文件夹 进入目录 hex... »

[论文解读]An Efficient Evolutionary Algorithm for Subset Selection with General Cost Constraints

[论文解读]An Efficient Evolutionary Algorithm for Subset Selection with General Cost Constraints

An Efficient Evolutionary Algorithm for Subset Selection with General Cost Constraints 文章目录An Efficient Evolutionary Algorithm for Subset Selection with General Cost Constraints简介背景知识子模子集选择问题约束介绍问题目标解... »

颜色空间:RGB,CMY,HSV,HSL,Lab,YUV详解

例如,RGB,CMY和XYZ等颜色空间就属于这种类型。例如,RGB,HSI, HSL 和HSV 等颜色空间。从分量贡献上区分,颜色空间可考虑分成如下三类:加法模型:如RGB模型,用不同强度的红、绿和蓝相加来产生各种颜色;CIE色度模型,用x和y相加来产生各种颜色.减法模型:如CMY,YUV模型。一种是用于自照明的颜色空间,叫做CIE LUV。 »

640?wx_fmt=jpeg

DeepMind登上Science:“和AI相比,人类都是猪队友”,团战称霸雷神之锤3

DeepMind为了训练强化学习AI的团队协作能力,选择了雷神之锤3竞技场的夺旗游戏。但现在,我们只能看着DeepMind登上最新一期的Science。首先,是人机混战:DeepMind找来40个人类,与AI随机组队。调至同一起跑线虽然,AI在初次混战中碾压人类,但DeepMind团队十分理智地以为:AI之所以超过人类,主要优势一是反应速度快,二是射得准 。结果,强大人类组成的战队,对战AI的胜... »

640?wx_fmt=gif

谷歌AI再突破,Efficientnets有望成为计算机视觉任务的新基础!

智造观点谷歌人工智能研究部门的科学家认为Efficientnets通过宽度、深度、分辨率三个维度的复合扩展,展现出比现行的CNN更高的精度和效率,将成为未来计算机视觉任务的新基础。他们声称,这个被称为“Efficientnets”的AI系统,超过了最先进的精度,并且提升了10倍的效率。EfficientNets在其他数据集的表现也很好。两位作者表示,通过对模型效率的显著改进,EfficientNe... »

640?wx_fmt=jpeg

谷歌开源缩放模型EfficientNets:ImageNet准确率创纪录,效率提高10倍

晓查 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI最近,谷歌基于AutoML开发了EfficientNets,这是一种新的模型缩放方法。它在ImageNet测试中实现了84.1%的准确率,再次刷新了纪录。EfficientNets不仅在ImageNet上表现良好,迁移到其他数据集上也有优秀的表现。为了评估这一点,谷歌在8个广泛使用的迁移学习数据集上测试了EfficientNets,其中5个实... »

在这里插入图片描述

分类问题损失函数 – dice coefficient

其中,分子中的系数 2,是因为分母存在重复计算 X 和 Y 之间的共同元素的原因。dice loss比较适用于样本极度不均的情况,一般的情况下,使用 dice loss 会对反向传播造成不利的影响,容易使训练变得不稳定。 »

行人重识别论文spatially and temporally efficient non-local attention network for video-based person re-id

行人重识别论文spatially and temporally efficient non-local attention network for video-based person re-id

表示干扰因素,对检索准确性产生负面影响。比如1978列中的值为12177,对应的是 tracks_test_info.mat文件中的第12177行。在1980个查询id中,有效的id数 = 1840。也就是说,有些文件夹里只有1个tracklet。 »

创建peer的错误:Failed to reach implicit threshold of 1 sub-policies, required 1 remaining

主要思想就是检查:configtx.yaml文件中的证书位置,然后重新生成创世区块即可。 »

联邦学习学习笔记——论文理解《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》

Google — Federated Learning原文:《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》最近研读了这篇提出了联邦学习的文章,内容主要是对原文的理解和整理,希望能帮助正在了解联邦学习的小伙伴们。Federated Learning Ideal problems for feder... »

Page 1 of 212