原文 Multi-Scale Dynamic Convolutional Network for Knowledge Graph Embedding 出版 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering Volume: 34 Issue: 5 01 May 2022 申明 版权归原文作者及出版单位所有，如有侵权请联系删除 摘要 知识图是具有不完全或部分信息的大型
Content1 尺度函数1.1 Harr尺度函数1.2 尺度函数构成的空间1.3 尺度函数的性质1.3.1 V j V_jV j 空间的正交基1.3.2 嵌套子空间1.3.3 交空间和并空间1.3.4 尺度函数递归等式2 小波函数2.1 Harr小波函数2.2 小波函数构成的空间2.3 小波函数的性质2.3.1 小波函数子空间之间的正交
import tkinter as tk window = tk.Tk() window.title("daxiangcai's title") window.geometry('800x400') def printselection(v): # scale会自动传入参数 l.config(text='you have selected ' + v) l = tk.Label(window, bg='gr
1. 特征的不变性 每个物体，我们总可以用一些词语或部件来描述它，比如人脸的特征：两个眼睛、一个鼻子和一个嘴巴。对于图像而言，我们需要计算机去理解图像，描述图像就需要计算机去取得图像的特征，对图像比较全面的描述即一个二维矩阵，矩阵内的每个值代表图像的亮度。有时候我们需要让计算
浅谈统计学中的测量尺度 统计学中的变量呢，是指研究对象的特征，也可以叫作属性。对变量有不用尺度的描述，不同尺度的描述可以透露出不同丰富程度的信息。而测量尺度（或称度量水平）就是那个描述的尺度，在不同描述尺度下所测得的数据，就叫作那个尺度下的变量。比如，定类尺度测得的数据叫
报告人：许小可教授
轻松掌握 MMDetection 中常用算法(六)：YOLOF - 知乎文@ 0000070 摘要YOLOF 全称是 You Only Look One-level Feature, 其通过详细的实验指出特征金字塔 FPN 模块的成功在于其对目标优化问题的分治解决方案，而不是我们常说的多尺度特征融合。针对该结论，设计了一个…https://zhuanla
摘要 该方法使用了一个非常深的卷积网络，灵感来自于Imagenet分类。该论文发现，网络深度的增加显示了精度的显著提高。最终的模型使用了20个权重层。通过在深度网络结构中多次级联小滤波器，有效地利用了大图像区域上的上下文信息。然而，在非常深的网络中，收敛速度成为训练过程中的一个关
CV基础 & Leetcode 拓展知识：1. 梯度2.尺度 1.图像特征与描述1.1 颜色特征1.1.1 量化颜色直方图1.1.2 聚类颜色直方图1.1.3对相似但不相同的颜色之间的相似度的处理1.1.4 颜色直方图OpenCV实现 1.2 几何特征1.2.1 边缘（Edge）1.2.2 特征点/关键点1.2.2.1 Harris角点（Corner）1.2.2
Improved YOLOv5 network for real-time multi-scale traffic sign detection 交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务，尤其是多尺度目标检测和检测的实时性问题。在交通标志检测过程中，目标的规模变化很大，会对检测精度产生一定的影响。特征金字塔是解决这一问
变异系数：变异系数（Coefficient of Variation）：当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大（比如cm, km），或者数据量纲(比如重量，长度）的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原始数据标准差与
1.无线信道特效 大尺度衰落和小尺度衰落。 三种模型：路径损耗，阴影衰落，多径衰落。 小尺度衰落：指短时间或短距离内接收信号功率经历的剧烈变化。信号遇到地形、高大建筑物阻挡时发生反射、散射绕射的现象，那么到达接收机的信号是由多个路径来的信号叠加产生的，多径来的信号的时间
基于多时空尺度的LSTM模型 关注人工智能学术前沿 回复 ：ts33 5秒免费获取论文pdf文档，及项目源码 摘要 本文提出了一种新的用于环境数据时间序列预测的时空LSTM (SPATIAL)结构。该框架通过多个传感器和三个不同的海洋变量进行了评估:当前速度、温度和溶解氧。网络的实施在两个
Abstract 本文提出了一种新的小样本学习方法，名字叫多尺度度量学习(multi-scale metric learning, MSML)，能提取多尺度特征，学习样本间的多尺度关系，进行少镜头学习分类。提出了一种基于特征金字塔结构的多尺度特征嵌入方法，旨在将高级(high-level)语义特征与低级丰富的视觉特征相
类间不平衡（class imbalance）尺度不平衡（scale imbalance） 空间不平衡（spatial imbalance）多任务不平衡（objective imbalance）背景-前景不平衡前景-前景不平衡目标尺寸不平衡特征尺度不平衡 定义 类间不平衡: 属于不同类别的样本数量差异显著。 前景-背景不平衡：正负例样本数量差异显著，
文章目录 1. 多尺度边界框检测2. 目标检测数据集 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torchvision import torch import os 1. 多尺度边界框检测 # 测试图像 # imagepath = 'E:\学习\机器学习\数据集\V
1、SIFT简介 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，它对物体的尺度变化，刚体变换，光照强度和遮挡都具有较好的稳定性。算法实现特征匹配主要有三个流程： 提取特征点：搜索高斯尺度空间对于尺
1 简介 Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍 基于深度学习的图像语义分割 大家可用于 毕业设计 技术解答、开题指导、毕设帮助 毕设帮助：<Q>746876041 2 背景 2.1 什么是图像语义分割 这几年，随着深度学习理论和大规模并行计算设备快速发展，计算机视觉的诸多难点实现了质的突
仅供个人记录学习 yolo总结 RCNN二阶段算法，需要先用算法在图片上生成样本候选框，然后再对这些框进行分类 yolo一阶段算法，不需要生成候选框，直接在样本上计算出框的坐标与大小，单次检测可得出结果。 yolov1 是anchor free，之后都是anchor base YOLOV1 rcnn系列通过二阶段方法，先生
PS：文中更多的是个人认知，有错误请批评 前两天一篇文章（你有没有乱用“leader”，担当是个好东西），有个同学提了一个疑问：请问这种善用“Leader”算不算我们常说的 “向上管理”？ 这句话引起了我一些思考，这里首先需要定义什么是“向上管理”。 什么是向上管理？ 首先我们百度下什么是管理：
Mel spectrogram 梅尔谱 根据我们人类听觉的特性，我们对低频声音比较敏感，对高频声音没那么敏感 所以当声音频率线性增大时，频率越高，我们越难听出差别，因此不用线性谱而是对数谱 Mel谱包含三大特性： 时域-频域信息感知相关的振幅信息感知相关的频域信息 Mel谱的核心就是Mel-scale，
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.15203 1 引言 文章提出了一种基于transformer的语义分割网络，不同于ViT模型，SegFormer使用一种分层特征表示的方法，每个transformer层的输出特征尺寸逐层递减，通过这种方式捕获不同尺度的特征信息。并且舍弃了ViT中的position embedding操作，避免了
Target-Aware Deep Tracking学习笔记 这篇文章的亮点就是他们提出的一个target-ware机制，他们认为对于同一个物体，他们对于最后分类的贡献应该是在相同的通道上的。因为跟踪目前都是将分类的网络迁移过来，然而分类的网络其实处理的是多类别的区分，而跟踪就只是处理前景和背景两类
SIFT SIFT尺度不变特征转换，具有选择，尺度不变性。由David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 owe将SIFT算法分解为如下四步： 1. 尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。（采用不同参数的高斯模板进行不同尺度的模
