1- import open3d失敗痒芝，原因scipy版本過低： 2- ubuntu文件管理界面ctrl+L進(jìn)入指定路徑的文件夾
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117. import open3d失敗與進(jìn)入指定文件夾界面
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116. 【論文理解】SBERT
Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks Abstract BERT不適合語義相似性搜索和...
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115.【論文理解】RP2K
RP2K 細(xì)粒度圖像分類的大規(guī)模零售商品數(shù)據(jù)集 核心問題：用物體識別方法來識別貨架上商品。 種類多掠抬、同類不同品類(或規(guī)格吼野、角度)但外觀相似、拍攝角度和光照差異大两波。2000種S...
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114. 【論文理解】LAB
Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm邊界感知的人臉對齊算法 邊界線作人臉的幾何結(jié)構(gòu)瞳步，定位人臉...
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113. 【torch】反向傳播棄inplace操作
報(bào)錯：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified...
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112. 【論文理解】Partial FC: Training 10 Million Identities on a Single Machine之前的方法主要基于softmax損失函數(shù)的改進(jìn)，但訓(xùn)練大量人臉比較困難腰奋。softmax損失中的負(fù)類在人臉表示中的重要性并不如想象中重要单起，文中為了softmax-based損失...
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110.【python】No module named ‘sklearn.utils.linear_assignment_’:
不降sklearn版本解決包引入問題： from sklearn.utils.linear_assignment_ import linear_assignment from...
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109. 【論文理解】Destruction and Construction Learning for Fine-grained Image Recognition論文理解： 破壞與重構(gòu)學(xué)習(xí)的方法增強(qiáng)了細(xì)粒度識別的難度，使分類模型有專家知識劣坊。除分類網(wǎng)絡(luò)分支外嘀倒，還有DCL流用于學(xué)習(xí)有辨識力的區(qū)域和特征。 破壞時(shí)將原圖劃分為局部區(qū)域并用區(qū)域...
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108. mac升級局冰、安裝(填坑)gcc并安裝bcolz
brew list查看到有g(shù)cc（或者含有多個(gè)）测蘑，使用 brew uninstall --ignore-dependencies gcc卸載。其中的brew是MAC下包管理...
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107. mac下pip安裝的包路徑與各python路徑
1- pip包路徑terminal-> python2/python3-> import numpy -> numpy: 放在了conda中康二，在~/.bashrc中設(shè)置PAT...
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106. m個(gè)人分n種水果
m個(gè)人分n種水果碳胳，不同種水果的個(gè)數(shù)用fruit表示，每一個(gè)人不同擁有同種水果沫勿，求所有人分到水果的個(gè)數(shù)最大值挨约∥痘欤【雙循環(huán)：對水果種類、各個(gè)人數(shù)】（只要水果種類沒有分完就對每一個(gè)人...
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樓主您好诫惭，接上條：以及翁锡，回歸損失中間的權(quán)重只需要通過均值進(jìn)行縮放，調(diào)整原回歸損失的大小即可夕土，原文中不需對其進(jìn)行歸一化馆衔。
目標(biāo)檢測中的樣本不平衡處理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA
GitHub簡書CSDN 1. 前言 目前。計(jì)算機(jī)視覺中的性能最好的目標(biāo)檢測方法主要分為兩種: one-stage 和two-stage 方法隘弊。two-stage方法分為兩步...
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博主您好哈踱，重寫交叉熵的時(shí)候您對分類損失重寫有誤，應(yīng)該是帶有正權(quán)重的正樣本CEloss和帶有負(fù)權(quán)重的負(fù)樣本CEloss權(quán)重之和梨熙。兩者權(quán)重均進(jìn)行歸一化开镣，就保證了正負(fù)樣本的總損失不變。
目標(biāo)檢測中的樣本不平衡處理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA
GitHub簡書CSDN 1. 前言 目前咽扇。計(jì)算機(jī)視覺中的性能最好的目標(biāo)檢測方法主要分為兩種: one-stage 和two-stage 方法邪财。two-stage方法分為兩步...
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目標(biāo)檢測中的樣本不平衡處理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISAGitHub簡書CSDN 1. 前言 目前。計(jì)算機(jī)視覺中的性能最好的目標(biāo)檢測方法主要分為兩種: one-stage 和two-stage 方法质欲。two-stage方法分為兩步...
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105. CVPR2019/2018 paper list
cvpr2019 program list(June18 - June20): http://cvpr2019.thecvf.com/program/main_confere...
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104. netron使用
網(wǎng)頁版: 見lutzroeder.github.io/netron/本地版：pip install netron使用netron可視化.h5模型： 支持以下框架(模型后綴):
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103. leetcode筆記(1~60)d1 leet1: 兩數(shù)之和 https://leetcode-cn.com/problems/two-sum給定 nums = [2, 7, 11, 15], target...
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101. sudo pip install matplotlib --upgrade --ignore-installed six
三維圖繪制中树埠，報(bào)錯"No module named 'mpl_toolkits.mplot3d' "：更新matplotlib包，跳過six的更新：