論文簡介 QPIC: Query-Based Pairwise Human-Object Interaction Detection with Image-Wide Cont...
論文簡介 QPIC: Query-Based Pairwise Human-Object Interaction Detection with Image-Wide Cont...
1.前言 都說股市七虧二平一賺,先不說這個比例是否準(zhǔn)確朱转,這句話至少說明了在股市中賺錢沒那么簡單。還有一句話怎么說的來著弹惦,你不入股市霎挟,收益率就跑贏了90%的人。 那投資基金审残,賺...
什么是可轉(zhuǎn)債呢梭域,我們先來看看百度百科的描述。 可轉(zhuǎn)換債券是債券持有人可按照發(fā)行時約定的價格將債券轉(zhuǎn)換成公司的普通股票的債券搅轿。 這句話有點(diǎn)拗口病涨,我們來慢慢分析。首先璧坟,我們?nèi)サ糸L...
1. 摘要 本文嘗試解釋為什么在深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)初始化會讓梯度下降表現(xiàn)很差既穆,并且在此基礎(chǔ)上來幫助設(shè)計更好的算法赎懦。 作者發(fā)現(xiàn) sigmoid 函數(shù)不適合深度網(wǎng)絡(luò),在這種情況...
1. 摘要 本文的模型采用了 5 層的卷積循衰,一些層后面還緊跟著最大池化層铲敛,和 3 層的全連接,最后是一個 1000 維的 softmax 來進(jìn)行分類会钝。 為了減少過擬合伐蒋,在全連...
getRotationMatrix2D()[https://docs.opencv.org/master/da/d54/group__imgproc__transform.h...
有了上海戶口,離買房又近了一大步迁酸,畢竟就差個一千萬先鱼。 說實(shí)話,找工作之前奸鬓,我是沒想過會來上海的焙畔,但最后陰差陽錯就簽了三方,這時候串远,我才開始考慮落戶的事情宏多。當(dāng)時還沒有 2020...
1. 摘要 在 的基礎(chǔ)上作者提出了 ,在幾乎沒有增加額外參數(shù)的前提下既可以提升模型的擬合能力澡罚,又能減小過擬合風(fēng)險伸但。 針對 的矯正非線性,作者設(shè)計了一個魯棒的的參數(shù)初始化方...
1. 摘要 訓(xùn)練深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常困難留搔,因?yàn)樵谟?xùn)練的過程中更胖,隨著前面層數(shù)參數(shù)的改變,每層輸入的分布也會隨之改變隔显。這需要我們設(shè)置較小的學(xué)習(xí)率并且謹(jǐn)慎地對參數(shù)進(jìn)行初始化却妨,因此訓(xùn)練...
本文提出了一個針對真實(shí)圖像的盲卷積去噪網(wǎng)絡(luò),增強(qiáng)了深度去噪模型的魯棒性和實(shí)用性括眠。 摘要 作者提出了一個 CBD-Net彪标,由噪聲估計子網(wǎng)絡(luò)和去噪子網(wǎng)絡(luò)兩部分組成。 作者設(shè)計了一...
1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 給定一個大小為 的干凈圖像 和噪聲圖像 哺窄,均方誤差 定義為: 然后 就定義為: ...
高斯噪聲是一個均值為 0 方差為 的正態(tài)分布捐下,是一個加性噪聲。但要正確地給圖片添加高斯噪聲萌业,還要取決于程序中讀入圖片的數(shù)據(jù)格式。 如果圖片的數(shù)據(jù)格式為 uint8奸柬,也即數(shù)據(jù)...
發(fā)掘真實(shí)獎勵 著名的心理學(xué)家巴甫洛夫用狗做過這樣一個實(shí)驗(yàn):每次給狗送食物以前打開紅燈生年、響起鈴聲。這樣經(jīng)過一段時間以后廓奕,即便沒有看到食物抱婉,只要鈴聲一響或紅燈一亮档叔,狗就開始分泌唾...
什么是自控力 人的自控力與前額皮質(zhì)密切相關(guān),前額皮質(zhì)的左邊區(qū)域負(fù)責(zé)“我要做”的力量蒸绩,比如我想要好好鍛煉身體衙四,我想要按時規(guī)律作息;前額皮質(zhì)的右邊負(fù)責(zé)“我不要”的力量患亿,比如我不要...