图像显著性检测-Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking 显著性检测是很多计算机处理的预处理，有限的计算机资源来处理数以亿计的图片，不仅耗资巨大，而且往往时间复杂度高。 那么如果说将这些资源集中在图片的显著性区域，就往往可以取得更好的成果 ...
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2019-03-04 21:05:06
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这是linemod的第二篇，这一篇把训练从online learning 变成了 使用3D model， 并且对于检测结果用 3种方法： color、Pose、Depth来确保不会有false positive。感觉有种不忘初心的感觉（笑 基于linemod，是前一篇的改良 initial vers ...
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2019-02-28 21:11:35
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一、创新点和解决的问题 创新点 设计Region Proposal Networks【RPN】，利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals，代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法，速度上提升明显； 训练Region Proposal Networks与 ...
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2019-02-27 10:24:00
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转自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77019084 <! flowchart 箭头图标 勿删 论文：Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/ ...
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2019-02-25 21:59:30
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计算机视觉基本问题: 分类问题-classification： 解决是什么的问题，给定一张图片或者一段视频判断里面包含什么类别的目标 定位-Localization: 给定包含一个主体内容的图像，要解决主体内容在哪里的问题，定位出目标的位置。 物体（目标）检测（object detection）： ...
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2019-02-23 13:39:35
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Yongchao Xu——【2018】TextField_Learning A Deep Direction Field for Irregular Scene Text Detection 论文 Yongchao Xu——【2018】TextField_Learning A Deep Direct ...
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2019-02-20 20:04:34
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相关链接 论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.08043 论文代码：https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 概述 ExtremeNet是今年（2019）1月23号挂在arxiv上的目标检测论文，是至今为止检测效果最好的单阶段目标检 ...
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2019-02-19 11:39:47
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作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9286905 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以看做是一种聚类算法。 以下是我的一个 PPT 报告，分享给大家。 从上述定义 ...
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2019-02-16 15:24:28
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主要理解Louvain 算法中对于模块度的定义：模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差，它的取值范围是 [?1/2,1)。可以简单地理解为社区内部所有边权重和减去与社区相连的边权重和。 https://blog.csdn.net/qq_40 ...
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2019-02-16 13:28:46
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利用gns3配置了基于cisco asa的ssl链接测试
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2019-02-16 11:49:11
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