摘要:Re-thinking Co-Salient Object Detection 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/feumut CoSOD最近的一篇综述, 梳理了该领域的方法, 提出了一个数据集, 在CVPR版本基础上进一步提出了一个新方法. CoSOD 阅读全文
posted @ 2020-12-07 19:41 lart 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ICNet: Intra-saliency Correlation Network for Co-Saliency Detection 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/abs95w 前言 这是南开大学发表在NeurIPS 2020上的一篇关于Co-Sal 阅读全文
posted @ 2020-12-07 19:30 lart 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:我是如何使计算提速>150倍的 我的原始文档:https://www.yuque.com/lart/blog/lwgt38 书接上文《我是如何使计算时间提速25.6倍》. 上篇文章提到, F-measure使用累计直方图可以进一步加速计算, 但是E-measure却没有改出来. 在写完上篇文章的那个 阅读全文
posted @ 2020-11-30 19:26 lart 阅读(322) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2020-11-30 10:34 lart 阅读(553) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要:Ubuntu上使用Docker的简易教程 原始文档:https://www.yuque.com/lart/linux/fp6cla 说在开头 在天池的比赛中涉及到了docker的使用。经过多番探究,大致搞明白了使用的基本流程。这里对于关键部分做一个简要总结和链接的跳转。 Docker是什么、有什么优 阅读全文
posted @ 2020-08-03 16:59 lart 阅读(851) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一些有用的latex指令, 涉及到图表, 文字等等相关内容. 阅读全文
posted @ 2020-03-07 14:42 lart 阅读(931) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:针孔相机模型 翻译自Wikipedia,外加自己的一点理解。 原始文档:https://www.yuque.com/lart/idh721/zgv3i6 Pinhole camera model 针孔相机模型(Pinhole camera model),描述了三维空间中的点的坐标与其在理想针孔相机的 阅读全文
posted @ 2019-11-26 14:24 lart 阅读(1215) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 原始文档:https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/hbnym1 对于数据库的了解较少,文章中大部分的介绍主要来自于各种博客和LMDB的文档,但是文档中的介绍,默认是已经了解了数据库的许多知识,这导致目前只能囫囵吞枣,待之后仔细 阅读全文
posted @ 2019-11-25 14:03 lart 阅读(2708) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零? Pascal的回答 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 这种模式可以让梯度玩出更多 阅读全文
posted @ 2019-10-06 22:03 lart 阅读(8931) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要:【数字图像处理】Bilateral Filters https://www.yuque.com/lart/idh721/bf 简单介绍 双边滤波是一种非线性的 可以模糊图像并且能保留一定的边缘信息 的技术。 它能够将图像分解成不同的尺度,而不会在修改后产生光晕(haloes),这使得它在计算摄影应用 阅读全文
posted @ 2019-10-01 16:50 lart 阅读(375) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:计算局部相似矩阵 代码文档:https://github.com/lartpang/mypython/blob/master/2019 09 25%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%B1%80%E9%83%A8%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%E7%9F%A9%E9%9 阅读全文
posted @ 2019-09-25 12:17 lart 阅读(1428) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:模型压缩之蒸馏算法小结 原始文档: Google Slide: 2019年09月07日制作 脑图的原始文档:( kdxj ) 输出配准 Distilling the Knowledge in a Neural Network(NIPS 2014) 使用教师模型的soft target Deep Mu 阅读全文
posted @ 2019-09-11 12:10 lart 阅读(3582) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Superpixel Sampling Networks 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/ssn 本文的思想很简单,传统的超像素算法是一种有效的低/中级的图像数据的表达,极大地降低了后续图像任务的基元(image primitives)数量。但是现存的超 阅读全文
posted @ 2019-05-03 18:23 lart 阅读(3270) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:Pytorch之训练器设置 改动 2019年4月26日21:32:35 python 这里坑了我好久,对于python的语法掌握的还是不行,若是使用之前那样的 的书写 得到的是256个相同地址的类,实际上就是同一个类,每次修改都会互相影响,会导致最终的结果错误 pres = [AvgMeter() 阅读全文
posted @ 2019-04-08 19:51 lart 阅读(2768) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2019-04-05 15:13 lart 阅读(854) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 这篇文章主要是了解方法. 原始文档: https://www.yuque.com/lart/papers/nvx1re 这篇文章主要 阅读全文
posted @ 2019-03-31 00:24 lart 阅读(3318) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Matting任务里的Gradient与Connectivity指标 主要背景 任务就是把α(不透明度, 也就是像素属于前景的概率)、F(前景色)和B(背景色)三个变量给解出来. C为图像当前可观察到的颜色, 这是已知的. 问题是一个等式解不出三个变量, 因此就必须引入额外的约束使这个方程可解, 这 阅读全文
posted @ 2019-03-30 16:09 lart 阅读(970) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:生产与学术 写于 2019 01 08 的旧文, 当时是针对一个比赛的探索. 觉得可能对其他人有用, 就放出来分享一下 生产与学术, 真实的对立... 这是我这两天对 的这个流程的一个切身感受. 说句实在的, 对于模型转换的探索, 算是我这两天最大的收获了... 全部浓缩在了这里: 鉴于github 阅读全文
posted @ 2019-03-28 23:53 lart 阅读(3376) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation 原文章:https://www.yuque.com/lart/papers/wmu47a 动机 主要针对的任务是RGBD语义分割, 不同于往常的RGB图像的语义分割任务, 这里还可以更多的 阅读全文
posted @ 2019-03-24 11:25 lart 阅读(682) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Pixel Recurrent Neural Networks 目前主要在用的文档存放: https://www.yuque.com/lart/papers/prnn github存档: https://github.com/lartpang/Machine Deep Learning 介绍 Goo 阅读全文
posted @ 2019-03-16 10:15 lart 阅读(1321) 评论(0) 推荐(0) 编辑