针对现有的SIFT特征在车辆细粒度分类中存在的分类精度低的问题，提出了一种融合FV-SIFT特征和深度卷积特征的车辆图像细粒度分类算法。首先采用SIFT算法与Fisher Vector算法相结合的方式提取车辆图像的FV-SIFT特征，然后采用VGG-16卷积神经网络提取车辆图像的深度卷积特征，最后将FV-SIFT特征与深度卷积特征进行线性融合并采用支持向量机对融合后的车辆特征进行分类。实验结果表明，该方法的分类准确率达到82.3%，较FV-SIFT算法在分类准确率上提高了15.4%。
2023-02-02 19:31:44
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公开数据集，包括lt，res，res15，res16等，其中每个数据集又分为训练集及测试集，又细分为sentence、label、term等文件。
2022-12-19 14:25:25
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网络
分子动力学粗粒化（）
依存关系
必需的：
numpy
pytorch （1.2或更高版本）
scipy
可选的：
mdtraj （仅适用于cgnet.molecule ）
pandas （仅适用于cgnet.molecule ）
sklearn （用于测试）
Jupyter （ examples ）
matplotlib （ examples ）
用法
克隆存储库：
git clone git@github.com:coarse-graining/cgnet.git
安装所有缺少的依赖项，然后运行：
cd cgnet
python setup.py install
笔记
为了与pytorch==1.1兼容，请使用pytorch-1.1分支。 该分支当前不包括变量大小和Langevin动态的更新，也没有某些规范化选项。
引用
请引用预印本：
@article
2022-11-15 17:03:13
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1. 解决易用性问题
2. 解决性能问题
3. 解决分布式事务问题
1.门面模式应该算是适配器模式的一个子集
2.我们的项目dao层即是rpc接口，里面即包含d
2022-08-03 21:00:22
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NTS-Net-Keras
该项目是用Keras编写的用于构建NTS-Net模型的工具。
原始论文：
获取
支持多GPU训练
只支持tensorflow作为后端
快速开始
请注意，当前只能在Linux和macOS中执行此项目。 您可能会在Windows中遇到一些问题。 Python版本：python2.7。
下载CUB_200_2011.tgz并解压缩tgz文件。
通过运行pip install -r requirements.txt安装依赖项。
编辑config.py以配置您的实验，您可能需要设置data_root ， num_gpu ， batch_size等。
运行python train.py训练新模型。
训练有素的模型权重
CUDA版本
需要CUDA 9.0
表现
测试仪的准确度为0.82，比原始实现降低了5％。欢迎使用PR来解决此问题。
致谢
原始实现 ，pytor
2022-07-12 20:30:29
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基于HDFS的大规模监控视频的细粒度检索，方瑞，李文生，Hadoop分布式文件系统（HDFS）被广泛用于存储大规模监控视频，然而目前并没有基于HDFS的监控视频细粒度检索方法。在本文中，我们借鉴�
2022-07-03 20:09:31
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摘要：本文采用 ALTERA公司 Cyclone系列的 FPGA芯片和 IP核 PCI_t32，设计了可应用于LSA系列激光粒度测试仪的数据采集系统，并在 FPGA内部实现了系统的控制逻辑和 PCI总线接口。该系统利用 AD7321可为 112路模拟信号提供一个 12位采样精度的数据采集通道，系统的数据平均传输速率达到了 3Mbps。利用该数据采集系统对标准粒子板的测量结果符合 ISO13320标准的要求，这表明该系统满足了设计的要求。
0 引言
随着现代科学技术的日益发展，颗粒尺寸及其分布在诸如石油、冶金、制药、建材等领域占据着越来越重要的地位。激光粒度仪就是用来测量微小颗粒尺寸
2022-05-18 22:05:29
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