3.2 细粒度识别算法与视频技术的结合 在落地应用方面，单纯的图片级别的细粒度识别已经很难满足如今日常生活与工业生产 中的需求。随着社会的发展，日常生活中短视频的数量日益增加，工业生产中对工件视频级 别的检验需求也逐渐变多，使得细粒度识别从图像级别到视频级别的发展成为必然。目前视195 频级别的细粒度识别算法较少，需要将图像级的细粒度识别相关技术与普通的视频识别算法 结合起来，来促进视频级别的细粒度识别相关技术的发展。 [参考文献] (References) [1] Lowe D G . Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2):91-110. 200 [2] H. Bay, T. Tuytelaars, L. Van Gool. Surf: Speeded up robust features[A]. Lecture Notes in Computer Science[C]. Berlin, Heidelberg, 2006, 404-417. [3] Lecun Y , Bottou L , Bengio Y , et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11):2278-2324. [4] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks[C]. 205 International Conference on Neural Information Processing Systems[A]. 2012.1106-1114.

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GTS 。 吴震，应成灿，赵飞，范志芳，戴新宇，夏瑞。 在《 EMNLP的发现》中，2020年。 数据 [] [ （来自拥抱面）] 数据格式描述在。 注：我们认为三重数据集是从我们以前的工作的比对数据集和原始SemEval ， ， 的数据集。 要求 有关详细信息，请参见require.txt或Pipfile pytorch == 1.7.1 变形金刚== 3.4.0 Python= 3.6 用法 训练 例如，您可以使用以下命令对OPE任务上的Bert进行微调（预先训练的Bert模型保存在文件夹“ pretrained /”中）： python main.py --task pair --mode train --dataset res14 最佳模型将保存在文件夹“ savemodel /”中。 测验 例如，您可以使用以下命令在OPE任务上测试Bert： python ma

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matlab2014a代码ONLPoisson 该包中的代码通过用于图像去噪的神谕非局部算法 (ONL) 实现泊松散粒噪声去除，如下文所述： Qiyu Jin, Ion Grama 和 Quansheng Liu, 一种预言式非局部算法的泊松散粒噪声去除 内容 demo_onl.m - 复制论文表 1 中结果的脚本 nlm_poisson004.m - nlmps 算法的主要功能 ReadMe.md - 这个文件 Qiyu Jin、Ion Grama 和 Quansheng Liu，通过预言式非局部算法去除泊松散粒噪声 % ============================== ================================== 概述 函数“demo_nlmps”演示了使用论文中介绍的oracle non-local算法去噪。 依赖 此代码纯粹在 Matlab2014a 中实现，不依赖于任何其他工具箱。 接触 如果您有疑问、代码问题或发现错误，请告诉我们。请联系