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PyTorch上的语义分割 该项目旨在为使用PyTorch的语义细分模型提供简洁，易用，可修改的参考实现。 安装 # semantic-segmentation-pytorch dependencies pip install ninja tqdm # follow PyTorch installation in https://pytorch.org/get-started/locally/ conda install pytorch torchvision -c pytorch # install PyTorch Segmentation git clone https://github.com/Tramac/awesome-semantic-segmentation-pytorch.git # the following will install the lib with symb

机器学习研究论文 机器学习、深度学习及相关领域的研究论文列表。 我整理了一份我遇到和阅读的研究论文清单。 我会在每周阅读论文时不断更新论文列表及其摘要。 如何阅读研究论文 Andrew Ng 教授就给出了一些很棒的技巧。 我在总结了提示。 目录 可以根据区分标准查看论文列表，例如（会议地点、出版年份、主题涵盖、作者等）。 以下过滤格式可用于查看论文列表： 所有论文 论文名称 地位 话题 类别 年 会议 作者 概括 关联 0 读 CNN、简历、图像 可视化 2014年 ECCV 马修·D·泽勒，罗伯·弗格斯 在 CNN 过滤器激活上使用反卷积可视化 CNN 过滤器/内核。 1 读 CNN、简历、图像 建筑学 2015年 CVPR 克里斯蒂安·塞格迪，刘伟 提出使用1x1 conv操作来减少深度和宽CNN中的参数数量 关联 2 ResNet（用于图像识别的深度残差学习） 读 C

一般做移动端轮播图的时候，最常用的就是Swiper插件了，而vue.js也有一个轮播组件vue-awesome-swiper，用法跟swiper相似。 1.安装vie-awesome-swiper nam install vue-awesome-swiper --save-dev 2.引用vie-awesome-swiper组件，这里我是用vie-cli创建的项目,在main.js： import VueAwesomeSwiper from 'vue-awesome-swiper'; Vue.use(VueAwesomeSwiper) //记得不要忘记这句 3.Home.vue下使用 <

很棒的虚拟试戴（VTON）研究的精选清单 与虚拟试穿（VTON）相关的很棒的研究论文，项目，代码，数据集，研讨会等的精选列表。 基于图像的（2D）虚拟试戴 2020年ACCV CloTH-VTON：基于混合图像的虚拟Try-ON的服装三维重建- ， ECCV 2020 不要掩盖您不需要掩盖的内容：无解析器的虚拟试穿- CVPR 2020 通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿 :left-right_arrow:保留图像内容- 来自未配对数据的基于图像的虚拟试穿网络- 语义多模态图像合成- 2020年CVPRW CP-VTON +：基于图像的服装形状和纹理保留虚拟试穿- 使用人体模型对衣服进行3D重构及其在基于图像的虚拟试穿中的应用- ICCV 2019 VTNFP：基于图像的虚拟试穿网络，具有身体和衣物特征保留功能- ClothFlow：基于流程的衣服人生成模型- ICCVW 2019 UVTON：在基于图

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matlab多元参数非线性回归模型代码高斯回归 高斯回归论文和调查清单 Swiler，L.，Gulian，M.，Frankel，A.，Safta，C.，＆Jakeman，J.（2020年）。 约束高斯过程回归调查：方法和实施挑战。 arXiv预印本arXiv：2006.09319。 刘康，胡新，魏中，李玉，姜江。（2019）。 改进的高斯过程回归模型用于锂离子电池的循环容量预测。 IEEE Transactions on Transportation Electrification，5（4），1225-1236。 Chen Z.，＆Wang，B.（2018年）。 初始超参数的先验如何影响高斯过程回归模型。 神经计算，275，1702-1710。 在多个起点情况下，先验分布的选择可能对GP模型的可预测性起着至关重要的作用。 他们为某些常用内核的超参数初始值考虑了不同类型的先验。 重要的结果是，一旦选择了内核，初始超参数的先验就不会对GPR预测的性能产生重大影响，尽管在某些情况下，超参数的估计与真实值有很大不同。 Kamath，A.，Vargas-Hernández，RA，Krems，RV

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