PointNet2用于3D点云的语义分割
马蒂厄·奥罕（Mathieu Orhan）和纪尧姆·迪基瑟（Guillaume Dekeyser）着（巴黎桥和歌剧院，2018年，巴黎）。
介绍
这个项目是PointNet2的学生分支，由斯坦福大学的Charles R. Qi，Li（Eric）Yi，Hao Su，Leonidas J. Guibas提供。 有关详细信息，您可以参考原始的PointNet2论文和代码（ ）。
该分支专注于语义分割，目的是比较三个数据集：Scannet，Semantic-8和Bertrand Le Saux空中LIDAR数据集。 为此，我们清理，记录，重构和改进原始项目。 稍后，我们将把相同的数据集与另一个最新的语义分割项目SnapNet进行比较。
相关性和数据
我们使用3 GTX Titan Black和GTX Titan X在Ubuntu 16.04上工作。
2022-12-30 17:01:29
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使用Python进行文本分析-第二版
自然语言处理从业者指南
文本分析有时会由于文本数据的非结构化和嘈杂的性质以及大量可用信息而变得不堪重负，令人沮丧。 “使用Python进行文本分析”是一本书，其中包含674页有用的信息，这些信息基于技术，算法，经验以及随着时间的推移在分析文本数据时吸取的各种经验教训。 该存储库包含本书中使用的数据集和代码。 我还将不时在此处添加各种笔记本和奖励内容。 继续看这个空间！
拿书
关于这本书
利用Python中的自然语言处理（NLP），并学习如何设置自己的健壮环境来执行文本分析。 第二版经过了重大修改，并根据NLP的最新趋势介绍了一些重大更改和新主题。
您将
2022-12-19 10:33:24
41.37MB
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激光雷达
使用距离图像对点云进行语义分割。
由 ， ， 和
来自数据集的分割结果示例：
描述
该代码提供了使用距离图像作为中间表示来训练和部署LiDAR扫描语义分割的代码。 培训管道可以在找到。 我们将尽快开源部署管道。
预训练模型
squeezesegV2 + crf
darknet21
暗网53
暗网53-1024
暗网53-512
要启用kNN后处理，只需在模型目录内的arch_cfg.yaml文件参数中将布尔值更改为True 。
模型预测
语义技术
这些是训练，验证和测试集的预测。 可以针对训练和验证集评估性能，但对于测试集评估，则需要提交基准测试（标签不公开）。
没有后处理：
塞格塞格
squeezeseg + crf
squeezesegV2
squeezesegV2 + crf
darknet21
暗网53
暗网53-1024
暗网53-5
2022-12-18 16:25:44
17.46MB
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（新）还对DecoupleSegNets进行了验证，以处理边界对于任务很重要的分割情况。我们将在此仓库中发布相关代码和文件。
解耦隔离网
此回购包含我们ECCV-2020工作的实施：通过分离的主体和边缘监督改进语义分割。
这是北京大学，牛津大学和Sensetime Research的联合工作。 （非常感谢Sensetimes的GPU服务器）
欢迎任何建议/问题/拉取请求。
它还包含对我们之前的AAAI-2020工作（口头）的重新实施。 GFFNet：Gated Fully Fusion用于语义分割，它也可以在CityScapes上获得最新的结果：
解耦隔离网
GFFNet
数据集准备
提供了适用于Cityscapes，Mapillary，Camvid，BDD和Kitti的加载器。可以在找到准备每个数据集的详细信息。
要求
pytorch> = 1.2.0顶点opencv-python
模
2022-11-15 15:14:06
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我们描述了我们在大型 OWL 应用程序中对语义 Web 知识库系统进行基准测试的方法。 我们将 Lehigh 大学基准 (LUBM) 作为如何设计此类基准的示例。 LUBM 具有大学领域的本体、可扩展到任意大小的合成 OWL 数据、代表各种属性的 14 个扩展查询以及几个性能指标。 LUBM 可用于评估具有不同推理能力和存储机制的系统。 我们通过对两个基于内存的系统和两个具有持久存储的系统的评估来证明这一点。
2022-10-24 19:09:14
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人工解析的自我校正
开箱即用的人类解析表示提取器。
在第三项LIP挑战中，我们的解决方案在所有人工解析轨道（包括单个，多个和视频）中排名第一！
特征：
开箱即用的人类解析提取器，可用于其他下游应用程序。
在三个流行的单人人类解析数据集上进行预训练的模型。
训练和伪造的代码。
对多人和视频人的解析任务的简单而有效的扩展。
要求
conda env create -f environment.yaml
conda activate schp
pip install -r requirements.txt
简单的开箱即用提取器
最简单的入门方法是在您自己的图像上使用我们训练有素的SCHP模型来提取人工解析表示形式。 在这里，我们在三个流行的数据集上提供了最新的。 这三个数据集具有不同的标签系统，您可以选择最适合自己任务的数据集。
LIP（ ）
进行LIP验证的费用：59.36
2022-10-24 16:43:44
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语义可编辑记录
####支持者：Lunatech BV。
#### by：
####版本：v0.5
### Description基于语义UI的JQuery数据表插件。
###依赖关系
＃＃＃安装
在<head>标记之间包括语义css文件。
<link href="path/to/your/semantic.min.css" rel="stylesheet" type="text/css">
在页面中包含所有JavaScript文件。
[removed][removed]
[removed][removed]
[removed]</sc
2022-10-16 23:14:08
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基于对象的CNN（OCNN）用于卫星图像语义标记
OCNN的目标是为卫星图像的语义标记提供一种快速，准确的方法，同时保留有关地理实体的详细信息。 它旨在易于实施，以支持卫星图像映射和基准研究评估。 如果您认为这有帮助，请引用我们的作品
此外，我们还要感谢Thomas Blaschke教授，Stefan Lang教授，Dirk Tiede教授以及OBIA小组成员的宝贵建议。
笔记：
基于对象的CNN（OCNN）已经集成了逐像素CNN（PCNN）策略，因此我们放弃了Matlab版本的PCNN，因为它的效率似乎有点低。
要使用OCNN代码，您可能需要确保已经满足必要的环境。 相关的模块或软件包是：
张量流
cv2
泡菜
还应安装其他基本模块，例如numpy，scipy，PIL。
整体结构（这是原型，所以可能看起来有些碎裂）：
|-OCNN_main.py (improtant!)
2022-10-05 15:30:29
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提出了一种新的自支持匹配策略来缓解这一问题，该策略使用查询原型来匹配查询特征，其中查询原型是从高置信度查询预测中收集的。该策略可以有效地捕获查询对象的一致底层特征，从而匹配查询特征。我们还提出了自适应自支持背景原型生成模块和自支持损失，以进一步促进自支持匹配过程。我们的自支持网络大大提高了原型质量，受益于更强的主干和更多支持，并在多个数据集上实现了SOTA。
2022-09-23 21:05:32
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A Semantic Framework for Data Analysis in Networked Systems论文的行为模型笔记
2022-09-18 09:05:44
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