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。

提出了一种简单而有效的自我引导学习方法，即挖掘丢失的关键信息。具体来说，通过对标注的支持图像进行初始预测，将覆盖和未覆盖的前景区域分别用掩码GAP编码为主支持向量和辅助支持向量。通过主支持向量和辅助支持向量的融合，对查询图像获得了较好的分割性能。在我们的1 shot 分割自我引导模块的启发下，我们提出了一个多次分割的交叉引导模块，其中最终混合使用来自多个带注释的样本的预测，高质量的支持向量贡献更多，反之亦然。该模块改进了推理阶段的最终预测，无需再训练。大量实验表明，我们的方法在pascal -5i和coco -20i数据集上都实现了新的最先进的性能。

纸 论文“深度融合集群网络”的源代码 图W.涂，周S.，刘X.，郭X，蔡Z. 被AAAI2021接受。 安装 克隆此仓库。 git clone https://github.com/WxTu/DFCN.git Windows 10或Linux 18.04 的Python 3.7.5 脾气暴躁的1.18.0 斯克莱恩0.21.3 火炬视觉0.3.0 Matplotlib 3.2.1 准备 我们总共采用了六个数据集，包括三个图形数据集（ACM，DBLP和CITE）和三个非图形数据集（USPS，HHAR和REUT）。 要在这些数据集上训练模型，请从（访问代码：4622）或下载它们。 代码结构与用法 在这里，我们提供了PyTorch中的深度融合集群网络（DFCN）的实现，以及DBLP数据集上的执行示例（由于文件大小的限制）。 该存储库的组织方式如下： load_data.py

Python中的实用自主项目 车道检测 交通标志识别 I.加载带有标签的完整数据集 二。 将图像大小转换为32x32 三， 建立卷积神经网络 IV。 训练模型 五，使用网站上的图片进行测试 样本图片 图片尺寸为32x32（RGB） 图片尺寸为32x32（HSV） 样品输出 标签 ＃ 标签名 softmax概率 14 停 0.998944 33 向右转 0.000532 29 自行车穿越 0.000311 34 向左转 0.000118 36 直走或右走 0.000095

本文对基于深度学习的自监督一般性视觉特征学习方法做了综述。首先，描述了该领域的动机和一些专业性术语。在此基础上，总结了常用的用于自监督学习的深度神经网络体系结构。接下来，回顾了自监督学习方法的模式和评价指标，并介绍了常用的图像和视频数据集以及现有的自监督视觉特征学习方法。最后，总结和讨论了基于标准数据集的性能比较方法在图像和视频特征学习中的应用。

博主自己使用hexo+github搭建博客的源码

Self-Vue（自己实现的vue监听数据变化和双向绑定源码） 你可以下载代码或者通过查看演示实例赋值给了变量变量app，你可以在输入框尝试双向绑定效果，你也可以在控制台修改app的message和title属性或app.data中的message和title属性来尝试数据监听效果（其中您可以使用self-vue.js来实现和vue核心一样的事情。 项目描述：自己实现的vue源码（自我实现的vue源代码）目前v-model命令，响应式对象，副本，双向绑定已经完成 基本原理：非数组使用object.defineProperty设置获取和设置监听，在数组原型对象中extend7种变量方法来监听，相互绑定使用事件监听。其中还需使用正则编译HTML模板，同时多处使用了观察者/订阅发布设计模式，以便能直接在此中操作this.data中的属性，还使用了代理模式等等。 目前遇到了层叠在html中遍历渲染

TensorFlow自组织图 TensorFlow 1.5和Python 3.6的Kohonen自组织映射1的实现。 提供了一个Tensorflow V2版本，该版本位于tfv2分支中。 （感谢Dragan！）这最初是基于代码，但进行了一些关键的修改： 使用TensorFlow广播语义而不是tf.pack和for循环。 输入数据应该来自Tensor而不是tf.placeholder ，从而可以与更快，更复杂的输入数据管道一起使用。 培训使用批处理算法而不是在线算法，如果您具有GPU RAM，则可以大大提高速度。 另外，因此，我添加了... 多GPU支持（对于具有多个GPU的单机，它没有多节点培训）。 Tensorboard可视化的一些摘要操作 example.py通过在3个群集玩具数据集上训练SOM来包含其用法的简单示例。 产生的u-matrix应该看起来像这样： 请注意，该示

self-paced ensemble learning

人力资源管理系统需求分析_self