1. Abstract
问题的提出在于计数类问题在很多模型上表现性能不佳，作者分析出现这类问题是源于软注意力机制 （Soft-Attention），进而提出了一个计数模块
2. Problems with Soft Attention
在 VQA 领域中，造成计数类问题表现不佳的原因主要有：(1) Soft-Attention 的广泛运用，(2) 区别于标准的计数问题，对于 VQA 来说，没有明确的标签标定需要计数对象的位置，(3) VQA 系统的复杂性，表现在不仅要处理计数类问题，同时还要兼顾其他复杂的问题，(4) 真实场景中，对某个对象区域可能存在多次重叠采样。
截至目前，即使是 Hard
2021-08-06 20:51:51
887KB
1
low-pin-count-interface-specification_Password_Removed
LPC 原版， intel ＬＰＣ 协议
2021-07-26 18:00:37
428KB
1
字母频率计数
计算文本文件中从 U+0000 到 U+FFFF 的 Unicode 字母的频率并生成 excel (.xls) 格式的报告。
此类用于布局键盘键。 在MUA 键盘中，Mon Language键盘按键布局是创建此工具的帮助。 该类的主要功能是跟踪文本文件中字母的出现频率。 它生成一个 excel 文件 (.xls) 格式。 所以你可以知道哪些字母是最常用的，应该放在什么地方。
2021-06-27 11:04:28
1.31MB
1
使用iTextsharp5.5.13.1做的一个小工具，能够统计指定目录下所有PDF文档的页数。支持统计子目录下的PDF文档。支持累加统计。
2021-06-22 14:43:57
1.13MB
1
全血细胞计数（CBC）数据集
数据集包含360个血液涂片图像及其注释文件，这些图像分为Training ， Testing集和Validation集。 训练文件夹包含300张带注释的图像。 测试和验证文件夹都包含60张带有注释的图像。 我们已经对进行了一些修改，以准备此CBC数据集，其中一些图像注释文件包含的红细胞（RBC）低于实际值，并且一个注释文件完全不包含任何RBC，尽管细胞涂片图像包含RBC。 。 因此，我们清除了所有错误文件，并将数据集分为三部分。 在360个涂片图像中，首先将300个带有注释的血细胞图像用作训练集，然后将60个带有注释的图像中的其余图像用作测试集。 由于数据不足，训练集的一个子集用于准备包含60个带注释图像的验证集。
纸
修改并准备好的数据集以 :link: 如果您使用此数据集，请引用本文：
@article{alam2019machine,
title={
2021-06-07 19:54:49
8.63MB
1
“嘿，人们正在为我们的项目贡献PR！”
“我们团队没有多少公关人员？”
git clone https://github.com/apostrophecms/count-outside-pull-requests
npm install
cp config-example.js config.js
# edit that jawn, then...
node app
“上个季度怎么样？”
node app --from=2017-07-01 --to=2017-10-01
--to选项是“最多但不包括”，因此这是正确的。
变更日志
1.2.0：除非明确配置了team否则会自动排除组织成员。 为了有效地使用此选项，您的令牌必须具有对成员列表的读取权限。
1.1.0： orgs config选项来检查那些orgs中的所有仓库。
2021-05-07 13:03:24
8KB
1