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。

机器学习的10大经典算法，很经典，值得一看

具有自适应时间特征分辨率的3D CNN CVPR 2021论文的源代码： 。 即将推出！ 敬请关注！ @inproceedings{sgs2021, Author = {Mohsen Fayyaz, Emad Bahrami, Ali Diba, Mehdi Noroozi, Ehsan Adeli, Luc Van Gool, Juergen Gall}, Title = {{3D CNNs with Adaptive Temporal Feature Resolutions}}, Booktitle = {{The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) }}, Year = {2021} }

凸轮2BEV 该存储库包含我们的方法的官方实现，该方法用于在语义上分割的鸟瞰图（BEV）图像的计算中，给出了多个车载摄像机的图像，如本文所述： 一种Sim2Real深度学习方法，用于将图像从多个车载摄像头转换为鸟瞰视图中的语义分割图像（ ， ） ， 和 摘要—准确的环境感知对于自动驾驶至关重要。 当使用单眼相机时，环境中元素的距离估计带来了重大挑战。 将相机透视图转换为鸟瞰图（BEV）时，可以更轻松地估算距离。 对于平坦表面，反透视贴图（IPM）可以将图像准确地转换为BEV。 这种转换会使三维物体（如车辆和易受伤害的道路使用者）变形，从而使得很难估计它们相对于传感器的位置。 本文介绍了一种方法，该方法可从多个车载摄像机获得的图像中获得校正后的360°BEV图像。 校正后的BEV图像被分割成语义类别，并且包括对遮挡区域的预测。 神经网络方法不依赖人工标记的数据，而是在合成数据集

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深度学习对象检测技术有时用于图像中的人物检测。 人员检测在自动驾驶系统中非常普遍。 此外，它还用于工厂和工作场所。 他们检查工人的行为或工人是否在危险区域佩戴必要的设备。 他的文件是一个示例代码，它使用标记的视频数据训练对象检测模型 (Yolo v2)，以检测是否戴头盔的人。 [键控] 图像处理·计算机视觉·深度学习·机器学习·CNN·Yolo v2·物体检测

电子邮件垃圾邮件火腿学习数据集 从不同来源收集的数据集，用于学习SpamAssassin的火腿和垃圾邮件，例如 使用的数据集

向前欧拉法matlab代码 旋翼无人机航磁系统数据采集软件 梁植源 第一章 系统架构 1.1设计要求 利用LabVIEW控制单片机采集旋翼无人机姿态数据（需要实际采集）、校正前地磁总场（利用单片机模拟）数据、GPS数据（利用单片机模拟），并用串口传输至上位机。 上位机实时显示无人机三维姿态、校正前地磁总场曲线、校正后地磁总场曲线（算法由老师直接提供）。 能根据当前GPS数据，自动加载百度或谷歌地图，并显示飞行轨迹。 1.2设计规划 根据设计要求，可将本系统分解为图1-1所示六个任务： 图1-1 系统框图 单片机A/D采集数据，搜集MPU6050姿态检测模块产生的数据，并通过算法转换为欧拉角； 单片机串口发送数据，包括旋翼无人机姿态数据（实际采集）、校正前地磁总场（利用单片机模拟）数据、GPS数据（利用单片机模拟），利用串口发送； LabVIEW串口接收数据，并将数据拆分为姿态数据、磁场强度和GPS数据； LabVIEW姿态数据处理，创建旋翼无人机3D模型，并根据姿态数据对模型进行三轴姿态旋转，从而模拟出无人机的实时姿态； LabVIEW磁场强度校正，调用MATLAB软件，进行相应的算法

Teaching-Learning-based Optimization