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软件工程毕业设计(论文)_基于WORDNET的XML文档语义相似性计算方法.doc
软件工程毕业设计(论文)_基于WORDNET的XML文档语义相似性计算方法.doc
2022-04-06 02:24:11
1.76MB
xml
软件工程
检测两个程序的相似性
用C++编写的检测程序相似性的程序。这只是一个简单的程序。
2022-03-31 23:14:28
3KB
程序相似性
1
OpenIBL:[ECCV-2020(聚光灯)]用于大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性。 y PyTorch开源工具箱,用于基于图像的本地化(位置识别)
OpenIBL 介绍 OpenIBL是基于PyTorch的开源代码库,用于基于图像的本地化(换句话说,就是位置识别)。 它支持多种最新方法,还涵盖了ECCV-2020聚光灯SFRS的正式实施。 我们支持由slurm或pytorch启动的单/多节点多GPU分布式培训和测试。 正式执行: :用于大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性(ECCV'20 Spotlight ) 非官方实施: NetVLAD:用于弱监督位置识别的CNN架构(CVPR'16) SARE:用于大规模图像定位的随机吸引-排斥嵌入(ICCV'19) 常问问题 如何提取单个图像的描述符? 请参阅。 如何在论文中
2022-03-30 16:00:35
4.82MB
localization
place-recognition
image-retrieval
image-based-localisation
1
PyramidScaleNetwork:据我们所知,这是在多列设计中显式解决特征相似性问题的第一项工作。 在四个具有挑战性的基准(ShanghaiTech,UCF_CC_50,UCF-QNRF和Mall)上进行的大量实验证明了所提出的创新的有效性以及优于最新技术的卓越性能。 更值得注意的是,我们的方法可以轻松地作为插件应用到其他现有的多列模型中,从而在很大程度上显着提高性能。
Pyramid_Scale_Network 这是PyTorch版本的“ repo”版本库,“利用多列架构在人群计数中的潜力”,它提供了用于人群计数任务的最先进,直接且端到端的体系结构。 我们还建议另一项有关人群计数的工作(),已被ECAI2020接受。 数据集 上海科技数据集 先决条件 我们强烈建议Anaconda作为环境。 的Python:3.6 PyTorch的:1.5.0 培训与测试 1,python make_dataset.py#生成基本事实。 ShanghaiTech数据集应放在“数据集”目录中。 2,python train.py#火车模型3,python val.py#测试模型 结果 partA:MAE 55.5 MSE 90.1 B部分:MAE 6.8 MSE 10.7
2022-03-24 09:18:45
10KB
python
pytorch
crowd-counting
pyramid-scale-network
1
基于深度卷积神经网络的双目立体视觉匹配算法
对于基于块进行立体匹配的深度学习方法而言,网络结构的设计对匹配代价的计算至关重要,同时,卷积神经网络(CNN)在图像处理时的耗时问题也亟待解决。提出一种基于“缩小型”网络的CNN立体匹配方法。利用CNN训练左右图像块的相似性,计算出立体匹配的匹配代价。其中,CNN特征提取阶段,通过对每个层增加相应的批归一化层,可以使训练使用更大的学习率,加快网络训练收敛速度。另外,网络设计中全连接层采用“逐层缩小”的形式,结合上述网络优化和损失函数改善,在保证精度的同时提高了运行速度。使用KITTI数据集对算法进行验证,实验结果证明,相比目前国内外先进方法,本文算法在精度方面有一定优势,相比部分方法,速度有较大提升。
2022-03-15 15:40:07
6.34MB
机器视觉
立体匹配
匹配代价
相似性学
1
使用 OWA 算子的相似性分类器:Toolbox 提出了使用相似性度量和 OWA 算子的基于向量的分类方法-matlab开发
使用OWA运算符工具箱的相似度分类器提供了基于矢量的分类方法,该方法使用相似性度量和OWA运算符来区分类别样本所属的类别。 它为每个类创建理想向量,然后使用相似度来衡量样本与每个理想向量的相似程度。 这些相似性向量然后由 OWA 运营商聚合。 有关该方法的更多信息,请参阅原始出版物: P. Luukka, O. Kurama,具有有序加权平均算子的相似性分类器, Expert Systems with Applications, 40, (2013), pp. 995-1002
2022-03-12 18:49:16
11KB
matlab
1
多元时间序列相似性度量方法
现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.
2022-03-12 11:39:06
1.19MB
多元时间序列 相似性度量 特征提取 动态时间弯曲 计算复杂度
1
彩色图像的相似性比较算法.docx
彩色图像的相似性比较算法
2022-03-11 02:28:56
6.86MB
相似性比较
彩色图像
算法
1
TF-IDF与余弦相似性的应用(一) 自动提取关键词
主要为大家详细介绍了TF-IDF与余弦相似性的应用,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-03-09 19:06:23
222KB
TF
IDF
余弦
关键词
1
论文研究-基于SAX的时间序列相似性度量方法.pdf
符号化表示是一种有效的时间序列降维技术,其相似性度量是诸多挖掘任务的基础。基于SAX(symbolic aggregate approximation)的距离MINDIST_PAA_iSAX不满足对称性,在时间序列挖掘中具有局限性,提出了对称的度量Sym_PAA_SAX,且下界于欧拉距离。在真实数据集和合成数据集上的实验说明下界紧密性较好,相似搜索错报率较低。
2022-02-13 12:24:40
429KB
时间序列
降维
相似性度量
下界
1
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