近年来，微博的Swift发展为实体关系提取（ERE）提供了新的载体。 然而，微博的特征也为ERE研究带来了挑战。 考虑到微博的特点，提出了一种无监督的开放关系抽取（ORE）方法，即MICRO-ORE。 首先，MICRO-ORE使用左右信息熵方法自动从微博文本中提取关键短语，并将其链接到外部知识源以规范微博文本并添加语义信息。 其次，根据汉语的句法特点，MICROORE制定了提取规则以提取关系元组。 我们用新浪微博文本对提出的方法进行了评估，结果表明该方法比传统的关系提取方法能够提取更多的信息，并且满足准确性要求。 据我们所知，MICRO-ORE是第一个中文微博文本的ORE方法。

语义结果格式 语义结果格式（SRF）是MediaWiki扩展，可为查询提供额外的可视化效果（结果格式）。 有关更多信息，请参见 或查阅。 要求 PHP 7.0或更高版本 MediaWiki 1.31或更高版本 语义MediaWiki 3.0或更高版本 安装 推荐的安装此扩展的方法是使用 。 请参阅详细的，该还包含有关兼容性和配置的信息。 贡献与支持 发展由香港詹姆斯（James Hong Kong）和德罗（Jeroen De Dauw）负责。 如果您有任何意见，疑问或建议，请通过。 您可以在此处订阅此列表。 如果您想为该项目做出贡献，请订阅开发人员邮件列表，并查看贡献准则。 可以在这里找到过去做出过贡献的人的名单。 提出问题 提交拉取请求 在邮件列表中提问 测验 该扩展提供单元测试和集成测试，通常由持续集成平台运行，但也可以使用扩展基本目录中的快捷命令composer phpun

Disparity estimation for binocular stereo images finds a wide range of applications. Traditional algorithms may fail on featureless regions, which could be handled by high-level clues such as semantic segments. In this paper, we suggest that appropriate incorporation of semantic cues can greatly rectify prediction in commonly-used disparity estimation frameworks. Our method conducts semantic feature embedding and regularizes semantic cues as the loss term to improve learning disparity. Our unified model SegStereo employs semantic features from segmentation and introduces semantic softmax loss, which helps improve the prediction accuracy of disparity maps. The semantic cues work well in both unsupervised and supervised manners. SegStereo achieves stateof-the-art results on KITTI Stereo benchmark and produces decent prediction on both CityScapes and FlyingThings3D datasets.

PyTorch用于语义分割 该存储库包含一些用于语义分割的模型以及在PyTorch中实现的训练和测试模型的管道 楷模 Vanilla FCN：分别为VGG，ResNet和DenseNet版本的FCN32，FCN16，FCN8（ ） U-Net（ ） SegNet（ ） PSPNet（） GCN（） DUC，HDC（） 需求 PyTorch 0.2.0 PyTorch的TensorBoard。 安装 其他一些库（在运行代码时查找丢失的内容：-P） 制备 转到models目录并在config.py中设置预训练模型的路径 转到数据集目录并按照自述文件进行操作 去做 DeepLab v3

该文档记录了图像修复和Semantic Soft Segmentation的有关内容，包括Torch的安装，前景背景混合或者说Matting，以及图像的基础知识学习等。

变形金刚 作者：*，*，*，*，，，和。 此回购协议是的正式实现。 当前，它包含用于以下任务的代码和模型： 图像分类：包含在此仓库中。 有关快速，请参见 。 对象检测和实例分割：有关对象检测，请参见 。 语义分割：有关语义分割的信息，请参见 。 更新 2021年4月12日 初始提交： 提供了ImageNet-1K（ ， ， ）和ImageNet-22K（ ， ）上。 提供了用于ImageNet-1K图像分类，COCO对象检测和ADE20K语义分割的受支持代码和模型。 在分支提供了用于的cuda内核实现。 介绍 欧亚变压器（名称Swin代表对于s hifted赢得DOW）最初描述 ，其干练作为一个通用的骨干，为计算机视觉。 它基本上是一个分层的Transformer，其表示是通过移动窗口来计算的。 通过将自注意计算限制为不重叠的局部窗口，同时允许跨窗口连接，移位的窗

语义KITTI的API 此存储库包含帮助程序脚本，用于打开、可视化、处理和评估来自 SemanticKITTI 数据集的点云和标签的结果。 链接到原始数据集 链接到。 链接到 SemanticKITTI 基准。 链接到 SemanticKITTI MOS 基准（在 SemanticKITTI 网站添加 MOS 后可能会删除）。 序列 13 中的 3D 点云示例： 序列 13 中的 2D 球面投影示例： 用于语义场景完成的体素化点云示例： 数据组织 数据按以下格式组织： /kitti/dataset/ └── sequences/ ├── 00/ │   ├── poses.txt │ ├── image_2/ │

imgviz 图像可视化工具 | | 安装 pip install imgviz # there are optional dependencies like skimage, below installs all. pip install imgviz[all] 依存关系 枕头> = 5.3.0 PyYAML 入门 # getting_started.py import imgviz # sample data of rgb, depth, class label and instance masks data = imgviz . data . arc2017 () # colorize depth image with JET colormap depth = data [ "depth" ] depthviz = imgviz . depth2rgb ( depth , mi

ERFNET-PyTorch 一个PyTorch实施 ，对于语义分割帕斯卡VOC。 目录： 项目结构： ├── agents | └── erfnet.py # the main training agent ├── graphs | └── models | | └── erfnet.py # model definition for semantic segmentation | | └── erfnet_imagenet.py # model definition for imagenet | └── losses | | └── loss.py # contains the cross entropy ├── datasets # contains all dataloaders for the project | └── voc2012.py #

评估语义相关性 Semeval 2014 任务 #1 的系统 运行 script.sh，它会训练然后测试并显示结果。 文件 feature_extractor_5.py 提取 train.py 和 test.py 使用的特征 word特征文件（github太大）可以从： :