spatial

Level3_Unit1_Part3#Vocabulary·Spatial Relations&Needs

知识点：空间位置关系，出行所需（护照，驾照，信用卡，智能机）underbeneathoverabove,passport,driver'slicense,smartphone注意above和over区别，都表示在...上面，但是如果两者有实际接触的只能用over.Themaninthemiddleistheheaviest.Themaninthemiddleisheavierthantheothe
ncgege·2019-09-26 17:15

Electromagnetic Radiation(EMR) 电磁辐射

):RemoteSensingisatechnologyforsamplingelectromagneticradiationtoacquireandinterpretnon-immediategeospatialdatafromwhichtoextractinformationaboutfeatures
Eleni·2019-09-26 16:00

排序索引构建(Sorted Index Builds)

排序索引构建不支持空间索引(SpatialIndexes)。采用排序索引构建创建索引分为三个阶段。在第
persisting_·2019-09-25 22:59

MySQL索引操作命令小结

创建索引创建索引的语法是:CREATE[UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]INDEXindex_name[USINGindex_type]ONtbl_name(index_col_name
·2019-09-25 01:36

MySQL中对于索引的基本增删查改操作总结

创建索引MySQL创建索引的语法如下：CREATE[UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]INDEXindex_name[USINGindex_type]ONtable_name(index_col_name
·2019-09-24 00:41

attention机制、self-attention、channel attention、spatial attention、multi-head attention、transformer

文章目录attentionsequenceattentionattention与self-attentionchannelattention与spatialattentionmulti-headattentiontransformerattention
Leon_winter·2019-09-23 22:47

MySQL索引操作命令详解

创建索引：MySql创建索引的语法如下：CREATE[UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]INDEXindex_name[USINGindex_type]ONtable_name(index_col_name
·2019-09-22 18:20

共空间模式 Common Spatial Pattern(CSP)原理和实战

共空间模式CSP共空间模式CSP共空间模式理论1.求解协方差矩阵2.构造空间滤波器2.1正交白化变换求白化特征矩阵P2.2构建空间滤波器2.3特征提取Matlab实战共空间模式CSP共空间模式（CommonSpatialPattern
脑机接口社区·2019-09-22 16:44

【Semantic Segmentation】语义分割综述 -- Faster

【SemanticSegmentation】语义分割综述--FasterFaster[ESPNet]EfficientSpatialPyramidofDilatedConvolutionsforSemanticSegmentation2018
Arron_hou·2019-09-20 18:40

【Semantic Segmentation】语义分割综述 -- Attention

LearningWheretoLookforthePancreas（MIDL2018）[PAN]PyramidAttentionNetworkforSemanticSegmentation(BMVC2018)[PSANet]Point-wiseSpatialAttenti
Arron_hou·2019-09-20 18:11

【Semantic Segmentation】语义分割综述 -- Atrous Convolution

SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs2016[ASPP]atrousspatialpyramidpooli
Arron_hou·2019-09-20 18:00

图像生成：SaGAN

简介首先需要说明下，SaGAN不是SAGAN，SAGAN是Self-AttentionGAN，IanGoodfellow大牛挂名的论文，而这篇文章要介绍的是SaGAN是SpatialAttentionGAN
chaibubble·2019-09-19 19:20

CV_Daily Issue 21

CV_DailyIssue21author:xyang[2019ICCVoralCrowdCounting]LearningSpatialAwarenesstoImproveCrowdCounting作者
bryce1010·2019-09-17 18:06

新iPhone的黑科技：UWB技术揭秘！

根据官方的宣传，这项新技术将显著提升苹果手机的空间感知（SpatialAwareness）能
嵌入式资讯精选·2019-09-17 11:45

新iPhone的黑科技：UWB技术揭秘！

根据官方的宣传，这项新技术将显著提升苹果手机的空间感知（SpatialAwareness）能
嵌入式资讯精选·2019-09-17 11:45

【视频理解论文】——SlowFast Networks for Video Recognition

SlowFastNetworksforVideoRecognition(ICCV2019)【摘要Abstract】所提出的SlowFast模型由两部分构成（1）Slowpathway：以低帧率获取Spatial
Amazingren·2019-09-16 15:39

SE-net 学习笔记

大量研究致力于通过提高空间编码（spatialencodings)的质量来增强网络的表达能力（representationalpower)。
cititude·2019-09-16 09:00

Hibernate 5 的模块/包（modules/artifacts）

hibernate-enversHibernate历史的实体版本特性hibernate-spatialHibern
OSSEZTEC·2019-09-16 01:00

Hibernate 5 的模块/包（modules/artifacts）

hibernate-enversHibernate历史的实体版本特性hibernate-spatialHibernate的
HoneyMoose·2019-09-16 00:00

backbone模型：FCN、SRN、STN

文章目录FCN网络CNN图像分割模型结构FCNgithub资源FCN的优缺点SRN网络什么是空间规整(spatialregularization）?
lxy_Alex·2019-09-15 12:27

Spatial Transformer Networks 论文解读

papertitle:SpatialTransformerNetworkspaperlink:https://arxiv.org/pdf/1506.02025.pdforalordemovideo：https
JerryZhang__·2019-09-10 21:54

Spatial Transformer Networks（STN）详解

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78870629目录1、STN的作用1.1灵感来源1.2什么是STN？2、STN网络架构![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190908104416274.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmF
技术挖掘者·2019-09-08 12:33

Temporal-Spatial Mapping for Action Recognition

Member,IEEE,XiaoyanSun,SeniorMember,IEEE,andJingyuYang,SeniorMember,IEEESongX,LanC,ZengW,etal.Temporal-SpatialMappingforActionRecognition
丽宝儿·2019-09-08 00:08

目标检测(3)——SPPnet

SPPnet论文详解（SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition）imageSPPnet是目标检测领域不可忽略的一篇论文
Zxiaosong·2019-09-07 16:40

MySQL

MysqlLiteral(文字)MySQLIdentifiers(标识符)MySQLNumericTypes(数字类型)MySQLDateandTimeTypes(日期和时间格式)MySQLStringTypesMySQLSpatialDataTypesMySQLTheJSONDataType
Claroja·2019-09-04 21:35

MongoDB Geospatial Query Operators(地理数据请求)

NameDescription$geoIntersectsSelectsgeometriesthatintersectwithaGeoJSONgeometry.The2dsphereindexsupports$geoIntersects.$geoWithinSelectsgeometrieswithinaboundingGeoJSONgeometry.The2dsphereand2dindexes
Claroja·2019-09-04 21:38

Redis安装部署以及简单应用

它支持多种类型的数据结构，如字符串（strings），散列（hashes），列表（lists），集合（sets），有序集合（sortedsets）与范围查询，bitmaps，hyperloglogs和地理空间（geospatial
网络小懒虫√·2019-09-03 17:00

关联数据

rdf提供资源的有用信息4.尽可能链接到其他URI，使人们发现更多的资源和信息owl:sameAsRDF链接有两类，一类是通用的，如owl:sameAs、rdfs:seeAlso等，另一类是领域相关的，如spatialrelatio
DMU_lzq1996·2019-09-03 14:33

关联数据

rdf提供资源的有用信息4.尽可能链接到其他URI，使人们发现更多的资源和信息owl:sameAsRDF链接有两类，一类是通用的，如owl:sameAs、rdfs:seeAlso等，另一类是领域相关的，如spatialrelatio
DMU_lzq1996·2019-09-03 14:33

Crowd counting 之 From Open Set to Closed Set: Counting Objects by Spatial Divide-and-Conquer

ICCV2019年的文章，arxiv地址，出发点在于解决自然场景下区域人数范围无上限，与trainingset中场景人数有限的问题。自然场景下，人数的变化范围是[0,+∞)[0,+\infty)[0,+∞)，但是训练集中的图片场景有限，我们很难用有限的场景和有限的人数得到足够好的模型，来应对真实场景中[0,+∞)[0,+\infty)[0,+∞)范围的人数变化。Figure1描述了SHA数据集中的
rongliangzi_thu·2019-09-02 22:30

GauGAN，Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization 论文阅读

简介本文做的模型是从一张语义图（分割里的semanticmask）生成相应的一张真实图，下图的第一行是输入，不同的颜色代表不同的语义类别，第二行到第三行是生成的真实图像，其中每一行对应一种风格，每行最左边的图例为风格样式。这篇文章最主要的地方就是讨论了normalization层在语义信息里的作用。之前的方法，normalization层会过滤掉语义图的语义信息。为什么呢，可以看下图的例子。作者假
空苍地樱·2019-08-29 20:41

Attention Mechanism 序列学习任务中的注意力机制

Attention机制：序列学习任务（translation,QA,imagecaptioning,OCR等）上提升巨大；分类：空间注意力SpatialAttention时间注意力TemporalAttentionSoftAttention
Xu Liu·2019-08-28 20:33

【配准】空间变换网络Spatial Transformer Networks原理分析

说明：此文只分析STN层的原理。STN由三个部分组成：1、定位网络生成空间变换参数，如二维仿射变换参数：a11,a12,a21,a22,t1,t2。可以是任意的回归网络，如卷积网络，全连接网络等2、栅格生成器由变换参数获取在输入特征图上面的采样位置。下面详细解释。设U的shape为（H,W,C）,对应于高、宽、通道数，我们想要变换之后的特征图为V，V的shape为（H’,W’,C）。首先我们根据V
云若祯初·2019-08-28 17:30

STN（Spatial Transformer Networks）空间转换网络

个人笔记，补充知识部分为帮助理解补充知识点仿射变换与射影（透视）变换其实仿射变换和透视变换更直观的叫法可以叫做「平面变换」和「空间变换」或者「二维坐标变换」和「三维坐标变换」。如果这么命名的话，其实很显然，这俩是一回事，只不过一个是二维坐标（x,y），一个是三维坐标（x,y,z）。也就是：仿射变换：（6个参数）射影变换：（8个参数，a33是1）双线性插值https://blog.csdn.net/
吖吖尚·2019-08-26 10:39

GDAL学习笔记——OGR投影

解析坐标系当OGRSpatialReference对象被创建时，就可以解析该对象所包含的信息。
MANY_L·2019-08-23 16:21

基于人体骨架序列的视频行为识别

整体思路Reference:YanS,XiongY,LinD.Spatialtemporalgraphconvolutionalnetworksforskeleton-basedactionrecognition
谢小帅·2019-08-22 10:41

基于人体骨架序列的视频行为识别

整体思路Reference:YanS,XiongY,LinD.Spatialtemporalgraphconvolutionalnetworksforskeleton-basedactionrecognition
谢小帅·2019-08-22 10:41

SciPy常用函数简介

1、scipy.interpolate内插2、scipy.spatial.transform.Rotation三维旋转3、scipy.optimize.dual_annealing退火优化方法模拟退火算法常用于组合优化问题
Poe2017·2019-08-21 15:55

『深度概念』一文读懂Octave Convolution（OctConv）八度卷积

RyanXingMultimediaProcessing&ComputerVision.Paper|OctaveConvolution（OctConv）论文：DropanOctave:ReducingSpatialRedundancyinConvolutionalNeuralNetworkswithOctaveConvolution1
小宋是呢·2019-08-15 09:32

【语义分割】context module

ASPP-AtrousSpatialPyramidPoolingtensorflow实现：networkASPP是deeplabv3中的核心模块。
1273545169·2019-08-15 00:00

可分离卷积详解及计算量 Basic Introduction to Separable Convolutions

可分离卷积主要有两种类型：空间可分离卷积（spatialseparableconvolutions）深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolutions）空间可分离卷积从概念上讲
Jerry_Jin·2019-08-12 22:00

cs231n assignment2 ConvolutionalNetworks

文章目录ConvolutionNaiveforwardpassNaivebackwardpassMax-PoolingNaiveforwardNaivebackwardThree-layerConvNetSpatialBatchNormalizationGroupNormalizationforwardbackwardConvolutionNaiveforwardpass
一叶知秋Autumn·2019-08-11 20:58

Godot Shader特效:自定义Shader实现3D描边(outline)效果

上篇笔记《GodotShader特效:3D描边(outline)效果原理篇》介绍了Godot实现3D描边的原理，该文中是用Godot自带的SpatialShader通过调整参数实现的，由于这个效果在3D
吃烧烤的老王·2019-08-11 16:34

目标检测之SPP--spatial pyramid pooling layer

crop就是从一个大图扣出网络输入大小的patch，比如227×227warp就是把一个边界框boundingbox的内容resize成227×227但warp/crop这种预处理，导致的问题要么被拉伸变形、要么物体不全，限制了识别精确度。没太明白？说句人话就是，一张16:9比例的图片你硬是要Resize成1:1的图片，你说图片失真不？SPPNet训练和测试的方法基本一样一张任意尺寸的图片，在最后
swan777·2019-08-04 23:09

基于相似性的空域去燥

voidspatialWeightingDeNoise(unsignedchar*dst,unsignedchar*src,intwidth,intheight,intsrcStride,intdstStride
奋斗的麻雀·2019-07-21 21:23

python将字符串list写入excel和txt的实例

icasspimprovedhumanfaceidentificationusingfrequencydomainrepresentationfacialasymmetry',‘patternrecognitionunsupervisedmethodsclassificationhyperspectralimageslowspatialresolution
bymaymay·2019-07-20 09:53

DBSCAN密度聚类算法

DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH
十七岁的有德·2019-07-19 18:00

论文解读:Crowd Counting using Deep Recurrent Spatial-Aware Network

本次夏令营实验室安排的任务是精读并理解IJCAI2018的论文CrowdCountingusingDeepRecurrentSpatial-AwareNetwork，本文记录了我对这篇论文的一些解读Highlight
chenf99·2019-07-19 08:09

笔记-Handheld multi-frame super-resolution之一

Essentially,超分辨率重建的核心思想是用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率,convertingtimeresolutionintohighlyspatialresolution
think_deeply·2019-07-18 10:00

FCN

损失函数是在最后一层的spatialmap上的每一个pixel的loss和，在每一个pixel使用softmaxlos。FCN的
业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2019-07-09 17:24
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