文章目录 0 简介1 项目介绍1.1 提取文本特征1.2 聚类算法选择 2 代码实现2.1 中文文本预处理2.2 特征提取2.2.1 Tf-idf2.2.2 word2vec 2.3 聚类算法2.3.1 k-means 2.3.2 DBSCAN2.4 实现效果2.4.1 tf-idf + k-means聚类结果2.4.2 word2vec + k-means 聚类结果 最后 0 简介 今天学长向大家...

下载 error MSB8036: 找不到 Windows SDK 版本8.1。请安装所需的版本的 Windows SDK 或者在项目属性页中或通过右键单击解决方案并选择“重定解决方案目标”来更改 SDK 版本。 error：D8016 “/ZI”和“/Gy-”命令行选项不兼容 ”问题解决 ...

ed convolution和每个池化层(从而完全消除了它们)。SPD-Conv由 space-to-depth (SPD)层和non-strided convolution(Conv)层组成，可以应用于大多数CNN架构。 我们在两个最具代表性的计算机视觉任务下解释了这种新的设计：目标检测和图像分类。然后，我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和...

文章目录 摘要 1、介绍 2、相关工作 3、渐进特征金字塔网络 4、实验 5、结论 摘要 在目标检测任务中， 多尺度特征在编码具有尺度方差的 目标方面具有重要意义。 多尺度特征提取的一种常见策略是采用经 典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。 然而， 这些方法存在 特征信息丢失或退化的问题， 削弱了非相邻层次的融合效果。 本文 提出了一种支持非相邻层次直接交互的渐近特征金字塔网络 (AFPN)。 ...

2.4 计算机视觉中的距离度量 在深度学习和计算机视觉中，距离度量通常用于比较图像、视频或其他数据的特征或嵌入。根据具体任务和数据属性，可以使用不同类型的距离度量。下面介绍了深度学习和计算机视觉中使用的一些常见类型的距离度量。 余弦相似性距离：余弦相似性测量向量空间模型（VSM）中两个向量之间的距离。余弦相似性Sc（τa，τp）和两个向量τa和τp之间对应的余弦距离Dc（τa、τp）可以定义如下2.6...

论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址：https://github.com/madao33/computer-vision-learning 1.是什么？ SE-NET网络是一种基于卷积神经网络的模型，它引入了SE（Squeeze-and-Excitation）块来增强通道之间的相互关系。SE块通过学习每个通道的重要性权重，使得有用的特征被放大，没有用的...

文章目录 两台服务器：业务需求：需求实现：负载均衡方式（常用的三种）：相关文章 两台服务器： 业务需求： 有两台服务器，一台供于线上使用（172.16.10.10），一台供于研发使用（172.16.10.20） 如果线上的服务器挂了，需要将所有请求转移到研发的机器上，以确保线上服务正常使用； 正常时间还是线上使用线上的服务器，研发用研发的服务器；只有在线上服务器挂了的时候才会使用备用的研发服务器； ...

在预处理中用于预训练网络模型的均值和标准差的几种形式 flyfish 文章目录 在预处理中用于预训练网络模型的均值和标准差的几种形式形式1形式2形式3形式4形式5 形式1 也就是常见的值 RGB顺序 mean= 0.485, 0.456, 0.406 # RGB meanstd = 0.229, 0.224, 0.225 # RGB standard deviation 引用自 Yolov5 v6...

代计算机视觉应用中，图像和视频理解技术在不利用手动标签或使用一些手动标签的情况下解决复杂的现实世界任务是一个具有挑战性的问题。 解决大型数据集必要性的流行方法包括： i）自监督学习（SSL）[13]、用于对象检测的半监督学习（semi-SL）[14]和具有挑战性的开销视角下的实例分割任务[15]； ii）用于在具有挑战性数据集上推广全景分割[16]任务的SSL， iii）用于时空判别嵌入的不确定性感知...

2.1用于现实世界应用的计算机视觉的基本概念 有许多中间步骤涉及应用计算机视觉算法来解决现实世界中的问题。机器视觉算法从光学传感器的图像采集开始，并最终解决现实世界的决策任务，如自动驾驶汽车、机器人自动化和监控。设计现代计算机视觉算法包括传感器数据编码、解码、数据扩充和预处理、数据分解为训练/val/测试、特征提取、机器学习或深度学习算法设计，然后直观地利用模型特征预测任务解决方案或组合多个任务解决方...