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搜索资源列表

  1. FewShotPapers:该存储库包含我们的FSL调查中提到的少量学习(FSL)论文-源码

  2. 少量论文 该存储库包含在ACM计算调查(JCR Q1,CORE A *)中发布的FSL调查中提到的少量学习(FSL)论文。 为了方便起见,我们还包括各个作者的公共实现。 我们将更新此论文清单,以定期包括新的FSL论文。当前版本已更新为2021.02.04。 引文 如果发现有帮助,请引用我们的论文。 article{wang2020generalizing, title={Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learn
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:24576
    • 提供者:weixin_42124743
  1. react-native-redux-starter:用于使用Redux和Redux-Saga进行React Native的入门套件-源码

  2. react-native-redux-starter 用于使用Redux和Redux-Saga进行React Native的入门套件 重要套餐: react-redux react-native纸重新选择用例设计模式,检查src / resource中的测试模块 运行说明: #setup react-native #setup reat-native论文 #setup
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:62914560
    • 提供者:weixin_42120283
  1. Riparian-community-and-litter-input:论文“河岸社区与垃圾输入之间的物种和功能多样性关系”的数据和R代码-源码

  2. 河岸社区和垃圾输入 论文“河岸社区与垃圾输入之间的物种和功能多样性关系”的数据和R代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:18432
    • 提供者:weixin_42134168
  1. strategyqa:TACL 2021的官方代码“亚里斯多德有没有使用笔记本电脑?带有内隐推理策略的问答基准”-源码

  2. 亚里斯多德有使用笔记本电脑吗?含内隐推理策略的问答基准 该存储库包含论文的正式代码: ,已在2021年在《计算语言学协会》(TACL)的《交易中发表。 引文 article{geva2021strategyqa, title = {{Did Aristotle Use a Laptop? A Question Answering Benchmark with Implicit Reasoning Strategies}}, author = {Geva, Mor and Khashab
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:26214400
    • 提供者:weixin_42104906
  1. LaneATT:标题为“在车道上睁大眼睛”的论文的代码-源码

  2. 莱恩ATT 该库适用于LaneATT,在提出了一种新的国家的最先进的车道检测模型的源代码“你的眼睛保持在车道:实时注意力引导车道检测”,由 , , , , 和 。 新闻(2021-03-01) :我们介绍Lane Lane的论文已被CVPR'21接受。 目录 1.先决条件 Python> = 3.5 PyTorch == 1.6,在CUDA 10.2上测试。在PyTorch 1.6上对模型进行了训练和评估。使用其他版本进行测试时,结果(指标)略有不同。 CUDA,用于编译NMS
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:786432
    • 提供者:weixin_42116805
  1. PedSurvey:从手工制作到深度特征,用于行人检测-源码

  2. 从手工到行人检测的深层功能:一项调查 该项目按照“”中的分类法,提供了有关行人检测的论文列表。 总结了单光谱行人检测和多光谱行人检测。 在中显示了某些方法在不同数据集上的性能。 如果您发现新论文或错误,请随时与我们联系。 消息 [3月。 ]: [Jan。 2021年7月7日]: [十二月2020年5月5日]:IEEE Trans中的某些方法( , , , , , , , , 和 )。或Conf。 [11月。 2020年9月19日]:一个新建的反向行人检测数据集( )
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:482304
    • 提供者:weixin_42116713
  1. Lip2Wav:这是包含我们2020年CVPR论文代码的存储库,标题为“学习准确的口语到语音合成的个别说话风格”-源码

  2. 更新:如果您正在寻找Wav2Lip, Lip2Wav 仅通过唇部动作即可产生高质量的语音。该代码是论文的一部分:在CVPR'20上发表的论文,学习个人说话风格以实现准确的语音合成。 | | 最近更新 发布了适用于所有扬声器的数据集和预训练模型! 已发布在LRW数据集上训练的多扬声器单词级Lip2Wav模型的预训练模型! (分支) 强调 在不受限制的情况下,仅通过嘴唇运动即可产生可理解的语音的第一项工作。 问题的序列到序列建模。 提供5个扬声器的数据集,其中包含100多个小时的视频数据!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42117150
  1. FFHQ-Aging-Dataset:FFHQ老化数据集-源码

  2. FFHQ老化数据集 || 概述 FFHQ-Aging是人脸数据集,旨在对年龄转换算法以及许多其他可能的视觉任务进行基准测试。 该数据集是NVIDIA 的扩展,在70,000张原始FFHQ图像的基础上,它还包含每个图像的以下信息: 性别信息(具有信心分数的男性/女性) 年龄段信息(10个班级,得分为可信度) 头部姿势(俯仰,横摇和偏航) 眼镜类型(无,正常或黑暗) 眼遮挡得分(0-100,每只眼睛的得分不同) 完整的语义图(19个类,基于CelebAMask-HQ标签) 如果您将此数据集用于您的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42107561
  1. rust-sgx-libs:用于真实执行的Rust库-源码

  2. rust-sgx-libs 适用于论文工作的实用程序锈库 react_crypto Rust库,其中包含用于认证加密的函数。支持:AES,海绵。 有关更多详细信息,请参见库文档。 react_net 用于网络通信的Rust库。 它处理以下之间的通信: 事件管理器及其软件模块 部署者和事件管理器 两个事件经理 讯息类型 信息 可以交换的最简单的消息。 查看函数read_message和write_message 格式为: 有效负载大小为16位 结果 操作的结果(如入口点调用)。 参见函数r
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:40960
    • 提供者:weixin_42125826
  1. ISONet:“用于视觉识别的深度等距学习”(ICML 2020)的存储库-源码

  2. 用于视觉识别的深度等距学习 该存储库是ICML论文的官方PyTorch实现: 用于视觉识别的深度等距学习,,,, 2020年国际机器学习大会(ICML) [],[ ] 介绍 在本项目中,我们认为等距的概念是训练深度ConvNet的中心指导原则。特别是,我们采用了极简主义的方法,并表明可以训练香草深等距网络(ISONet)(即,没有BN和快捷方式)并获得令人惊讶的良好准确性。我们还表明,如果与跳过连接结合使用,则即使完全不进行标准化,此类近等距网络(即R-ISONet)也可以实现与标准ResN
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:19456
    • 提供者:weixin_42097967
  1. SOREL-20M:Sophos-ReversingLabs 2000万个样本数据集-源码

  2. 索尔L-20M Sophos-ReversingLabs 2000万数据集 此存储库中包含的代码产生了可在s3://sorel-20m/09-DEC-2020/baselines 该代码取决于可通过Amazon S3在s3://sorel-20m/09-DEC-2020/processed-data/获得的SOREL数据集;要训​​练lightGBM模型,您可以使用s3://sorel-20m/09-DC-2020/lightGBM-features/提供的npz文件,或使用此处包含的脚本从处
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_42168830
  1. text_recognition_toolbox:text_recognition_toolbox-源码

  2. 文字识别工具箱 1.项目介绍 该项目是基于pytorch深度学习框架,以统一的改写方式实现了以下6篇经典的文字识别论文,论文的清单如下。该项目会持续进行更新,欢迎大家提出问题以及对代码进行贡献。 模型 文章标题 发表年份 模型方法划分 神经网络 《基于端到端的可训练神经网络基于图像的序列识别及其在场景文本识别中的应用》 2017年 CNN + BiLSTM + CTC 神经网络 《 OCR门控递归卷积神经网络》 2017年 门控循环抽提层+ BiSTM + CTC 扇子 《关注:在自然图像
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42162171
  1. mot_neural_solver:PyTorch的“学习用于多目标跟踪的神经求解器”的官方PyTorch实施(CVPR 2020口头)-源码

  2. 学习用于多目标跟踪的神经求解器 这是我们的CVPR 2020(口头)论文《学习多目标跟踪的神经求解器》的正式实施( , ) 更新 (2020年11月)添加了对 (包括对象检测器微调)的支持并处理了较长的序列,解决了OOM错误的问题。 (2020年6月)代码发布。 设置 克隆并输入此存储库: git clone --recursive https://github.com/dvl-tum/mot_neural_solver.git cd mot_neural_solver 为此项目创建一
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:770048
    • 提供者:weixin_42112894
  1. C2L_MICCAI2020-源码

  2. C2L_MICCAI2020 这是MICCAI 2020早期接受的论文“比较学习:通过比较图像表示在射线照片上超越ImageNet预训练”的存储库 介绍 C2L的目标是仅通过使用2D射线照片提供一种有效的预训练方法。它旨在灵活支持快速实施。具体来说,您可以通过简单地配置数据集路径来运行这些实验。 引文 inproceedings{zhou2020C2L, title={Comparing to Learn: Surpassing ImageNet Pretraining on Radiogr
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_42119989
  1. Pyramid-Attention-Networks:具有多个图像恢复任务的新SOTA结果的“用于图像恢复的金字塔注意力网络”的PyTorch代码-源码

  2. 金字塔注意力网络用于图像恢复 该存储库适用于以下论文中介绍的PANet和PA-EDSR ,,,,,,,和“金字塔关注网络的图像复原”, 该代码基于和并在具有Titan X / 1080Ti / V100 GPU的Ubuntu 18.04环境(Python3.6,PyTorch_1.1)上进行了测试。 内容 介绍 自相似性是指在图像恢复算法中广泛使用的先验图像,即较小但相似的图案倾向于在不同的位置和比例上出现。但是,最近的基于深度卷积神经网络的高级图像恢复方法没有依靠仅处理相同规模信息的自注意神
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42139460
  1. EasyQuant:EasyQuant(EQ)是一种有效且简单的训练后量化方法,它可以有效地优化权重和激活的比例-源码

  2. EasyQuant:通过尺度优化进行训练后量化 EasyQuant(EQ)是一种有效且简单的训练后量化方法,它可以有效地优化权重和激活的比例。我们的论文可在 要求 pip install -r requirements.txt 更新: 2020年6月25日:我们发布了EasyQuant.pdf文件和eq-ncnn。 2020年6月24日:我们发布了VGG16示例。 资料准备 首先,对于ImageNet1k分类任务,请下载 。我们从ImageNet val中将3000个校准图像随机采样到dat
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:100352
    • 提供者:weixin_42107491
  1. SSKD:[ECCV2020]知识提炼遇到自我监督-源码

  2. 普通话 此回购协议是论文《 (ECCV 2020)的实现。 先决条件 此存储库已在Ubuntu 16.04.5,Python 3.7,PyTorch 1.5.0,CUDA 10.2中进行了测试。使用此存储库之前,请确保安装pytorch,torchvision,tensorboardX,numpy。 跑步 教师培训 教师培训的一个例子是: python teacher.py --arch wrn_40_2 --lr 0.05 --gpu-id 0 您可以在其中通过标志--arch指定体系结构
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:336896
    • 提供者:weixin_42122988
  1. cutblur:重新考虑数据增强以实现图像超分辨率(CVPR 2020)-源码

  2. 重新考虑数据增强以实现图像超分辨率(CVPR 2020) 该存储库提供了以下论文的官方PyTorch实现: 重新思考图像超分辨率的数据增强:全面分析和新策略* 1 , * 2 , 2 *表示相等的贡献。大多数工作在NAVER Corp.中完成。 1个EPFL 2阿久大学 摘要:数据扩充是提高深度网络性能的有效方法。不幸的是,当前的方法主要是针对高级视觉任务(例如分类)而开发的,而针对低级视觉任务(例如图像恢复)的研究很少。在本文中,我们对应用于超分辨率任务的现有增强方法进行了全面分析。我们发
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_42122878
  1. ntm-pytorch:Pytorch中的神经图灵机-源码

  2. 神经图灵机(Pytorch) 论文代码 亚历克斯·格雷夫斯,格雷格·韦恩,伊沃·丹尼赫尔卡 神经图灵机(NTM)包含与外部存储资源耦合的循环网络,可以通过注意力过程与之交互。因此,NTM可以称为记忆增强神经网络。它们是端到端可区分的,因此被假定为能够学习简单的算法。由于在没有增加参数和计算的情况下存在外部存储器,因此它们在学习几种算法任务方面胜过LSTM。 该存储库是神经图灵机的稳定的Pytorch实现,并且包含用于训练,评估和可视化“复制”,“重复复制”,“关联召回”和“优先排序”任务的结果的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42128676
  1. MBM_implementation:MBM近似乘法算法的实现-源码

  2. MBM_实现 MBM(用于近似整数和浮点乘法的最小偏置乘法器)的实现 此回购包含了我在cfaed实验室TU Dresden的本科论文的在建工作。 内容: MBM HDL实施Verilog src文件和testbench MBM的自定义卷积 MNIST_MBM-检查MNIST数据集上的MBM多实现 {将会被更新!} 每周更新 参考文件PDF
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:108003328
    • 提供者:weixin_42181545
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