MAX11210为单通道提供高达23.9位有效分辨率其它

MAX11210为单通道提供高达23.9位有效分辨率

MAX11210为单通道，24位ADC提供了在<300μA业界领先的23.9位有效分辨率(ENOB的)。较高的ENOB消除耗电的增益级，同时实现最高的精度从传感器成为可能。这使得MAX11210满足4 - 20mA回路功率预算紧张的传感器(为500...

"基于动态原型单元的视频异常检测

标签：个文件的5个标签自动编码器的帧重构动态原型单元编码视频异常检测非监督学习问题

15425基于Meta Prototype Network李辉1，陈澈2，甄翠1*，徐春艳1，李永1，杨建艳12南京理工大学PCALab，2北卡罗来纳大学夏洛特分校{hubrthui，zhen.cui，cyx，yong.li，csjyang}@ njust.edu.cn，chen....

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于元学习和通道剪枝的轻量级遥感图像目标检测方法

标签：目标检测 YOLO 学习

图1-1中的动物图像源于百度图片库，如图所示，目标检测的任务是找出输入图像中所有待检测的目标物体并确定它们的类别和位置，分类任务是在网络模型获取到输入图像时，判断图像中是否包含符合需求类别的物体，包含...

下采样中的局部重要性建模以增强特征学习

标签：区分性任务下采样层池化策略本地重要性 LIP算法

3355LIP：基于本地重要性的合并王子腾高...在这个框架中，我们分析了这些广泛使用的池层的问题根据这一分析，我们提出了一个概念上简单，通用，和有效的池层的基础上局部重要性建模，称为本地重要性为基础的池（LIP）。

L0CV开源项目节选 | 第 23 章轻量级网络浅析

标签：计算机视觉模型压缩轻量级网络

努力打造GitHub最好的计算机视觉中文学习媒介，结合图示、代码和HTML的交互式学习平台。节选第23章-轻量级网络浅析。

像素级一致性下的无监督视觉表征学习方法

标签：像素级一致性对比学习密集特征表示借口任务学习无监督表征学习

116684增强你自己：探索无监督视觉表征学习的像素级一致性谢振达*13，林雨桐23，张征3，曹跃3，林志颖3，韩虎31清华大学2西安3微软亚洲研究院[email protected]@stu.xjtu.edu.cn{zhez，yuecao，...

计算机视觉算法岗面试题

大佬的面试经验：https://www.nowcoder.com/discuss/128148 以及大佬的博客：https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/83043170

语义级别的对齐方法：Stuff和Things的差异化处理

标签：语义分割问题无监督域适应方法特征对齐分割准确性

126350Stuff和Things的差异化处理：一种简单的语义分割无监督域适应方法0Zhonghao Wang 1，Mo Yu 2，Yunchao Wei 3，Rogerio Feris 2，Jinjun Xiong 2，Wen-mei Hwu1，Thomas S. Huang 1，Honghui ...

多项式池：一种改进的语义分割方法

标签：多项式池构建细节敏感语义分割训练分割模型标准池的选择 P-池的优越性

1利用多项式池构建细节敏感语义分割甄伟2、3、张静怡1、3、刘丽3、范铸3、沈福民1、周毅3、刘思4、孙耀2、邵凌31. 电子科技大学计算机科学与工程学院未来媒体研究中心，成都，中国2. 中国科学院信息工程研究所，中国...

基于网络爬虫视频的弱监督语义分割

标签：弱监督语义分割视频爬虫类标签检索图像分类歧视性定位技术

7322基于网络爬虫视频的弱监督语义分割Seunhoon Hong<$DonghunY eo$Suha Kw ak Honglak Lee<$Boh yung Han<$†POSTECHPOGIST§UniversityofMichiganPohang，Korea Daegu，Korea Ann Arbor，MI，USA{maga33，hanulbog...

连续手语识别的自互蒸馏学习方法

标签：连续手语识别深度学习视觉模块上下文模块自互蒸馏学习

11303权重向量连续手语识别的自互蒸馏学习郝爱明1，2，闵悦聪1，2，陈西林1，21中国科学院智能信息处理重点实验室，中国科学院计算技术研究所，北京，1001902中国科学院大学，北京，100049{aiming.hao，yuecong.min}...

Fully Convolutional Networks for Continuous Sign Language Recognition Abstract. Continuous sign language recognition (SLR) is a challenging task that requires learning on both spatial and temporal ...

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

标签：深度学习 VGG16

原文：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 用于大规模图像识别的极深卷积网络摘要：在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。...

镜头评价指标及测试方法【四】————手机摄像头调查

先来一份调研数据： 2019 年，全球六大手机品牌的市场份额总计达到 73.3%，同比上升 3.98 个百分点。2019年是 5G 手机出货的元年，头部厂商发布强势产品，在 5G 手机领域依然占据非常高的市场份额。...

VGG（论文翻译）

标签：深度学习卷积计算机视觉

VGG（论文翻译） Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 用于大规模图像识别的超深度卷积网络 ABSTRACT 摘要 In this work we investigate the effect of the convolutional network ...

翻译和笔记--FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network

标签： OCR

文章目录笔记1.FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network2.Abstract3.Introduction4.Related Work4.1.Text Detection4.2.Text Recognition4.3.Text Spotting5.Methodology5.1.Overall Architecture...

VC单位线程是如何处理消息的.txt

标签：编程 stream microsoft

2005-09-01单位线程是如何处理消息的.txt - [VC专栏]Windows的消息处理机制是用如下代码进行消息处理的:MSG message;While(::GetMessage(&message,NULL,0,0)){::TranslateMessage(&message);::DispatchMessage(&...