1- import open3d失败，原因scipy版本过低： 2- ubuntu文件管理界面ctrl+L进入指定路径的文件夹
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116. 【论文理解】SBERT
Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks Abstract BERT不适合语义相似性搜索和...
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115.【论文理解】RP2K
RP2K 细粒度图像分类的大规模零售商品数据集 核心问题：用物体识别方法来识别货架上商品。 种类多、同类不同品类(或规格、角度)但外观相似、拍摄角度和光照差异大。2000种S...
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114. 【论文理解】LAB
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113. 【torch】反向传播弃inplace操作
报错：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified...
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112. 【论文理解】Partial FC: Training 10 Million Identities on a Single Machine之前的方法主要基于softmax损失函数的改进，但训练大量人脸比较困难。softmax损失中的负类在人脸表示中的重要性并不如想象中重要，文中为了softmax-based损失...
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110.【python】No module named ‘sklearn.utils.linear_assignment_’:
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108. mac升级、安装(填坑)gcc并安装bcolz
brew list查看到有gcc（或者含有多个），使用 brew uninstall --ignore-dependencies gcc卸载。其中的brew是MAC下包管理...
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107. mac下pip安装的包路径与各python路径
1- pip包路径terminal-> python2/python3-> import numpy -> numpy: 放在了conda中，在~/.bashrc中设置PAT...
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106. m个人分n种水果
m个人分n种水果，不同种水果的个数用fruit表示，每一个人不同拥有同种水果，求所有人分到水果的个数最大值。【双循环：对水果种类、各个人数】（只要水果种类没有分完就对每一个人...
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楼主您好，接上条：以及，回归损失中间的权重只需要通过均值进行缩放，调整原回归损失的大小即可，原文中不需对其进行归一化。
目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA
GitHub简书CSDN 1. 前言 目前。计算机视觉中的性能最好的目标检测方法主要分为两种: one-stage 和two-stage 方法。two-stage方法分为两步...
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博主您好，重写交叉熵的时候您对分类损失重写有误，应该是带有正权重的正样本CEloss和带有负权重的负样本CEloss权重之和。两者权重均进行归一化，就保证了正负样本的总损失不变。
目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA
GitHub简书CSDN 1. 前言 目前。计算机视觉中的性能最好的目标检测方法主要分为两种: one-stage 和two-stage 方法。two-stage方法分为两步...
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目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISAGitHub简书CSDN 1. 前言 目前。计算机视觉中的性能最好的目标检测方法主要分为两种: one-stage 和two-stage 方法。two-stage方法分为两步...
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105. CVPR2019/2018 paper list
cvpr2019 program list(June18 - June20): http://cvpr2019.thecvf.com/program/main_confere...
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104. netron使用
网页版: 见lutzroeder.github.io/netron/本地版：pip install netron使用netron可视化.h5模型： 支持以下框架(模型后缀):
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103. leetcode笔记(1~60)d1 leet1: 两数之和 https://leetcode-cn.com/problems/two-sum给定 nums = [2, 7, 11, 15], target...
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101. sudo pip install matplotlib --upgrade --ignore-installed six
三维图绘制中，报错"No module named 'mpl_toolkits.mplot3d' "：更新matplotlib包，跳过six的更新：