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leetcode

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链表 LRU 缓存 get方法实现的时候需要注意的是因为是LRU，所以在获取之后需要把该节点移动到链表的头节点位置，添加也是 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47...

Posted by DYC on October 31, 2023

java框架学习

java框架学习

java框架学习 springboot+springmvc 前端学习 html 特点 事例 css 三种引入方式 css选择器 javascript 基础语法 输出语句的三种方式 变量 1.可以重复定义；2.作用域是全局 变量的数据类型 函数 数组对象 String对象 Json对象 现在常...

Posted by DYC on October 30, 2023

go教材

go Learning

The Go Programming Language

Posted by DYC on October 27, 2023

验证指标

semantic segmentation

指标 二分类指标 True Positives,TP：预测为正，实际为正，预测为正样本是对的 False Positives,FP：预测为正，实际为负，预测为正样本是错的 True Negatives,TN：预测为负，实际为负，预测为负样本是对的 False Negatives,FN：预测为负，实际为正，预测为负样本是错的 Accuracy 即对于给定的数据，分类正确的样本数占...

Posted by DYC on September 26, 2023

BiseNetV2

semantic segmentation

BiseNetV2 低级细节和高级语义对于语义分割任务都是必不可少的 motivation 很多语义分割模型实现高精度依赖于他们的backbone，有两种包括使用膨胀卷积的backbone和使用连续下采样的结构，这样的结构因为计算量的问题会增加很多时间 contribution 提出了一种高效有效的双向结构，称为双边分割网络，用于实时语义分割，它分别处理空间细节和类别...

Posted by DYC on September 20, 2023

后处理

semantic segmentation

数据后处理 腐蚀膨胀 用来处理图形问题上。总结性的来说： + 膨胀用来处理缺陷问题； + 腐蚀用来处理毛刺问题 膨胀 首先指定对每个像素点膨胀的范围，比如指定范围为3 * 3的矩阵，卷积计算后，该像素点的值等于以该像素点为中心的3 * 3范围内的最大值。如果是二值图像，所以只要包含周围白的部分，就变为白的。 1 2 3 kernel = np.ones((3, 3), dtype=...

Posted by DYC on September 15, 2023

数据结构学习

数据结构

数据结构学习 数据结构：线性结构+非线形结构 线性结构 非线形结构 数组、广义表、树、图 稀疏数组 处理方式 实例 稀疏矩阵与二维数组转化思路 代码实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 3...

Posted by DYC on September 6, 2023

DDRNet

semantic segmentation

DDRNet motivation 现在语义分割模型很多通过消耗时间来提高性能，很多实时的网络 contribution 提出了一组用于实时语义分割的高效骨干网，提出的深度双分辨率网络由两个深度分支组成，在两个分支之间进行多次双边融合 设计了一种新的上下文信息提取器DAPPM模块，能够扩大感受野和融合多尺度低分辨率的上下文内容 DDRNets在分割精度和推理速度...

Posted by DYC on September 4, 2023

pidnet

semantic segmentation

pidnet motivation 双分支模型高分辨率与低频上下文信息直接融合导致出现细节信息特征容易被周围上下文淹没的问题 contribution 将CNN和PID联系起来，并提出了一个基于PID控制器架构的三分支网络 提出了Bag融合模块，用于平衡细节和上下文特征 architecture 作者认为每个对象内部像素的语义是一致的，并且只在相邻对象的边界上...

Posted by DYC on September 3, 2023

mask2former

semantic segmentation

Mask2former motivation 希望能提出一种universal的结构能够完成各种分割任务，包括语义分割和实体分割 contribution 在Transformer解码器中使用了掩蔽注意力，它将注意力限制在以预测片段为中心的局部特征上，这些片段可以是对象，也可以是区域，这取决于用于分组的特定语义。 使用多尺度高分辨率特征来帮助模型分割小对象/区域 ...

Posted by DYC on August 31, 2023

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