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ocean 海洋 behaviour 行为 frequency 频率 train 火车 constant 常数 thumb 拇指 dialogue 对话 capacity 容量 consult 咨询 shipment 装运 hide 隐藏 man 男人 applause 喝彩 hello 你好 generally 通常 action 行为 puzzle 难题 shore 岸 mo2022-2023学年英语周报七年级第5期答案及试题
进入查看：2022-2023学年英语周报七年级第5期答案及试题 If you’re a sports enthusiast, you know the weight that home field advantage has on the performance of a team. 1 What gives any team an upper hand when they’re playing at a home venue? CGoogle Stadia 分析
本文从产品功能，技术实现，基础设施等方面分析Google Stadia云游戏。 1 Google Stadia 基本情况 状态 2019-3月 GDC大会发布 2019-11月上线，首批上线14个国家：美國、加拿大、英國、法國、德國、意大利、西班牙、荷蘭、比利時、愛爾蘭、丹麥、瑞典、挪威、芬蘭 价格 Stadia ProWeakly-Supervised Crowd Counting Learns from Sorting rather than Locations 论文阅读笔记
弱监督人群计数:基于排序而非位置信息 ECCV2020 作者： 中国科学院大学 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室 中国科学院智能信息处理重点实验室 意大利-特兰托大学 1、摘要 在人群计数数据集中，位置标签是昂贵的，但它们没有被纳入评价指标。此外，现有的多任务方法采用高级人群计数Bayesian Loss for Crowd Count Estimation with Point Supervision文章解读
摘要 当前的人群计数大多是基于密度图估计，使用高斯核将标注点生成真值（Ground Truth）密度图，以真值密度图为监督信号，通过网络生成的密度图计数求和获得人群计数，以及计算损失。然而由于密集人群的重叠、遮挡和透视等原因，以高斯核生成的真值密度图很难使人群计数达到最佳效果。 本2017_Switching convolutional neural network for crowd counting
Switching convolutional neural network for crowd counting 说明概括一、Switch-CNN简介二、CrowdNet[2]和MCNN[3]三、方法四、Switch-CNN五、预训练 说明 本文是对以下这篇文章的总结及部分翻译。 Sam D B, Surya S, Babu R V. Switching convolutional neural networCrowd Counting 人群计数 [MCNN] 复现过程记录
目录一、开发环境二、论文代码Github三、操作步骤导入项目数据准备测试模型训练模型后话：第一次复现的论文，16年的CVPR。过程肯定有所不足，在这个过程中借鉴了很多博客的解决办法。当然这个记录会有很多纰漏和不足，如果朋友们有什么问题或者建议可以和我发邮件讨论，谢谢大家。734《Crowd Counting and Density Estimation by Trellis Encoder-Decoder Networks》密集人群检测论文笔记
本文贡献 提出了一个多路径的编解码网络 提出了SAL和SCL loss函数 网络结构 编码网络 解码网络 上采样网络 损失函数 实验结果 Ablady study《Adaptive Density Map Generation for Crowd Counting》密集人群检测论文笔记
背景 密度图\(D_g\)的生成对于最终网络预测结果\(D_e\)至关重要，但是密度图\(D_g\)生成的过程中，高斯核的大小常常是手动设定的，并且对于不同的数据集，核大小和形状通常不一样。这些手动选择的参数，对网络来说可能不是最优的。 本文贡献 验证手动选择的高斯核不是最优的 为了验证手动选