arbitrary专题

[论文笔记]Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals

Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals 论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01086 github地址：https://github.com/mjq11302010044/RRPN 该论文是基于faster-rcnn框架，在场景文字识别领域的应用。创新点：生成带文字

Fast Poisson Disk Sampling in Arbitrary Dimensions

转自：https://www.jasondavies.com/poisson-disc/ http://www.cs.ubc.ca/~rbridson/docs/bridson-siggraph07-poissondisk.pdf Robert Bridson University of British Columbia Abstract In many applications in g

【PWN · heap | Arbitrary Alloc】2015_9447ctf_search-engine

和【PWN · heap | House Of Spirit】2014_hack.lu_oreo-CSDN博客略有区别，但都是通过malloc一块fake_chunk到指定区域，获得对该区域的写权限目录零、简单介绍一、题目分析 1.主要功能 2.index_sentence(): 增添一条语句到“库”中 3.search_word()：查询单词 4.read_str(

$CF908D New Year and Arbitrary Arrangement [概率DP]$

CF908D New Year and Arbitrary Arrangement [概率DP]

传送门 f[i][j] 表示有 i 个 a, j 个 ab 的期望, 设 A 为选 a 的概率, B 为选 b 的如果 i + j >= k 那么再放一个 b 就可以结束, 这种情况的期望就是转移的话初始状态如果是 0, 0 的话显然会死循, 因为一开始可能为 bbbbbbb... 但由于 A = 1 - B, 所以上面那个式子等价于所以初始状态设为 f[1]

【LSS】Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D

【LSS】Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D 1 摘要现有的自动驾驶车辆的主要目标是从多个传感器抽取语义信息，并将这些语义信息融合成一个 BEV 坐标系下的特征图，然后进行运动规划。本文作者提出了一个方法，该方法将任意多的相机数据转化成B

Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution 环境搭建【CVPR2019】| ❤️有效教程❤️

🥇 版权: 本文由【墨理】原创、在CSDN首发、保质保量 🍖 该博文对【用于超分辨率的任意放大倍数网络】 Meta-SR-Pytorch 代码，进行测试和训练步骤详细记录文章目录 🥇基础信息📕 环境搭建📗 预训练模型进行测试🔴 注意事项🔵 GPU 推理测试🔵 CPU 推理测试🟣 生成效果如下🟡 该博文测试代码分享 📙 Demo 训练🔶 使用GPU进行训练

Expressing Arbitrary Reward Functions as Potential-Based Advice将任意奖励函数表示为基于势能的建议

摘要 ------有效地吸纳外部建议是强化学习中的一个重要问题，尤其是在它进入现实世界的时候。基于势能的奖励塑形是在保证策略不变性的前提下，为agent提供特定形式的额外奖励的一种方式。本文提出了一种新的方法，通过隐含地将任意一个具有相同保证的奖励函数转化为动态建议势能的特定形式，使其保持为一个同时学习的辅助值函数。我们证明了这种方式提供的建议捕获了期望中的输入奖励函数，并通过实证证明了其有效性

【翻译】Diversified Arbitrary Style Transfer via Deep Feature Perturbation

通过深度特征扰动实现多样化的任意风格转移文章目录 Abstract1. Introduction2. Related Work3. 特定风格的特征空间4. 深度特征扰动5. Experimental Results5.1. Implementation Details5.2. Ablation Study5.3. 比较 6. Conclusion Abstract 图像风格转

Monocular arbitrary moving object discovery and segmentation 论文阅读

基本信息题目：Monocular Arbitrary Moving Object Discovery and Segmentation 作者：来源：BMVC 时间：2021 代码地址：https://github.com/michalneoral/Raptor Abstract 我们提出了一种发现和分割场景中独立移动的物体或其部分的方法。给定三个单眼视频帧，该方法输出语义上有意义的区域

Monocular arbitrary moving object discovery and segmentation 代码复现

环境 https://github.com/michalneoral/Raptor 1.创建environment.yaml name: raptorchannels:- pytorch- conda-forgedependencies:- python=3.8- pytorch=1.9.0- torchvision=0.10.0- cudatoolkit=11.1- pip con

Monocular arbitrary moving object discovery and segmentation 论文阅读

基本信息题目：Monocular Arbitrary Moving Object Discovery and Segmentation 作者：来源：BMVC 时间：2021 代码地址：https://github.com/michalneoral/Raptor Abstract 我们提出了一种发现和分割场景中独立移动的物体或其部分的方法。给定三个单眼视频帧，该方法输出语义上有意义的区域

论文翻译之Arbitrary Shape Scene Text Detection with Adaptive Text Region Representation

Arbitrary Shape Scene Text Detection with Adaptive Text Region Representation 摘要引言相关工作方法自适应文本区域表示文本候选框候选框修正训练目标实验Benchmarks实验细节网络学习与其它方法对比速度结论摘要场景文本检测在实时文本翻译、自动信息进入、盲人辅助、机器人感应等已有广泛应用。尽管很多

015_SSSSS_ Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization

Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 这篇笔记总结一下各种Normalization，不仅是AdaIN 1. Batch Normalization（BN）对于输入数据 x ∈ R N × C × H × W x \in R^{N \times C \times H \time

Domain Enhanced Arbitrary Image Style Transfer via Contrastive Learning

ABSTRACT 在这项工作中，我们使用一种新颖的风格特征表示学习方法来解决任意图像风格转移的挑战性问题。合适的风格表示作为图像风格化任务的关键组成部分，对于获得满意的结果至关重要。现有的基于深度神经网络的方法在内容特征的Gram矩阵等二阶统计量的指导下取得了合理的结果。然而，它们没有利用足够的风格信息，这会导致诸如局部失真和风格不一致之类的伪影。为解决这个问题，我们通过分析多种风格之间的异

TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes

Author 旷视科技Megvii(Face++) 文本检测 Paper：TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes, ECCV 2018 Idea c u r v e d curved curved t e x t text text弯曲形状的文本检测。传统的方法受到描述文本表述