combining专题

改进的《Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production》铅笔画算法

随着深度学习越来越热,在图像领域,通过卷积神经网络训练的模型可以得到很酷炫的图像风格化效果,比如app store上的prisma应用,可以获得很好的效果,但是速度要稍微慢一些。不过传统的数学方法也可以做的很好,需要的只是你的想象力以及算法设计能力。        本文实现的铅笔画算法,基于论文《Combining Sketch and Tone for Pencil Dr

Combining 结合操作

startWith( ) — 在数据序列的开头增加一项数据merge( ) — 将多个Observable合并为一个mergeDelayError( ) — 合并多个Observables,让没有错误的Observable都完成后再发射错误通知zip( ) — 使用一个函数组合多个Observable发射的数据集合,然后再发射这个结果and( ), then( ), and when( ) — (

CF618G Combining Slimes 题解

CF618G Combining Slimes CF618G Combining Slimes 首先考虑根据期望的线性性质对于每一个数分开来计算贡献,之后再求出每一个数出现的概率即可。 也不是很清楚这个东西是不是线性性质。 但是说实话就是对于所有数一起考虑是不能入手的。 之后我们发现事实上任意的数都有可能出现,发现其没有取模,我们不妨计算一下一个数可能出现的概率。 如果说

多标签分类论文笔记 | (含代码复现,巨坑总结)Combining Metric Learning and Attention Heads...(MLD-TResNet-L-AAM/GAT+AAM)

个人论文精读笔记,主要是翻译+心得,欢迎旁观,如果有兴趣可以在评论区留言,我们一起探讨。 Paper: https://arxiv.org/pdf/2209.06585v2.pdf Code: https://github.com/openvinotoolkit/deep-object-reid/tree/multilabel 文章目录 一、论文翻译+理解0. 摘要1. 介绍2. 相

加权框融合 WBF(Weighted Boxes Fusion: combining boxes for object detection models)

文章标题:《Weighted Boxes Fusion: combining boxes for object detection models》 文章PDF地址:https://arxiv.org/abs/1910.13302 GitHub地址:https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion 简介 作者认为,在目标检测任务中,当实时性要求不强

01 Incentive Mechanism for Reliable Federated Learning: A Joint Optimization Approach to Combining R

01 Incentive Mechanism for Reliable Federated Learning: A Joint Optimization Approach to Combining Reputation and Contract Theory 概括 1基于声誉衡量可靠性,选择矿工。 2区块链管理声誉。 3奖惩。 在本文中,我们首先引入声誉作为衡量移动设备可靠性和可信度的指标。