申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577 OpenCV_连通区域分析（Connected Component Analysis/Labeling） 【摘要】 本文主要介绍在CVPR和图像处理领域中较为常用的一种图像区域（Blob）提取的方法——连通性分析法（连通区域标

主要是keras的示例都是图片分类。而真正的论文代码，又太大了，不适合初学者（比如我）来学习。 所以我查找了一些资料。我在google 上捞的。 其中有个教程让人感觉很好.更完整的教程。另一个教程。 大概就是说，你的输入ground truth label需要是(width*height,class number),然后网络最后需要加个sigmoid，后面用binary_crossentro

http://poj.org/problem?id=3687 非常坑的一道题，最后快要绕晕了。。 题意：有N个球，重量分别是1~N，给着n个球贴上标签。输入n，m代表n个球和m条边(a b)，代表 标签为a的要比标签为b的轻。最后输出标签1~N对应的重量（注意是重量，而不是轻重关系），还有要注意“ you should output the one with the smallest weig

题目链接：点击打开链接 很给力的道题，拓扑排序的应用，算是对TopSort认识更深了吧。 拓扑排序这里不做过多的解释，主要来说这道题的应用。 题目的意思就是给1——N质量的N个球贴标签，要求就是满足要求下的标签小的尽量轻。 没什么深入想，直接TopSort。果断WA，WA的。后来看题，发现了很多的问题。输出的是Label1-LabelN标签的重量。还有很多的问题没有看太清晰。 再看了几

第一次跳坑 POJ 3687 Labeling Balls Description Windy has N balls of distinct weights from 1 unit to N units. Now he tries to label them with 1 to N in such a way that: No two balls share the same label

Unsupervised Domain Adaptation via Structured Prediction Based Selective Pseudo-Labeling 基于结构化预测的选择性伪标记的无监督域自适应IntroductionRelated WorkProposed MethodExperiments and Results 基于结构化预测的选择性伪标记的无监

去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题。这 sequence labeling属于NLP的经典问题了，开始尝试用HMM，哦不，用CRF做baseline，by the way, 用的CRF++。 关于CRF的理论就不再啰嗦了，街货。顺便提下，CRF比HMM在理论上以及实际效果上都要好不少。但我要说的是CRF跑我这task还是不太乐观。P值0.6样子，R低的离谱，所以F1很

这篇原理讲的很到位 http://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577 此篇有实现代码 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9008921 不过第53行是个bug

论文地址：High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions 一篇使用HRNet进行语义分割和目标检测论文 HRNet=high resolution Net low resolution net就是用于分类的网络，通过stride逐步减少resolution，获取语义信息，最终得到分类 但是这种low-resolut

Leveraging Implicit Relative Labeling-Importance Information for Effective Multi-Label Learning   论文大纲： 背景介绍RELIAB（相对标记重要性感知多标签学习）方法实验分析总结和未来的问题   1、背景：        多标签学习处理的是一个由单个实例表示的训练实例，同时又与多个类标签相