weighting专题

论文:Term-Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval翻译笔记(自动文本检索中的术语加权方法)

文章目录 论文标题:自动文本检索中的术语加权方法摘要1. 自动文本分析2. 词权重规范3. 术语加权实验4 推荐4.1 查询向量4.2 文档向量 论文标题:自动文本检索中的术语加权方法 论文链接:https://www.cs.colostate.edu/~howe/cs640/papers/salton_termWeighting.pdf 在自动文本检索中,术语加权

Scholarly impact assessment:a survey of citation weighting solutions 2019翻译

Scholarly impact assessment:a survey of citation weighting solutions 摘要 学术影响评价一直是一个热点问题。它在评价研究人员、科学论文、科学团队和科学机构方面发挥了重要作用。学术影响评估也用于解决基本问题,如奖励评估、资金分配、晋升和招聘决策。学者们普遍认为,使用加权引文来评估学术影响力更为合理。虽然大量研究者使用加权引文来获

指数加权平均值滤波Exponential Weighting Method(博途SCL功能块)

在了解指数加权均值滤波算法之前大家可以熟悉下滑动平均值滤波(Lamuda=1.0时,指数加权滤波和滑动平均值滤波算法一模一样),滑动平均值滤波算法的详细介绍,请参看下面文章博客,这里不再赘述。 博途PLC各种平均值滤波算法对比(SCL+梯形图代码)_博途数字滤波梯形图_RXXW_Dor的博客-CSDN博客此文会对比各种滤波算法的优劣,给出具体算法描述和测试代码算术平均值不区分原始数据的质量,特殊

Feature Weighting and Boosting for Few-Shot Segmentation阅读笔记

Feature Weighting and Boosting for Few-Shot Segmentation阅读笔记 图2 图3 3.1 深度网络的训练 图2表示本文中一部分深度结构的部分训练过程(没有包含本文的第二个优点,训练时没有包含),这个结构是在一些support x_s与query x_q的图像上进行的训练。首先使用一个卷积网络提取x_s的特征F_s和x_q的特征F_q,其

《Learning a Unified Sample Weighting Network for Object Detection》论文笔记

《Learning a Unified Sample Weighting Network for Object Detection》论文笔记 论文翻译摘要介绍正文现存的采样方法中存在的问题样本加权的联合学习设计统一的样本加权网络 实验 论文翻译 时间:2020.9.15 论文主题:目标检测 原文:link 代码:code 摘要   区域采样或区域加权对于基于区域的目标检测器

【目标检测】一张图理解DW(A Dual Weighting Label Assignment for Object Detection)

该图仅为作者研究过程中的笔记,根据本人习惯记录,请谨慎阅读 根据mmdetection代码总结

《Universal Weighting Metric Learning for Cross-Modal Matching》---CVPR2020 论文阅读

现有的度量学习方法大多是为单模态匹配而发展的,不适合异构数据的跨模态匹配,为了解决这个问题,作者提出了一个简单并且具有可解释性的通用的权重框架对于跨模态匹配,使用两个多项书来就算正负样本对的权值,此外,作者在通用权框架下引入了一种新的多项式损失,它分别定义了正信息对和负信息对的权函数,可以有效地从冗余对中选择信息对,并给不同的对分配适当的权重,从而提高性能。    Universal

【论文笔记】RGB-D SLAM in Dynamic Environments Using Static Point Weighting(静态权值策略)在动态环境中使用静态点加权的RGB_DSLAM

文章摘要 针对动态环境,提出了一种基于实时深度边缘的RGB_D SLAM系统。这个系统与现有的最先进的动态环境方法相比,可以显著地减小跟踪误差。 研究背景与论文工作 导航定位随着相机成本的减小发展越来越快,其中在SLAM系统中扮演者很重要角色的视觉测量仍不成熟。目前最先进的研究方法都是假定环境是静态的,忽略了动态环境中经常出现的人、物等因素的影响。而视觉测量目前主要分为两大阵营,一种是上一篇