本文介绍一篇 ICCV 2019 的论文『Disentangling Monocular 3D Object Detection』。详细信息如下：论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.12365项目链接：https://research.mapillary.com/publication/MonoDIS/0.动

SVG 转换在SVG图像中创建的形状。例如，移动，缩放和旋转形状。这是显示垂直或对角线文本的便捷方法。一、转换简单示例例：＜svg xmlns＝＂http：／／www．w3．org／2000／svg＂

理解问题在处理计算机视觉问题时,我们经常遇到需要对整个数据集应用某种形式的转换的情况。Keras中的ImageDataGenerator类提供了各种转换,如翻转、规格化等。然而,应用在Keras中不可用的自定义转换变得非常困难

作者 大话IT通过静态链接，可以生成一个可执行文件，这个可执行文件既可以是完全链接的也可以是部分链接的，对于部分链接的可执行文件，有些符号引用需要等到可执行文件加载时甚至是运行时才会进行符号解析和重定位

Hive涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解:正文开始:一． Hive概览1．1 hive的简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能

一、信号1． 基本概念信号是在软件层次上对中断机制的一种模拟,在原理上,一个进程收到一个信号与处理器收到一个中断请求可以说是一样的。信号是异步的,一个进程不必通过任何操作来等待信号的到达,事实上,进程也不知道信号到底什么时候到达

现在计算机视觉和计算机图形学非常流行，这是因为它们与人工智能有着广泛的联系，它们的主要共同点是使用OpenCV库，以便像人类一样对数字图像或视频（CV）或生成图像（CG）有高层次理解。

前言:一直想写损失函数的技术总结,但网上已经有诸多关于损失函数综述的文章或博客,考虑到这点就一直拖着没写,直到有一天,我将一个二分类项目修改为多分类,简简单单地修改了损失函数,结果一直有问题,后来才发现是不同函数的标签的设置方式并不相同

Yann LeCun在很多演讲中反复提到一个著名的蛋糕比喻： 如果人工智能是一块蛋糕，那么强化学习（ Reinforcement Learning）是蛋糕上的一粒樱桃，监督学习（Supervised Learning）是外面的一层糖霜，无监督学习（ Unsupervised Learning）则是蛋糕胚。 目前我...

本文作者薛云峰，主要从事视频图像算法的研究，于浙江捷尚视觉科技股份有限公司担任深度学习算法研究员。 相信很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现...