convolutional segmentation multi-stage temporal
[题解]CFgym103470E Paimon Segment Tree
Paimon Segment Tree 区间加，求一段时间内的区间平方和。 \(n, m, q \le 5 \times 10^4\)。 对时间维差分一下，变成询问区间历史平方和。 离线下来扫描线，扫描线维护时间维，数据结构维护序列维。 考虑维护二元组 \((a, s)\) 表示当前位置值为 \(a ......
Recurrent Marked Temporal Point Processes: Embedding Event History to Vector
目录概MotivationMarked Temporal Point Process代码 Du N., Dai H., Trivedi R., Upadhyay U., Gomez-Rodriguze M. and Song L. Recurrent marked temporal point pr ......
Temporal Point Processes
目录TPPEvolutionary point processesConditional intensity function [\(t\)]Conditional intensity function [\(t, \kappa\)]InferenceSimulationInverse Method ......
Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks
目录概符号说明DistillGCNLocal Structure Preserving代码 Yang Y., Qiu J., Song M., Tao D. and Wang X. Distilling knowledge from graph convolutional networks. CVP ......
《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》阅读笔记
论文标题 《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》 干什么活：交通流预测（traffic flow forecasting ） 方法：动态图卷积网络（Dynamic Graph Convolu ......
城市时空预测的统一数据管理和综合性能评估 [实验、分析和基准]《Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark]》
2023年11月1日，还有两个月，2023年就要结束了，希望在结束之前我能有所收获和进步，冲呀，老咸鱼。 摘要 解决了访问和利用不同来源、不同格式存储的不同城市时空数据集，以及确定有效的模型结构和组件。 1.为城市时空大数据设计的统一存储格式“原子文件”，并在40个不同的数据集上验证了其有效性，简化 ......
E. Tracking Segments
E. Tracking Segments 题目大意： 给一个全为零的数组，m次询问区间，q次修改，定义一个区间中的1个数严格大于0个数为漂亮，问在第几次修改后出现了第一个完美区间。 思路： 对修改次数进行二分，利用前缀和判断区间中的1个数，时间复杂度为$mlog(q)$ code int n, m; ......
PAT_A1104 Sum of Number Segments
Given a sequence of positive numbers, a segment is defined to be a consecutive subsequence. For example, given the sequence { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 }, we ......
CF1572F Stations 题解-Segment Tree Beats
20231025 CF1572F Stations 题解-Segment Tree Beats 吉司机线段树好题！！！CF3400。 传送门 Statement 有 \(n\) 个广播站，第 \(i\) 个广播站高度为 \(h_i\)，范围为 \(w_i\)。初始 \(h_i=0,w_i=i\)。广 ......
论文：Going Deeper with Convolutions-GoogleNet
论文名： Going Deeper with Convolutions 深入了解卷积 了解GoogleNet 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
ST-SSL: 用于交通流量预测的时空自监督学习《Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction》(交通流量预测、自监督)
2023年10月23日，继续论文，好困，想发疯。 论文：Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction Github：https://github.com/Echo-Ji/ST-SSL AAAI 2023的论文 ......
CF981E Addition on Segments
将操作按右端点从小到大排序，这样对于当前值相同的点，只有最右边的那一个是有用的。 令 \(f_i\) 表示当前值为 \(i\) 最靠右的点的位置，转移直接暴力判断能否取 \(\max\) 即可，时间复杂度 \(O(nq)\)。 这个东西看起来就不好优化。 不妨调换状态和值，令 \(f_{i,j}\) ......
Temporally Grounding Natural Sentence in Video
Temporally Grounding Natural Sentence in Video 摘要：我们引入了一种有效且高效的方法，可以在长的、未修剪的视频序列中建立（即本地化）自然句子。 具体来说，提出了一种新颖的时间地面网络（TGN）来暂时捕获视频和句子之间不断变化的细粒度逐字交互。 TGN 基 ......
CF837G Functions On The Segments
CF837G Functions On The Segments Functions On The Segments - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 目录CF837G Functions On The Segments题目大意思路code 题目大意 你有 \(n\) ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型交互式分割+掩膜保存（三）
我之前分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下交互式语义分割代码，可以通过鼠标点击目标物生成对应的掩膜，同时我还加入了掩膜保存的代码。 ......
论文阅读（四）—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......
论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG
论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
论文阅读（三）——Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition
代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 ......
ABC159F Knapsack for All Segments
原题 翻译 \(O(n^3)\) 的朴素 \(dp\) 是 simple 的 考虑定义一个子序列是”好的子序列”当且仅当 \(a_l\) 和 \(a_r\) 都在子序列中，容易发现他对答案的贡献是包含他的区间，即 \(l \times (n - r + 1)\) 先说我自己的做法：设 \(dp_{i ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
Convolutional Neural Networks（CNN）
数学基础 卷积 卷积这一概念从最原始来说属于一种数学的运算方法，两个数列进行卷积，是指将一个数列翻转后，从另一个数列最左侧开始滑动求和 来到计算机科学中，由于卷积核往往采用对称矩阵，所以翻转这一动作实际就可以忽略掉了。通过卷积核中数据的不同排列，实现提取出输入图片中的特定特征。 训练 + 预测 目前 ......
gdb 调试segmentation fault 步骤 转载博客
（1）执行命令：ulimit -a 查看系统是否可以产生core文件，如果core file size 是0 就需执行第二步 （2）执行命令：ulimit -c 2048, 2048是你指定的core文件大小，可以根据自己的需要修改 （3）gcc编译你的程序：gcc your_program.c - ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型介绍&安装教程
Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化 ......
UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
/home/software/anaconda3/envs/mydlenv/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/client/session.py:1751: UserWarning: An interactive session is alr ......
AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记
论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet ：经典的划时代的数据集 Deep Convolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位，当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......
TALL: Temporal Activity Localization via Language Query
1 introduction 确定任务：TALL（Temporal Activity Localization via Language）：基于文本的时间活动定位，具体来说就是给定给定一个未修剪的视频和一个自然语言查询，目标是确定视频中所描述活动的开始和结束时间。 将视觉和文本特征嵌入到公共空间以获 ......
解决交叉编译产生的程序放到目标板上运行时出现Segmentation fault (core dumped)
原文：https://blog.csdn.net/qq_36219010/article/details/100163134 在PC机上编译一段程序： arm-linux-gnueabihf-gcc -o hello hello.c这里产生 hello文件用FTP传输到目标板上（树莓派3B+），运行 ......
根据一个数组，创建一个Segment Tree(线段树)
线段树的特点 线段树的优势 线段树的构造过程 线段树的基本数据结构（结点结构由五个分量组成） 运行结果 （C语言代码）递归的创建一颗线段树，然后中序、先序、后序遍历这个结点 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> typ ......