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Object-Detection

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论文解读--2D Car Detection in Radar Data with PointNets

基于PointNets的雷达数据二维汽车检测摘要        对于许多自动驾驶功能,高精度的感知车辆环境是一个重要的前提。现代高分辨率雷达传感器为每个目标产生多个雷达目标,这使得这些传感器特别适合于二维目标探测任务。这项工作提出了一种方法,使用PointNets完全依赖稀疏雷达数据检测二维物体。在文献中,目前只提出了对对象进行对象分类或边界盒估计的方法。相比之下,该方法便于分类和使用单一雷达传感器对物体的边界盒估计。为此,对雷达数据进行分割,进行二维目标分类,并对二维边界盒进行回归,以估计一个模态的二维边界盒。该算法的评估使用一个自动创建的数据集,其中包括各种真实的驾驶机动。结果表明,利用P

BMR论文阅读笔记(Bootstrapping Multi-view Representations for Fake News Detection)

论文标题:BootstrappingMulti-viewRepresentationsforFakeNewsDetection论文作者:QichaoYing,XiaoxiaoHu,YangmingZhou,ZhenxingQian,DanZeng,ShimingGe论文来源:AAAI2023,Paper代码来源:Code介绍基于深度学习的多模态虚假新闻检测(FakeNewsDetection,FND)一直饱受关注,本文发现以往关于多模态FND的研究仍未解决两个主要问题:不同工作虽提出一系列复杂的特征提取和跨模态融合网络来从新闻中获取表征判断是否存在异常。然而,没有足够的机制保证每个模态提取的信

保姆式解决使用pyLDAvis对LDA可视化报错问题:‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘的问题

写论文的时候这个地方一直都在报错,做一下记录(61条消息)已解决AttributeError:‘CountVectorizer‘objecthasnoattribute‘get_feature_names‘_袁袁袁袁满的博客-CSDN博客看了帖子后发现是sklearn版本过高,已经没有get_feature_names这个语法,而改成get_feature_names_out()但是pyLDAvis应该是没有更新这个语法,所以在他调用CountVectorizer的时候会报错,研究了一下那片帖子的评论恍然大悟,这里需要修改sklearn的py文件具体修改方式如下:1.根据下面图片中第一个红色部

【论文笔记】ObjectFormer for Image Manipulation Detection and Localization

发布于CVPR2022论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Wang_ObjectFormer_for_Image_Manipulation_Detection_and_Localization_CVPR_2022_paper.pdf摘要在本文中,我们提出了ObjectFormer来检测和定位图像操作。为了捕捉在RGB域中不再可见的细微操作轨迹,我们提取图像的高频特征,并将其与RGB特征结合,作为多模态补丁嵌入。此外,我们使用一组可学习的对象原型作为中间层表示来建模不同区域之间的对象级一致性,并进一步用于改进补丁嵌

【论文阅读】Multi-Modal Sarcasm Detection via Cross-Modal Graph Convolutional Network 嘲讽检测,多模态,跨模态,图神经网络

本博客系博主根据个人理解所写,非逐字逐句翻译,预知详情,请参阅论文原文。发表地点:ACL2022;论文下载链接:Multi-ModalSarcasmDetectionviaCross-ModalGraphConvolutionalNetwork-ACLAnthology代码链接:https://github.com/HITSZ-HLT/CMGCN;摘要:随着在线发布包含多模态信息的博客的流行,很多研究同时使用文本和视觉的信息来做多模态嘲讽检测(sarcasmdetection)。本文探究了一种新颖的思路,通过为每一个实例(instance)构建跨模态图(corss-modalgraph)来提取

android - Alert Dialog.builder object.create() vs object.show() vs obj.create().show() 之间的区别

AlertDialog的构建器类的.create()和.show()方法有区别吗?就像我们使用以下方法创建警报对话框时:AlertDialog.Builderbuilder=newAlertDialog.Builderbuilder=newAlertDialog.Builder(context);builder.setMessage("");builder.setPositiveButton(....)builder.setNegativeButton(....)推荐使用什么实践,为什么?builder.create()//Ihaveseenthiscreatesanddisplays

安卓工作室 "Attempt to invoke virtual method on a null object reference"

当我创建ListView的每个项目的自定义View时,我得到一个空指针异常,我不知道为什么,布局id似乎是正确的importandroid.app.Activity;importandroid.content.Intent;importandroid.os.Bundle;importandroid.view.Menu;importandroid.view.MenuItem;importandroid.view.View;importandroid.view.ViewGroup;importandroid.widget.AdapterView;importandroid.widget.A

后端接受List类型参数报错:Cannot deserialize instance of `java.util.ArrayList` out of START_OBJECT token

 今天和前端调接口时报了"Cannotdeserializeinstanceof`java.util.ArrayList`outofSTART_OBJECTtoken"错误 其实我想要的是这种类型的参数但是前端传的是这种类型前端传过来的更像是一个对象而不是一个列表,我们后端不能直接接受它报错时后端的接受格式我们后端想把它变成list也很简单@PostMapping("/auto")publicRdictAutoMapping(@RequestBodyStringlist){Listlist1=JSON.parseArray(JSON.parseObject(list).getString("l

javascript - 获取 Object.freeze 只能在 Android 上的对象上调用

我得到了Object.freezecanonlybecalledonObjects(仅在Android上)。经过深入研究,我发现这是因为我在不同的文件夹中引用了我的所有样式,而Android对此并不满意。GithubIssue我的文件夹结构来源行动容器Home.js(有样式)组件样式计算大小.jsindex.jsApp.jsRouter.js(有样式)如您所见,模拟器开始报错Router.js:9对应importstylesfrom'./styles';//Line9inRouter.js长话短说,只有当我在文件中创建本地StyleSheet变量来进行样式设置时,问题才会消失,这非常烦

【论文解读】一文详解RetinaNet | <Focal Loss for Dense Object Detection>|源码详解 多类别focal loss

目录1.简介2.模型2.1二阶段要比单阶段模型效果好本质原因2.2模型结构2.3.focalloss2.3.1 focalloss公式说明(1)becloss(2)控制容易分类/难分类样本的权重(3)控制正负样本的权重(4)focalloss(5)bcevsce ,即二分类交叉熵 vs 多分类交叉熵2.3.2 论文其他设定2.4消融实验3.源码详解(1) focalloss源码解析A.数据处理过程:B.计算的时候,MMDetection提供了py和cuda版本,py版本如下所示(2)通过计算实例进行相关比较4ref1.简介目标识别有两大经典结构:第一类是以FasterRCNN为代表的二阶段识别