文章目录前言AbsIntro2.Preliminary2.1.UbiasedLearningtoRank2.2.ExistionULTRDatasets3.DatasetDescription3.1.LargeScaleWebSearchSessions3.2.ExpertAnnotationDataset3.3.DatasetAnalysis4.BenchmarkandBaselines4.1.Baselines4.2.Metrics4.3.PerformanceComparison4.5.PerformanceComparisononTailQuery5.Discussion5.1.Dat
遥感图像目标检测论文阅读分享-Fastandaccuratemulti-classgeospatialobjectdetectionwithlarge-sizeremotesensingimageryusingCNNandTruncatedNMS本文介绍介绍（Introduction）目前遥感图像目标检测存在的困难:本文提出的方法Multi-volumeYOLOv4YOLOv4网络结构networkpruningornetworkexpansion网络剪枝和网络扩张Manhattan-DistanceintersectionoverunionlossTruncatedNMSalgorithmE
遥感图像目标检测论文阅读分享-Fastandaccuratemulti-classgeospatialobjectdetectionwithlarge-sizeremotesensingimageryusingCNNandTruncatedNMS本文介绍介绍（Introduction）目前遥感图像目标检测存在的困难:本文提出的方法Multi-volumeYOLOv4YOLOv4网络结构networkpruningornetworkexpansion网络剪枝和网络扩张Manhattan-DistanceintersectionoverunionlossTruncatedNMSalgorithmE
FollowingthereleaseofOpenAIGPT-3,techgiantslikeHuawei,Google,BAAI,Kuaishou,Alibaba,andNvidiaalsointroducedtheirlarge-scalemodelsin2021,leadingtheAIindustrytoenterintoanewphaseofintensecompetition.InseekingtoexploregeneralistAI,large-scalemodelsareasourceoforiginalinnovationandlong-termimpact,anditwi
FollowingthereleaseofOpenAIGPT-3,techgiantslikeHuawei,Google,BAAI,Kuaishou,Alibaba,andNvidiaalsointroducedtheirlarge-scalemodelsin2021,leadingtheAIindustrytoenterintoanewphaseofintensecompetition.InseekingtoexploregeneralistAI,large-scalemodelsareasourceoforiginalinnovationandlong-termimpact,anditwi
文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。本人水平有限，文章如有问题，欢迎及时指出。如果看完文章有所收获，一定要先点赞后收藏。毕竟，赠人玫瑰，手有余香。一，ScaledYOLOv4摘要1，介绍2，相关工作2.1，模型缩放3，模型缩放原则3.1，模型缩放的常规原则3.2，为低端设备缩放的tiny模型3.3，为高端设备缩放的Large模型4，Scaled-YOLOv44.1，CSP-izedYOLOv44.2，YOLOv4-tiny4.3，YOLOv4-large5，实验总结Reference参考资料一，ScaledYOLOv4ScaledYOLOv4
文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。本人水平有限，文章如有问题，欢迎及时指出。如果看完文章有所收获，一定要先点赞后收藏。毕竟，赠人玫瑰，手有余香。一，ScaledYOLOv4摘要1，介绍2，相关工作2.1，模型缩放3，模型缩放原则3.1，模型缩放的常规原则3.2，为低端设备缩放的tiny模型3.3，为高端设备缩放的Large模型4，Scaled-YOLOv44.1，CSP-izedYOLOv44.2，YOLOv4-tiny4.3，YOLOv4-large5，实验总结Reference参考资料一，ScaledYOLOv4ScaledYOLOv4
SAPWM高阶之下架策略M(SmallLargeQuantity) PartI：功能简述以及主数据设置 在SAPWM模块里，存储类型的下架策略M(Small/Largequantityincluded)是一个在SAP项目实践中不常用的策略。该策略的核心要义是：物料的库存存放在至少2个存储类型里，零散的小数量库存放在存储类型1里，而整托的大数量库存存放在存储类型2里。当业务人员下架的时候，SAP系统发现下架数量比较小，所以自动建议从存储类型1里下架，否则就从存储类型2里下架。 要想使用该下架策略，有如下三个要点：1)相关存储类型的下架策略维护成M。 注意:在相关的storagetype
SAPWM高阶之下架策略M(SmallLargeQuantity) PartI：功能简述以及主数据设置 在SAPWM模块里，存储类型的下架策略M(Small/Largequantityincluded)是一个在SAP项目实践中不常用的策略。该策略的核心要义是：物料的库存存放在至少2个存储类型里，零散的小数量库存放在存储类型1里，而整托的大数量库存存放在存储类型2里。当业务人员下架的时候，SAP系统发现下架数量比较小，所以自动建议从存储类型1里下架，否则就从存储类型2里下架。 要想使用该下架策略，有如下三个要点：1)相关存储类型的下架策略维护成M。 注意:在相关的storagetype
大佬的TensorFlow代码：here另一个大佬的Pytorch代码：here注：Pytorch代码只有semanticKITTI的训练，TensorFlow作者本人的代码比较全。keywords高分辨率点云——约\(10^5\)点云语义分割多层次特征在正式开始讲论文之前，我们先看看效果，0.04s的inferencetime那么咱们正式开始相关工作\(_{*篇幅有限，此处不再介绍其他基于投影或基于体素的工作}\)PointNet++网络结构关键组件Samping——FPS(最远点采样)顾名思义，每次在点云中采样的点都应该距其他点的距离最远举个例子，下图，一个二维欧式空间中，我们需要使用FP
