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Universal Perception Large-Kernel ConvNet (UniRepLKNet)

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简介：UniRepLKNet是一种创新的大核卷积神经网络架构，专为高效处理大规模视觉数据设计，适用于图像识别和视频理解等任务。 模型结构及代码结构图高清版

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  • Universal Perception Large-Kernel ConvNet (UniRepLKNet)
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    简介：UniRepLKNet是一种创新的大核卷积神经网络架构，专为高效处理大规模视觉数据设计，适用于图像识别和视频理解等任务。 模型结构及代码结构图高清版
     
  • Frustum-ConvNet: PyTorch 中的 F-ConvNet 用于 3D 物体检测
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    简介：Frustum-ConvNet 是基于 PyTorch 实现的 F-ConvNet 网络，专门针对 3D 物体检测任务优化。该模型利用视锥体数据提高物体识别精度和效率，在自动驾驶等领域有广泛应用前景。 Frustum ConvNet：Sliding Frustums 聚合局部点特征以进行 Amodal 3D 对象检测这个存储库是我们 IROS 2019 论文的内容。如果您发现这项工作对您的研究有用，请考虑引用。 @inproceedings { wang2019frustum, title = { Frustum ConvNet: Sliding Frustums to Aggregate Local Point-Wise Features for Amodal 3D Object Detection }, author = { Wang, Zhixin and Jia, Kui }, booktitle = { 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems }
     
  • Perception-Based Quality Contrast Preserving Decolorization...
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    本文提出了一种基于感知的质量保持去色技术，旨在减少彩色图像转换为灰度时的信息损失，同时保留视觉上的高质量对比度。 将彩色图像转换为灰度图会损失部分信息。然而，灰度处理是单通道图像处理、数字印刷以及单色调电子墨水显示屏中的基本工具且不可或缺。本段落提出了一种优化框架，旨在最大程度地保留颜色对比度。我们的主要贡献有三点：首先，我们采用双模目标函数来缓解色彩映射的严格顺序约束；其次，我们开发了一个高效的求解器。
     
  • REAL-TIME OBSTACLE DEPTH PERCEPTION WITH STEREO VISION
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    本研究提出了一种基于立体视觉的实时障碍物深度感知方法，通过双目摄像头获取图像信息并进行快速准确的距离测算，提升机器人或自动驾驶车辆在复杂环境中的避障能力。 本段落是一篇关于利用双目技术进行深度计算的论文，共66页，并附有相关代码。该文稿提交给佛罗里达大学研究生院，以满足获得理学硕士学位的要求。
     
  • Large Sample Theory Elements
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    《Large Sample Theory Elements》是一部深入探讨统计学大样本理论核心概念与应用的专业著作，为研究者和学生提供了宝贵的知识资源。 高等概率论是一本由外国资深教授编写的非常著名的书籍。
     
  • Kernel Ridge Regression：采用多种 Kernel 的 Kernel Ridge Regression-ma...
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    本研究探讨了使用多样KERNEL函数的核岭回归(KRR)方法，旨在通过灵活调整KERNEL参数优化模型性能，适用于各种复杂数据集。 核岭回归（KRR）结合了岭回归与核技巧，其中岭回归是线性最小二乘法加上L2范数正则化方法。因此，它在由给定内核和数据定义的空间中学习线性函数。对于非线性内核而言，在原始输入空间中的对应关系则是非线性的函数。Kernel Ridge 学习到的模型形式类似于支持向量回归（SVR）。
     
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    本文档《Large-Scale Distributed Deep Networks》探讨了大规模分布式深度网络的设计与实现方法，分析了其在处理海量数据时的优势和挑战。 Large Scale Distributed Deep Networks
     
  • Keil C51FPL.lib large模式
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    Keil C51FPL.lib在large模式下为8051内核微控制器提供全面支持，包含丰富的函数库和工具，适用于复杂嵌入式系统开发。 KEIL软件的库文件适用于large模式，并支持浮点运算。
     
  • TJNU Large Scale Cloud Detection Database
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    TJNU Large Scale Cloud Detection Database是由天津师范大学创建的一个大规模云端检测数据库，旨在支持气象研究与云识别技术的发展。 TJNU大型云检测数据库（TLCDD）于2019年至2021年在中国九个省份收集，包括天津、安徽、四川、甘肃、山东、河北、辽宁、江苏和海南。该数据库包含5000张基于地面的云图像及其相应的云蒙版。其中4208张作为训练数据，792张用于测试。 这些云图像是通过视觉传感器捕获并以PNG格式存储，分辨率是512×512像素。所有图像由中国天津市天津师范大学电子与通信工程学院和中国气象局气象观测中心的专家共同注释。TLCDD将免费提供给相关研究人员使用，旨在促进研究进展。 在下面展示了一些基于地面的云图及其对应的蒙版示例。如需下载数据库，请填写并签署协议，并将其返回给我们以完成申请流程。回复邮件中会包含具体的下载链接和密码信息。
     
  • 卷积神经网络（CNN、ConvNet）原理详解
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    本文章深入浅出地讲解了卷积神经网络(CNN, ConvNet)的工作原理，包括其架构特点及应用领域，帮助读者理解CNN在图像识别中的作用和优势。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如时间序列数据或图像。CNN通过模仿生物视觉系统的工作方式来识别视觉模式，并且在计算机视觉领域取得了显著的成功。该架构利用局部连接和权重共享的特性减少参数数量的同时提高了特征提取的能力。此外，卷积层之后通常会加入池化（Pooling）操作以降低空间维度并增加模型对位置变化的鲁棒性。 CNN广泛应用于图像分类、物体检测以及语义分割等任务中，并且在诸如ImageNet竞赛等多个计算机视觉挑战赛上取得了优异的成绩。近年来，随着计算资源的增长和数据集规模的扩大，研究人员不断探索新的架构设计以进一步提升性能与效率。