这是今天读的第二篇论文，EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection。论文地址以引用方式出现，听起来好像挺酷，其实大家根本不会看的，对吧==这篇论文主要讨论了两个方面，加权双向特征金字塔网络（BiFPN）也是本文重点，另一方面提出改进型网络EfficientDet，可以同时统一缩放所有骨干网、特征网络和框/类预测网络的分辨率、深度和宽度的模型。代码地址：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet非重点番外：模型缩放：根据[2][3]，作者认为增加通道大小和重复特征网络工作
我正在使用AVPlayer播放视频。我跟着这个视频教程Let'sBuildThatApp我使用UISlider/scrubber来配合视频的当前帧/时间。我有一个10.43秒的视频，我使用快进功能将我带到最后。@objcfileprivatefuncfastForwardButtonTapped(){guardletplayerItem=playerItemelse{return}guardletplayer=playerelse{return}letduration:Float64=CMTimeGetSeconds(playerItem.duration)letseekTime:CM
GoogleEarthEngine（GEE） 是一个基于Google云服务基础设施的遥感大数据分析平台，它结合Google强大的云计算能力与NASA、ESA、NOAA等机构的空间数据，用于在全球尺度解决一些非常重要的社会问题：森林退化、粮食安全、灾害预警、水资源管理、气候监测以及环境保护等。GEE官方宣传视频（版权归Google所有）Spacefan的视频 · 303 播放发展背景2008年，手握40多年LandSat数据的美国地质调查局（USGS）逐步将自1972年以来的所有LandSat存档数据免费向公众开放，成为开放遥感数据的急先锋。随后ESA哥白尼计划下的Sentinel-1/2/3/
我是一名深度学习和Tensorflow初学者，我正在尝试在此paper中实现算法使用tensorflow。本文使用Matconvnet+Matlab实现，好奇Tensorflow有没有等价的功能来实现同样的事情。论文说:ThenetworkparameterswereinitializedusingtheXaviermethod[14].Weusedtheregressionlossacrossfourwaveletsubbandsunderl2penaltyandtheproposednetworkwastrainedbyusingthestochasticgradientdesce
eCognition面向对象的多尺度分割使用ESP插件进行多尺度分割。下载ESP插件链接：https://pan.baidu.com/s/1QnDASk1p5GCYNCoEXB0vSg提取码：i102ESP插件压缩包里面包括(1)ZedGraph.dll(2)ESP_estimation_scale_parameter.dcp(3)ESP_Estimation_Scale_Parameter_Chart.exe将ZedGraph.dll拓展文件放到eCognitionDeveloper64安装目录下的bin\plugins文件夹下step1.打开eCognition软件，创建工作空间导入影像。
#pythonopencv多尺度，平移，缩放，旋转等模板匹配法##多尺度缩放与旋转的均为模板图importcv2importnumpyasnpimportpandasaspdimporttime#图片旋转函数-保持图像不被裁剪且去除黑边defImageRotate(img,angle,borderValue=255):#img:输入图片；newIm：输出图片；angle：旋转角度(°)height,width=img.shape[:2]#输入(H,W,C)，取H，W的值center=(width//2,height//2)#绕图片中心进行旋转M=cv2.getRotationMatrix2D(
1前言用过halcon或者NI形状匹配的都知道，这个算子很好用，随便截一个ROI做模板就可以在搜索图像中匹配到相似的区域，并且能输出搜索图像的位置，匹配尺度，匹配角度。现在我们就要利用OpenCV在C++的环境下复现这个效果。这个算法是印度某大神ShijuPK开源出来的，他的作品链接如下：Edge-Based-Template-Matching运行效果：模板图像：匹配效果： 本文末将提供win1064位+VS2015+OpenCV4.5.1版本的代码实现，代码亲测可编译运行。2具备多角度，多尺度的形状匹配原理
一、数据来源实验数据采用的是美国凯斯西储大学(CWRU)轴承数据中心的SKF型轴承的DE驱动端加速度数据，其中选用采样频率为48kHz，载荷为1hp的加速度数据进行实验分析，根据损伤部位的不同，分为滚动体、内圈、外圈六点钟方向故障，故样本共有10类。其次，对所选择的数据进行划分，首先根据转速以及采样频率确定每类样本的长度为1024个数据点，对数据进行分段处理构建数据集；然后选择80%的样本数据作为训练集，20%的样本数据作为测试集；最后对数据进行均值和标准差的数据标准化处理。具体信息如下：二、模型结构所提出的模型总体结构如下图所示，整个模型可分为多尺度特征提取、多尺度特征融合和故障分类三部分。
目录摘要：一、储能电站的运行特性：二、需求响应资源的分类：三、日前调度优化模型：四、日前调度优化模型： 五、调度结果： 六、本文复现Matlab代码：对于论文：考虑特性分布的储能电站接入的电网多时间尺度源储荷协调调度策略的基本复现摘要： 为提高区域电网新能源消纳率，使电力系统运行成本最小，提高电力系统供电可靠性。提出考虑特性分布的储能电站接入的电网多时间尺度“源–储–荷”协调调度策略。综合储能电站、负荷侧各类需求响应资源的多时间尺度特性制定日前调度计划，并通过日内滚动与实时修正实现对预测数据更高精度的保证。以系统运行成本、弃风惩罚成本、失负荷惩罚成本为目标函数，建立多时间尺度调度
引言如图1所示，视觉模式在自然场景中以多尺度出现。首先，对象可以在单个图像中以不同的尺寸出现，例如，沙发和杯子具有不同的尺寸。其次，对象的基本上下文信息可能比对象本身占据更大的区域。例如，我们需要依靠大桌子作为上下文，以更好地判断放置在桌子上的黑色小球是杯子还是笔筒。第三，感知来自不同尺度的信息对于理解诸如细粒度分类和语义分割之类的任务的部分和对象至关重要。因此，为视觉认知任务设计多尺度的良好特征至关重要，包括图像分类[444]、物体检测[53]、注意力预测[55]、目标跟踪[76]、动作识别[56]、语义分割[6]、显著物体检测[2]，[29]，物体提议[12]，[53]，骨架提取[80]，
