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精读《proposal-extractors》

proposal-extractors 是一个关于解构能力增强的提案，支持在直接解构时执行自定义逻辑。...const second = someLogic(secondTemp) const name = someLogic(nameTemp) const age = someLogic(ageTemp) proposal-extractors...const SomeLogic[first] = arr 精读 proposal-extractors 提案提到了 BindingPattern 与 AssignmentPattern： // binding...const numbers = []; const obj = { a: 1, b: 2 }; ({ a: numbers[0], b: numbers[1] } = obj); proposal-extractors...讨论地址是：精读《proposal-extractors》· Issue #443 · dt-fe/weekly 如果你想参与讨论，请点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。

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Region Proposal Network (RPN) 架构详解

在 Python 中将 Tqdm 与 Asyncio 结合使用 Reference [1] Source: https://towardsmachinelearning.org/region-proposal-network

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2018-04-22 project proposal

机器学习入门好文，强烈推荐深度神经网络全面概述：从基本概念到实际模型和硬件基础神经网络与深度学习 27种深度学习主流神经网络三分钟搞懂深度学习：物体的识别...

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深度学习: 从 anchor 进化到 proposal

Overview

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快速人体姿态估计--Pose Proposal Networks

Pose Proposal Networks ECCV2018 本文使用 YOLO + bottom-up greedy parsing 进行人体姿态估计 its total runtime using

1.5K2 0

kubernetes 中的增强特性(Kubernetes Enhancement Proposal)

kubernetes 增强特性(kep)是为了解决社区中的疑难问题而创建的一个项目，每一个增强特性都对 kubernetes 的部分功能有较大的影响，需要 ku...

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目标检测中anchor和proposal的区别

而这个区域，就是我们想要的 proposal。所以我们通过滑动窗口和anchor，成功得到了 51x39x9 个原始图片的proposal。...接下来，每个proposal我们只输出6个参数：每个 proposal 和 ground truth 进行比较得到的前景概率和背景概率(2个参数）（对应图上的 cls_score）；由于每个 proposal...和 ground truth 位置及尺寸上的差异，从 proposal 通过平移放缩得到 ground truth 需要的4个平移放缩参数（对应图上的 bbox_pred）。

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RPN（Region Proposal Network）提取候选框

前言 RPN全称是Region Proposal Network，也可理解为区域生成网络，或区域候选网络；它是用来提取候选框的。...输出：proposal。 RPN总体流程：生成anchors（anchor boxes）。...Proposal Layer生成proposals。三、feature maps与锚框 anchor boxes feature maps 的每一个点都配9个锚框，作为初始的检测框。...六、Proposal（最有可能包含物体的区域）通过上面的判断anchor boxes是否包含物体，对有物体的anchor boxes通过回归进行修正它的尺子，最终包含物体anchor box和真实框很接近...总结一下，Proposal 的输入有三个： softmax 分类矩阵 Bounding Box Regression 坐标矩阵 im_info 保存了缩放的信息输出为: rpn_rois: RPN

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申报指南｜这才是报名&提交proposal的正确姿势

还没有报名和准备proposal的同学请注意啦：距离6月21日报名和提交项目申请书截止还有13天！关于如何报名和提交proposal，不少同学依然存在疑问。...开源君整理了本篇教程，还没有开始写proposal的同学可以作为参考，希望大家都能顺利通过筛选～报名&项目申请步骤报名截止日期：6月21日中午12:00 Step1 仔细浏览官网上的项目介绍 ??...项目proposal一般分为三个部分：技术方案、时间规划、项目经历，请用以上三部分作为框架来详细展开。...除此之外，你还可以在项目proposal中描述选择该项目的理由、过去与项目技术相关的开发经历、课程等，并表达参与该项目并为社区提交贡献的意愿。 ??...开源项目实战面向6月21日前完成报名且提交proposal&通过筛选的同学，1个学生最多提交3份proposal。

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基于Region Proposal的深度学习目标检测简述（一）

本篇争取以最简明的叙述，帮助大家理解下基于Region Proposal的目标检测的一系列工作，包括RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，这部分内容网上有很多博文，本文中会有很多图与其他博文相似或者雷同...Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation，2014-CVPR 从本篇标题说起，整个RCNN系列是基于Region Proposal

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【Research Proposal】基于提示词方法的智能体工具调用研究——研究现状

随着人工智能（AI）技术的不断发展，特别是自然语言处理（NLP）领域的进步，智能体（Agent）在执行复杂任务时的表现逐渐变得尤为重要。为了提升智能体在多任务、...

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论文阅读学习 - CTPN-Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network

论文阅读学习 - CTPN-Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network [Paper] [Code-Caffe...文本细尺度 proposals的检测对比 Faster R-CNN 中的 RPN(Region Proposal Netwoork)： ?...CTPN，垂直 anchor 机制，同时预测文本/非文本 score 和每个细尺度 proposal 的 y-轴位置：文本 proposal 的宽度固定设定为 16 pixels(对应输入图片尺寸)...论文采用，k=10，每个 proposal 设定 10 个 anchors，anchors 高度范围为 [11 - 273] pixels(每次除以 0.7)....[2] - CSDN 博客 - [论文复现]Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network

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Trans论文 | Proposal Learning用于半监督的目标检测

为了解决这个问题，于是就提出了一个 proposal learning方法从标记和未标记的数据中学习候选的特征和预测。该方法由自监督候选学习模块和基于一致性的候选学习模块组成。...Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks....Self-Supervised Proposal Learning ? 为了计算对比损失，使用instance discrimination作为pretext task： ?...Consistency-Based Proposal Learning 为了进一步训练抗噪声目标检测器，应用一致性损失来确保噪声候选预测与其原始候选预测之间的一致性。

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【Research Proposal】基于提示词方法的智能体工具调用研究——研究背景

提示词方法的核心思想是通过对语言模型输入的“提示”进行精心设计，帮助模型理解任务要求并做出相应的反应。提示词的作用类似于为模型提供了某种上下文背景或者任务框架，...

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拓展区块的软分叉提案(Extension block softfork proposal)

《extension block proposal》—— Johnson Lau 该临时BIP允许通过软分叉来增加额外的区块空间。

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TiKV 源码解析系列文章（二）raft-rs proposal 示例情景分析

具体到 Raft 算法中，发起一个读写请求称为一次 proposal。...本文将以 raft-rs 的公共 API 作为切入点，介绍一般 proposal 过程的实现原理，让用户可以深刻理解并掌握 raft-rs API 的使用，以便用户开发自己的分布式应用，或者优化、定制...它创建了一个 5 节点的 Raft 系统，并进行了 100 个 proposal 的请求和提交。

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深度 | 一文介绍3篇无需Proposal的实例分割论文

选自Medium 作者：Bar Vinograd 机器之心编译参与：Nurhachu Null、黄小天本文解析了实例分割领域中的三篇论文，它们不同于主流的基于 proposal 和 Faster-RCNN...基于 proposal 的实例分割架构存在三个根本缺陷。首先，两个物体可能共享同一个或者非常相似的边界框。在这种情况中，mask head 无法区分要从边界框中拾取的对象。...第三，实例的数量通常受限于网络能够处理的 proposal 的数量（通常为数百个）。 ? Mask R-CNN 的架构此外，这种架构很复杂，难以调节和「调试」。...Instance Segmentation）：https://www.cs.toronto.edu/~urtasun/publications/liu_etal_iccv17.pdf 总结与基于 proposal...它们比基于 proposal 的方法更简单，也可能更快，同时避免了基于 proposal 的实例分割架构存在的三个根本缺陷。

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【Research Proposal】基于提示词方法的智能体工具调用研究——难点

随着人工智能技术的不断进步，尤其是大语言模型（LLM）的发展，智能体的能力也在逐步提升。然而，当智能体需要在复杂任务中调用外部工具（如API、数据库、计算平台等...

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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

对于非常深的VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度，每张图像只有300个proposal...为此，我们利用2000 SS proposal和ZF net训练了一个Fast R-CNN模型。我们修正了这个检测器，并通过改变测试时使用的建议区域来评估检测图。...特别是,我们继续使用300 Proposal 和单尺度(s=600)测试。在COCO数据集上，每个图像的测试时间仍然是200 ms左右。

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【Research Proposal】基于提示词方法的智能体工具调用研究——创新点

随着人工智能（AI）技术的迅速发展，智能体在多个领域中得到了广泛应用。在实际应用中，如何通过智能体高效、准确地选择和调用合适的外部工具，如API、数据库和其他辅...

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