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搜索资源列表

  1. skyline的模型规格

  2. 对skyline中模型的规格做了详细的阐述，主要结合具体的应用项目

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-28
    • 文件大小：24576
    • 提供者：network1981

  1. Microsoft+Windows+驱动程序模型设计

  2. Windows Driver Model(WDM)的根源可追溯到几年前一种叫做Windows for Workgroups 3.10的操作系统。那时候我们努力地支持无数不同的SCSI控制器，我长期地注意WindowsNT开发组创建的小端口驱动程序类型。不久就认识到重新构造必要的映象加载器(image loader)和小端口驱动程序需要的执行环境比把这些小端口驱动程序重写成某些VXD形式的驱动程序并调试完毕所花费的努力要少得多。 不幸的是,Windows from Workgroups 3.10

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-01-06
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：wumc1985

  1. multisim用AD736 的spice模型

  2. 使用时注意.SUBCKT AD736语句后的顺序，在multisim中新建器件时加以正确对应。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-01-19
    • 文件大小：2048
    • 提供者：sega753

  1. 注意模型 计算机视觉

  2. 注意模型 计算机视觉 贝叶斯 l of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：henryleexh

  1. Itti视觉注意模型-SaliencyToolbox2.2

  2. Itti所做的用于生成视觉注意模型，并进行焦点转移的toolbox，可以在matlab环境下运行，源代码可见，运行效果很好，对于机器视觉、图像处理的相关工作很有帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-10-07
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：u012354120

  1. Python-AttributeAwareAttentionModel用于细粒度表示学习的属性感知注意模型

  2. Attribute-Aware Attention Model ：用于细粒度表示学习的属性感知注意模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：688128
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 基于视觉注意模型和SIFT的交通标志识别方法

  2. 为了提高交通标志的识别速度和识别率,提出了一种基于视觉注意模型和SIFT特征的交通标志识别方法.首先基于视觉注意模型提取颜色特征,找出交通标志可能的候选区域,然后对候选区域进行SIFT特征提取,与标准交通标志图像库进行相似度计算,可实现快速准确的检测与识别.与传统方法相比,具有无需精确分割、计算量小、体现仿生学特性等优点.在采自国内外的两组交通标志图像库上进行交通标志识别测试,都得到了良好的效果.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38721398

  1. 基于增量记忆视觉注意模型的复杂目标识别研究

  2. 针对复杂背景下的目标识别问题，提出一种新的基于增量记忆的视觉注意模型。首先根据目标的颜色形状，以及自底向上的原始视觉特征颜色、强度、方向、对称性对目标进行粗定位。在此基础上，利用粗选目标的颜色、形状生成一组自顶向下的偏差信号，对初选目标进行及时指导修正。为了提高识别的准确率，算法设计了一种增量学习记忆的机制来指导偏差信号，所提出的增量注意机制不仅可以不断学习和记忆各类目标的颜色和形状特征，而且利用这种机制可生成一个自顶向下的偏差信号，对关注的候选区域的目标进行精确定位。此外，训练后的增量记忆的颜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：450560
    • 提供者：weixin_38624557

  1. 将视觉选择性注意模型与HOG功能集成在一起，以进行交通信号灯的检测和识别

  2. 将视觉选择性注意模型与HOG功能集成在一起，以进行交通信号灯的检测和识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：421888
    • 提供者：weixin_38666823

  1. 基于视觉注意模型的感兴趣区域图像提取方法

  2. 基于视觉注意模型的感兴趣区域图像提取方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：220160
    • 提供者：weixin_38663029

  1. 用于视频字幕的细粒度时空注意模型

  2. 用于视频字幕的细粒度时空注意模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38502428

  1. 基于空间信息视觉注意模型的家庭机器人室内场景视频识别技术

  2. 基于空间信息视觉注意模型的家庭机器人室内场景视频识别技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：719872
    • 提供者：weixin_38653508

  1. 基于神经元React统计特性的视觉注意模型

  2. 基于神经元React统计特性的视觉注意模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38509504

  1. 神经机器翻译中生成的前瞻性注意

  2. 注意模型已经成为神经机器翻译（NMT）的标准组件，并且在预测每个目标单词时通过选择性地关注源句子的各个部分来指导翻译过程。 然而，我们发现目标词的生成不仅取决于源语句，而且还严重依赖于先前生成的目标词，尤其是难以使用递归神经网络建模的远距离词。 为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的NMT生成中的前瞻性注意机制，旨在直接捕获目标词之间的依赖关系。 我们进一步设计了三种模式，以将我们的前瞻性注意力整合到常规注意力模型中。 在NIST的中文到英语和WMT的英语到德语翻译任务上进行的实验表明，我们提出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38528517

  1. 基于2D 视觉注意模型的全参考图像质量评价方法

  2. 基于2D 视觉注意模型的全参考图像质量评价方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38681628

  1. seq2seq-attn：具有LSTM编码器解码器的序列到序列模型和注意事项-源码

  2. 注意神经网络的序列到序列学习 更新：检出的beta版本，完全支持seq2seq-attn的功能完全重写。 Seq2seq-attn将继续受支持，但是新功能和优化将集中在新代码库上。 在编码器-解码器为LSTM的情况下，以（可选）注意标准序列到序列模型的实现。 编码器可以是双向LSTM。 此外，还可以选择通过运行卷积神经网络，然后运行基于字符嵌入的用作输入）来使用字符（而不是输入单词嵌入）。 注意模型是从，Luong等。 EMNLP2015。我们将全球通用注意力模型与本文中的输入反馈方法结合使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42106357

  1. 基于自适应空间二次采样视觉注意模型的高空间分辨率遥感影像中感兴趣区域的检测

  2. 用于处理高分辨率遥感图像的传统的基于先验知识的兴趣区域（ROI）检测方法通常使用全局搜索，这在很大程度上导致了计算量过大。 为了解决这个问题，在本研究中，提出了一种基于自适应空间二次采样视觉注意力模型（ASS-VA）的更快，更有效的ROI检测算法。 在ASS-VA模型中，视觉注意力机制用于避免对整个图像进行图像分割和特征检测。 制定了自适应空间二次采样策略以降低ROI检测的计算复杂度。 提取了离散矩变换（DMT）功能，以提供对边缘的更详细描述。 另外，采用区域生长策略来获得更准确的ROI形状信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38621312

  1. omn​​iAttention：这是QoMEX 2018论文的GitHub页面：虚拟现实应用全向视频中的视觉注意-源码

  2. 在此存储库中，我们将共享我们开发的测试平台和捕获的用户数据，希望这些数据能够用于创建更身临其境的虚拟现实体验。 该存储库用于QoMEX 2018论文的开源代码和材料：虚拟现实（VR）应用程序的全向视频（ODV）中的视觉注意 抽象 了解视觉注意力对于例如使用头戴式显示器（HMD）观看的ODV至关重要，该显示器一次只能呈现ODV的一小部分。 通过了解观看者如何在VR应用程序中消费给定的ODV，可以优化ODV的传输和呈现。 为了预测可能引起观众注意的视频区域，可以通过使用计算视觉注意模型来估计显着性图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42100032

  1. 基于相位对称和显着视觉注意模型的胎儿股骨长度测量的自动US图像分析

  2. 基于相位对称和显着视觉注意模型的胎儿股骨长度测量的自动US图像分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38631331

  1. codenn:使用神经注意模型总结源代码-CODENN-Source code

  2. 运行CODENN 在我们的论文中查看CODENN的详细信息 使用神经注意模型总结源代码（ ） 要求 火炬（ ） 割草 用于解析C＃的antlr4（pip安装antlr4-python2-runtime） 设定环境 export PYTHONPATH=~/codenn/src/:~/codenn/src/sqlparse export CODENN_DIR=~/codenn/ export CODENN_WORK=./workdir 生成csharp和sql数据集 安装修改后的sql

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42178963
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