slices[2]包提供了适用于任何类型切片的函数。在这篇博文中，我们将通过理解切片在内存中的表示方式的讨论以及它对垃圾收集器的影响，来更有效地使用这些函数，此...
我们构建了一个正面人脸检测系统，实现了与已发表的最佳结果相当的检测和假正性率。该人脸检测系统与以前的方法最明显的区别在于它能够非常快速地检测人脸。在传统的700...
原理 Robust插件对每个产品代码的每个函数都在编译打包阶段自动的插入了一段代码，插入过程对业务开发是完全透明。...通过原理分析，其实Robust只是在正常的使用DexClassLoader，所以可以说这套框架是没有兼容性问题的。 大体流程如下： ? 插件的问题 OK，到这里Robust原理就介绍完了。...使用了Robust插件后，原来能被ProGuard内联的函数不能被内联了。...上线后的效果 Robust 靠谱吗？ ?...为此我们借鉴Instant Run原理，实现了一个兼容性更强的热更新方案－－Robust。Robust除了高兼容性之外，还有实时生效的优势。
基于生成对抗性网络（GAN）的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段：训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布，以及从训练的生成器中采样数据以提高模...
那么要怎么根据手上的三组数据来获得一个相对可靠的排名来进一步确定要研究的对象呢？排名整合就可以帮助处理这种问题。
Robust image stitching with multiple registrations ECCV2018 本文使用多个 registrations 来增强图像拼接的效果 标准的图像拼接流程一般为
Dense Associative Memory Is Robust to Adversarial Inputs https://github.com/DimaKrotov/Dense_Associative_Memory...The results we present suggest that DAMs with higher-order energy functions are more robust to adversarial
实时、准确和健壮的瞳孔检测是普及的基于视频的眼球跟踪的必要前提。 然而，由于快速的光照变化、瞳孔遮挡、非中心和离轴眼记录以及眼的生理特征，在真实场景中自动检测瞳...
Efficient and Robust Deep Networks for Semantic Segmentation Code: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de...Incorporating low resolution features to a high resolution network makes M-Net more robust towards false
介绍 识别自然图像中的文字仍是一个充满挑战的任务，本文提出了RARE（Robust text recognizer with Automatic REctification），一个对于不规则的文字具有鲁棒性的识别模型
info: Anderson T E , Shenker S , Stoica I ,et al.Design Guidelines for Robust Internet Protocols[J].ACM
Robust face landmark estimation under occlusion ICCV’13 http://www.vision.caltech.edu/xpburgos/ICCV13...使用特征称之为 shape-indexed features，它依赖于 the current shape estimate， The key to CPR lies on computing robust...Robust Cascaded Pose Regression (RCPR) 文献【14,7】在什么情况下效果不好了？...faced with occlusions and large shape variations，Boosted regressors 不能够对 outliers 给出一个系统的解决方案，我们提出了一个 Robust
RRA（Robust Rank Aggregation）是一种对排名进行整合，获得一个综合性排名列表的算法。这个方法最早实在2012年发表在Bioinformatics杂志上。
关于IRLS： rlm属于稳健回归（Robust regression）的一个方法。 稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时，我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。...Reference: https://stats.idre.ucla.edu/r/dae/robust-regression/
文章目录 0 观测数据的估计方法 0.1 Matching 0.2 Propensity Score Based Methods 0.2.1 PSM 0.2.2 IPW 0.2.3 Doubly Robust...第一步也是通过计算样本权重使得一阶矩一致，第二步与 Doubly Robust 的思想一致，加入了回归模型，并在第三步结合了前两步的结果估计平均因果效应。...0.2.3 Doubly Robust IPW需要样本权重主要围绕倾向的分为核心，倾向得分一旦预测不准，会导致上面的估计方法出现很大的偏差。...为了解决样本权重过度依赖倾向得分准确性的问题， 大佬又提出了Doubly Robust estimator (DR)方法或者成为增强IPW(AIPW)。...1 DR ：Doubly Robust DR是在Propensity Score的分析体系下的，所以， 1.1 DR的理论基础 【因果推断/uplift建模】Doubly Robust Learning
paper we propose a robust object tracking algorithm using a collaborative model. ...Incremental learning for robust visual tracking. IJCV, 77(1-3):125–141, 2008....Robust visual tracking using L-1 minimization. In ICCV, 2009. 许多成功的更新方法已经被提出。...Robust fragments-based tracking using the integral histogram. In CVPR, 2006. ...Incremental learning for robust visual tracking. IJCV, 77(1-3):125–141, 2008.
本期Robust和你详细聊一聊。
在 NeurIPS 2021 上发表的“Shift-Robust GNNs: Overcoming the Limitations of Localized Graph Training Data”中，...这种方法称为 Shift-Robust GNN (SR-GNN)，旨在解决有偏差的训练数据与图的真实推理分布之间的分布差异。 ...为了解决这个问题，我们提出了一个 shift-robust regularizer（类似于域不变学习）来最小化训练数据和来自未标记数据的 IID 样本之间的分布偏移。...通过实例重新加权对线性 GNN 进行 Shift-Robust 正则化 此外，值得注意的是，还有另一类 GNN 模型（例如 APPNP 、 SimpleGCN 等）基于线性运算来加速其图卷积
鉴于直接操作数字输入空间中的图像像素的能力，对手可以很容易地产生难以察觉的扰动来欺骗深度神经网络(DNN)的图像分类器，正如前面的工作所证明的那样。在这项工作中...
DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations [Paper] [Project
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