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在本论文中，作者提出了FCGF(Fully-ConvolutionalGeometricFeatures)，它通过全卷积网络一次计算得到点云特征；作者还提出了新的度量学习损失，可以显著提升性能。.FCGF是紧凑的，同时捕获了广泛的空间上下文，并可扩展到大型场景。.论文中在室内数据集和室外...
这两个数据集之间的巨大差异给现有方法的泛化性能提出了巨大挑战。如表4所示，D3Feat，FCGF，3DMatch和CGF的性能在ETH数据集上均显示出明显下降。与原始3DMatch数据集的结果相比，他们的FMR分数降低了最多80％，性能甚至比手工描述符（例如
CGF可以快速地找到数值误差（numericalerrors）：使用CGF，我们应该能够简单地将检查数值运算添加到元数据并运行模糊测试器（fuzzer）。为了验证这一假设，我们训练了一个完全连接的神经网络来对MNIST数据集里的数字进行分类。
CGF可以快速地找到数值误差（numericalerrors）：使用CGF，我们应该能够简单地将检查数值运算添加到元数据并运行模糊测试器（fuzzer）。为了验证这一假设，我们训练了一个完全连接的神经网络来对MNIST数据集里的数字进行分类。
【最新】AI期刊影响因子Top60，谷歌学术过去10年被引最多论文【新智元导读】2016年度SCI期刊影响因子最新发布，新智元摘取其中有关人工智能、机器学习、计算机视觉、机器人学等领域的期刊，按影响因子排序并做简要介绍，希望对...
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yolov3的cfg配置文件以及weights文件，测试帧数达到40+，精度高.yolov3-tiny.cfg文件注释.weixin_44152895的博客.06-05.1674.[net]#Testingbatch=1#这儿batch与机器学习中的batch有少许差别，仅表示网络积累多少个样本后进行一次BPsubdivisions=1#这个参数表示将一个batch的...
2020.7两篇论文录用至IEEEISMAR2020(CCF-B),其中一篇推荐至IEEETVCG(录用率5.9%)2020.3ShadowGAN获得ComputationalVisualMedia2019最佳论文提名奖2020.3一篇论文录用至ComutationalVisualMedia20202020.1一篇论文录…
数据集和模型作者在为1000个实例标注轮廓和关键点后，使用基于多视图优化的方法来拟合鸟类网格模型，以学习形状空间和姿态先验知识。然后利用模型和先验知识训练神经网络，直接从关键点和轮廓数据回…
实验1：CGF可以高效地找到已训练神经网络的数值错误（导致NaN的错误）实验方法：使将检查数值运算添加到元数据并运行模糊测试器（fuzzer）。我们训练了一个完全连接的神经网络来对MNIST数据集里的数字进行分类，故意用了一个很糟糕的交叉熵损失，这样就有可能出现数值误差。
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CGF可以快速地找到数值误差（numericalerrors）：使用CGF，我们应该能够简单地将检查数值运算添加到元数据并运行模糊测试器（fuzzer）。为了验证这一假设，我们训练了一个完全连接的神经网络来对MNIST数据集里的数字进行分类。
CGF可以快速地找到数值误差（numericalerrors）：使用CGF，我们应该能够简单地将检查数值运算添加到元数据并运行模糊测试器（fuzzer）。为了验证这一假设，我们训练了一个完全连接的神经网络来对MNIST数据集里的数字进行分类。
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