整体介绍：.CvT:IntroducingConvolutionstoVisionTransformers,刚发不久的一篇文章，最近Transformer很多，之所有现在选这一篇是因为方法简洁高效，性能在现在大神云集的Transformer算法里非常有竞争力。.另感觉swin-trans源码非常碎，操作繁琐，所以更喜欢这一篇。.Cvt论文...
Transformer再下一城！.CVT：首个基于卷积视觉Transformer的人脸表情识别.据作者称，这是第一个将Transformer应用于人脸表情识别(FER)的工作！.表现SOTA！.性能优于SCN、RAN、SPWFA-SE等网络。.注：现在论文"撞名"频率太高，比如：87.7%准确率！.CvT：将卷积引入视觉...
在ImageNet拿下87.7%Top-1准确率！与其他视觉Transformer和ResNet相比，具有更少的参数和更低的FLOPs，在下游任务应用中，也保持性能提升！代码即将开源！注1：文末附【Transformer】交流群注2：整理不易，欢迎…
下图展示了算法在训练数据有／无模拟数据时的性能数据。我们可以看到这种增强数据方法有效地提升了模型性能，且时间效率很高，它将模型在评估数据集上的平均敏感度和特异性分别从82.93%和84.44%提高到了87.20%和89.20%。
目前事件抽取最为广泛使用的数据集是[ACE,2006]，此外还有[TAC-KBP,2015]。.以ACE数据集为例，其整体数据仅来源于599个英文文档，定义的33个事件类型中有超过60%的类型样本数不超过100个，甚至有3个事件类型的样本没有超过10个，数…
在实际应用中，有时候数据不是很多，可以用数据增强方式扩展数据，在小的数据集上效果比较明显。语音数据增强主要有以下几种方式：音速扰动sputils/data/perturb_data_dir_speed_3way.sh音量扰动vputils/data/perturb_data_dir_volume.sh加上去年谷歌提出新型自动语音识别SpecAugment数据增强方式Sp...
上述的语音数据增强都是基于时域波形上的，而SpecAugment是基于频域上的.SpecAugment通过在时间方向上通过在时间方向上扭曲来增强，并屏蔽（多个）连续时间步长（垂直掩模）和mel频率通道（水平掩模）的块.优点.帮助网络在时间方向上的变形、频率信息的...
本篇博客讲解CMT模型并给出从0-1复现的过程以及实验结果，由于论文的细节并没有给出来，所以最后的复现和paper的精度有一点差异，等作者release代码后，我会详细的校对我自己的code，找找原因。.1.出发点.Transformers与现有的卷积神经网络（CNN）在性能和计算...
最强VisionTrabsformer|87.7%准确率！.CvT:将卷积引入视觉Transformer(文末附论文下载)本文将卷积引入视觉Transformer提出CvT,在ImageNet拿下87.7%Top-1准确率！.与其他视觉Transformer和ResNet相比，具有更少的参数和更低的FLOPs，在垂直任务应用中，也保持性能优势！.代…
4.移动增强4.1time_shift改进:为在一定比例范围内随机偏移，而不是使用固定的时间偏移循环移动，而不是空隙零填充deftime_shift(samples,max_ratio=0.05):"""改进:1.为在一定比例范围内随机偏移，不再需要时间2.循环移动:paramsamples:音频数据:parammax_ratio::return:"""samples=samples.copyframe_num=samples...
实现了portraitnet在paddle上的论文复现,并对其中用到的图像分割任务常用数据增强方式进行了实现与展示jonny4929ai...example=cv2.imread('example.png')e...
弹性变形数据增强,本人在看Unet论文时第一次接触到,工作中,经常用到语义分割解决问题,发现在针对线分割的问题,经常都会出现中间断裂的情况。后期经过不断工程验证,发现弹性变形这种数据增强有助于...
importcv2importnumpyasnpdefget_illum_mean_and_std(img):is_gray=img.ndim==2orimg.shape[1]==1ifis_gray:img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.CO...
【摘要】:目前,我国自主品牌厂家正在加快进行CVT变速器的研发,并进行了量产,销售。多家整车厂在现有或在研的MT车型上增加了CVT变速器的配置,这就要同时考虑零部件的通用化,性...
hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)h,s,v=cv2.split(hsv)ifvalue>=0:lim=255-valuev[v>lim]=255v[v<=lim]+=valueelse:lim=np.absolute(value)v[v...
在查阅国内外相关文献的基础上,论文分析了传动带式CVT的结构原理和控制原理,找出了影响传动带式CVT传动效率主要因素:液压油泵功率损失、钢带带轮系统功率损失、液力变矩器功...
在样本量不足的情况下,我们通常会采用mixup或者填鸭式的方法来进行数据增强。其中mixup是将正负样本融新的一组样本,使得样本量翻倍。填鸭式是将原本样本里...
从实时控制的角度出发,建立了汽车的无级变速传动(ContinuouslyVariableTransmission,CVT)夹紧力控制、速比控制及整车动态模型,基于这一动态模型,计算了汽车在起步与行...
CVT变速器大量不同的布置有可能出现,不仅由于汽车驱动差异和要求(FWD、RWD、AWD),而且也由于增加传动比覆盖范围的持续要求。电子化将带来传动比、速度、压力和转矩的更快的更...