前言：SParC是一个基于 Spider 数据集扩展的有上下文依赖的对话是 Text-to-SQL 数据集。不同于 Spider 一句话 对应一个最终 SQL，SParC 通常需要通过多轮对话来实现用户的查询意图，并且在交互过程中，用户会省略很多之前提到的信息，或者新增、修改之前提到过一些内容，使得该任务更具
Abstract 研究了大规模三维点云的有效语义分割问题。 由于依赖昂贵的采样技术和繁重的预处理/后处理步骤，大多数现有方法只能在小规模的点云上进行训练和操作。 本文提出了RandLA-Net，一个高效和轻量级的神经体系结构，用于直接推断大规模点云的点语义。 方法的关键是使用随机点采样，
文章目录 一、背景二、动机三、方法3.1 Design of Encoding Network3.2 Decoder 四、实验4.1 消融实验4.2 和 SOTA 方法对比 Paper: https://arxiv.org/abs/2104.13188 Code: https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg 一、背景 现有的语义分割方法，如 Deeplabv3、ps
Abstract 这篇文章解决的还是semantic parser的问题，主要的实验还是在WikiTableQuestion和WikiSQL上进行。将文本问题转换成程序，通过一个computer执行。这篇文章提到了semantic parser的两个难点，一个是存在假程序，也就是答案正确但是程序本身是错误的。另一个就是搜索空间过大
Anisotropic Convolutional Networks for 3D Semantic Scene Completion 用于3D语义场景补全的各向异性卷积网络 源码：https://waterljwant.github.io/SSC 摘要 作为体素级的标注任务（voxel-wise labeling task），语义场景补全(SSC)试图从单个深度和RGB图像中同时推断场景的占有率
R i c h
论文地址: https://arxiv.org/abs/2004.00440 目录 一、贡献点 二、方法 2.1 triple loss 2.2 NCM（nearest class mean）分类器 2.3 Semantic Drift Compensation 三、实验及验证 3.1 SDC的作用 3.2 NCM及triple-loss 3.3 准确率 四、总结 一、贡献点 文章发表于CVPR2020，用于解决
标题：Automated acquisition of structured, semantic models of manipulation activities from human VR demonstration 作者：Andrei Haidu and Michael Beetz {haidu, beetz}@uni-bremen.de 0. 摘要 在本文中，我们提出了一种系统，该系统能够从虚拟环境中收集并注释人类执行的，机器人
Semantic Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Regression 使用语义图卷积网络对三维人体姿态进行回归 Abstract 在这篇论文中，我们研究了学习Graph Convolutional Networks (GCNs)进行回归的问题。目前GCNs的结构局限于卷积滤波器的小接收域和每个节点的共享
标题：Bootstrapping Humanoid Robot Skills by Extracting Semantic Representations of Human-like Activities from Virtual Reality 通过从虚拟现实中提取类人活动的语义表示来引导类人机器人技能 作者：Karinne Ramirez-Amaro1, Tetsunari Inamura2, Emmanuel Dean-Le´on1, Mich
论文标题：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译：丰富的特征层次结构，可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者：Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址 RCNN的GitHub地址 ---------------------
Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic Parsing Abstract1 Introduction2 Model2.1 Problem Definition2.2 Question-Schema Serialization and EncodingMeta-data Features 2.3 Bridging2.4 Decoder2.5 Schema-Consistency Guided De
Self-supervised Equivariant Attention Mechanism for Weakly Supervised Semantic Segmentation 基于等变注意力机制的弱监督语义分割 论文来源：https://arxiv.org/abs/2004.04581v1 源码：https://github.com/YudeWang/SEAM 目录 1 概述 2 核心思想 3 基本方法 3.1 等变一致
原来的 Semantic-UI 已经基本不怎么维护了，现在社区重新改名维护了一套 Fomantic-UI，东西还都是一样的。 最近新增了一个 emoji 组件，导致整体打包的 css 文件体积变大，但是平时可能几乎用不到，以下是寻找了一下去除的方法，也同样适用于需要定制组件打包的情况： 1、根据官方文档：https://f
原文链接：https://www.aclweb.org/anthology/P16-1123.pdf 代码实现：https://github.com/dgai91/pytorch-acnn-model 关系抽取中我们会遇到很多表达同一种关系的不同方式。这种具有挑战性的变异性在本质上可以是词汇的lexical、语法的syntactic，甚至是语用pragmatic的。一个有
portainer新建container并修改相关配置 pytorch中tensorboardX可视化网络使用踩坑 【语义分割semantic segmentation】–DeepLab（ASPP）系列学习笔记
WACV2021|RGPNET: A REAL-TIME GENERAL PURPOSE SEMANTIC SEGMENTATION RGPNet：一种实时的通用语义分割 原文: https://arxiv.org/pdf/1912.01394.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 文章目录 摘要一、引入二、本文主要贡献三.RGPNet结
Point attention network for semantic segmentation of 3D point clouds Mingtao Fenga, Liang Zhangb, Xuefei Linc, Syed Zulqarnain Gilanid and Ajmal Miand* 年份：2020 期刊：Pattern Recognition IF：7.196 1、创新 1）通过attention机制实现LAE-Convs 学习丰富的局部信息 2）p
论文题目：Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation（用于语义分割的挤压—注意网络） 下载链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9157815&tag=1 代码：未开源 文章贡献： 1. 将语义分割分解为两个子任务：像素预测和像素分组； 2. 提出了SA
一. 下载源程序二. 准备数据集三. 准备hha数据四. 载入数据集五. 预测 一. 下载源程序 源程序github地址：https://github.com/yanx27/3DGNN_pytorch 下载源程序并解压 二. 准备数据集 数据集地址：https://github.com/yanx27/3DGNN_pytorch 下载其中的标签数据集 NYU_Dep
Software versioning Software upgrade versioning is the process of assigning either unique version names or unique version numbers to unique states of computer software. Semver.org github RFC2119 : Key words for use in RFCs to Indicate Requirement Leve
Abstract Learning based clone detection 优点: 某种程度上解决了传统dynamic search approach和static search approach存在的高time overhead的问题 缺点：精度受限，在工业使用中往往需要人工检查TopM search results 本文工作： 提出工具VulSeeker-Pro 特点：在语义学习后端集成了fu
一、任务描述 任务提出是NLPCC2017提出，题目为： Chinese Word Semantic Relation Classification : http://tcci.ccf.org.cn/conference/2017/dldoc/taskgline01.pdf 形式化，给出一个context-free word pair，判别词语对的语义关系，目前限定为限定域内的关系分类，有antonym（反义词）、syn
semantic.dashboard入门 仪表板（Dashboards）使您可以直观地组织报表，并将其分解为易于阅读的块。因此，与传统报告相比，最终用户可以更轻松地浏览数据。 R包shinydashboard 已经问世了很长时间，它是具有非常不错的功能。但是，使用它构建的应用程序看起来很相似，特别是如果您在多个项目
ORB_SLAM2_SSD_Semantic 运行的时候出现了Segmentation fault 辛辛苦苦把这个工程的文件配置好了，但是在运行的时候报错： Light Tracking homo not working because Tracking is not initialized… 新地图创建成功 new map ,具有 地图点数 : 946 地图点 points Tracking homo f
