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3.3)
Freesurfer学习笔记——Correcting topological defects (white surface error)3.3
Correcting topological defects纠正拓扑缺陷
运行recon-all的自动拓扑修复程序失败时，会导致白质（WM）表面（黄线）排除一些白质体素。 此时，需要对wm.mgz进行编辑。
Editing the Volume
topo_defect_befo…
Semi-Supervised Semantic Image Segmentation with Self-correcting Networks_CVPR2020
Semi-Supervised Semantic Image Segmentation with Self-correcting Networks_CVPR2020
这篇文章是CVPR2020的，是基于自校正网络的半监督语义分割。
摘要
摘要里面指出，建立一个大型的图像数据集来进行语义分割是非常昂贵和耗时的。因此，…
【论文阅读】Self-Correcting Clustering
论文地址：
代码地址：https://github.com/whx-xhw/SelfCC 摘要
目标分布的引入显著提升了深度聚类的效果。然而，大多数相关的深度聚类方法存在两个主要缺陷：(1) 依赖人工设计的目标分布函数，性能存在不确定性…
Correcting Over-Exposure in Photographs
论文：Correcting Over-Exposure in Photographs 本论文主要讨论过曝光校正算法。所谓过曝光，示例如下所示： 过曝光图片校正示例 图片中女孩脸部有部分过亮（用蓝色画出部分）。为了达到曝光校正的目的，作者的方法分为以下几步： 为了给过曝光区域的亮度恢复腾出空间，压缩曝…
【CVPR2020】Semi-Supervised Semantic Image Segmentation with Self-correcting Networks
Abstract 摘要Introduction 介绍Method 方法Ancillary Segmentation Model 辅助分割模型Self-correction module自校正模块No self-correction module 无自校正模块Linear self-correction module 线性自校正模块Convolutional self-correction module 卷积自校正模块Experienc…
研究(2) 最短路径问题简介...)
最短路dijkstra算法详解_最短路问题与标号算法(label correcting algorithm)研究(2) 最短路径问题简介...
一、问题描述 在开始介绍最短路问题之前我们先来简单讨论网络流问题(network flow problems) 在我们日常生活中，网络无处不在：为我们提供电力能源的电力网络，为我们提供方便通讯的电话网络，满足我们各种出行需求的交通网络。 在所有这些问题领域，我们都希望某些实体(电力、…
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纠错输出编码(Error-Correcting Output Codes: ECOC)
最近在利用Error-Correcting Output Codes做论文，发现网上没有一种讲的比较清楚的，那我今天就花点时间大致上讲一下这种方法。最初提出ECOC方法的是如下的文章 Solving Multiclass Learning Problems via Error-Correcting Output Codes --Thomas G. Die…
论文解读：Correcting Chinese Spelling Errors with Phonetic Pre-training
论文解读：Correcting Chinese Spelling Errors with Phonetic Pre-training（ACL2021） 中文拼写纠错CSC任务具有挑战性，目前的SOTA方法是仅使用语言模型，或将语音信息作为外部知识；本文将提出一种新的端到端…
论文阅读：Correcting Motion Distortion for LIDAR HD-Map Localization
目录
概要
Motivation
整体架构流程
技术细节
小结 论文地址：http://arxiv.org/pdf/2308.13694.pdf
代码地址：https://github.com/mcdermatt/VICET
概要
激光雷达的畸变矫正是一个非常重要的工作。由于扫描式激光雷达传感器需要有限的时间来创建…
【下篇】Python实现最短路问题常见求解算法——Label Correcting Algorithm（deque）
基于python语言，实现deque label correcting 算法对最短路问题（Shortest Path Problem）进行求解，可以识别网络中是否含有负环。 目录 1. 适用场景2. 负环识别方法3. 测试网络4. 代码实现5. 求解结果6. 代码及数据文件参考 1. 适用…
ECC，全称Error Correcting Code（纠错码），是一种用于检测和纠正数据传输或存储过程中产生的错误的技术
ECC，全称Error Correcting Code（纠错码），是一种用于检测和纠正数据传输或存储过程中产生的错误的技术。ECC通过在原始数据中添加冗余信息来实现错误检测和纠正，从而确保数据的完整性和可靠性。
ECC的基本原理是在传输…
When Color Constancy Goes Wrong:Correcting Improperly White-Balanced Images阅读札记
When Color Constancy Goes Wrong: Correcting Improperly White-Balanced Images 阅读札记 论文发表于2019年的CVPR。
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研究(3))
最短路算法的证明_最短路问题与标号算法(label correcting algorithm)研究(3)
3. Label Correcting Algorithms 本章将围绕Label Correcting Algorithms展开。首先，3.1小节介绍了最短路径最优性条件，这些条件允许我们评估一组距离标签是否达到最优，以及什么时候我们应该结束算法。基于这一最优性条件，3.2-3.5小节介绍了基本的Label Correcting Algorit…
论文阅读＜Joint Correcting and Refinement for Balanced Low-Light Image Enhancement＞
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.16128v2.pdf
代码链接：GitHub - woshiyll/JCRNet
目录
Abstract
Motivation
Method
A Feature Extraction(FES)
B Joint Refinement Stage(JRS)
C Illumination Adjustment Stage(IAS)
D Loss Functio…
【上篇】Python实现最短路问题常见求解算法——Label Correcting Algorithm（deque）
基于python语言，实现deque label correcting 算法对最短路问题（Shortest Path Problem）进行求解。 目录 1. 适用场景2. 算法说明3. 测试网络4. 代码实现5. 求解结果6. 代码及数据文件参考 1. 适用场景
无负环网络起点与终点间至少存在一条可…
论文解读《Co-Correcting:Noise-tolerant Medical Image Classification via mutual Label Correction》
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论文解读：协同校正:通过相互标签校正的抗噪声医学图像分类
期刊名： IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING （医学影像学报࿰…
Python实现最短路问题常见求解算法1——Label Correcting Algorithm（deque）
原文链接
1. 适用场景
无负环网络起点与终点间至少存在一条可行路径可求解单一起点到多点的最短路径
2. 算法说明
应用标号法求解最短路问题时有两种选择，一是采用 label setting 策略，即 label setting algorithm，如经典的 Dijkstra’s …
Python实现最短路问题常见求解算法2——Label Correcting Algorithm（deque）
原文链接
1. 适用场景
可识别网络中存在的负环起点与终点间至少存在一条可行路径可求解单一起点到多点的最短路径
2. 负环识别方法
在介绍网络负环识别方法之前，先定义几个符号： n n n ：网络节点数量 C C C ：网络弧费用绝对…
Correcting Over-Exposure in Photographs阅读札记
Correcting Over-Exposure in Photographs 阅读札记 论文发表于2010年的CVPR。
Abstract 本文方法通过分别恢复颜色和亮度来校正现有照片的曝光过度。 步骤： （1）稍微压缩曝光良好区域的动态范围，为过度曝光区域的动态范围腾出…
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快速上手Vue3国际化 (i18n)
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