「无人机+AI」总结成为智能巡检好帮手

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半监督分类算法_半监督学习图像分类综述

这方面在网上各种博客也没有找到相关的好用的总结文章，最近看了几篇文章，总结一下相关的算法。这几篇文章读完，基本上对半监督学习图像分类有一个相对直观的了解。 总结一下这一堆算法的套路： 熵

半监督学习的分类

https://blog.csdn.net/jiusake/article/details/80016171

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最近很多粉丝朋友私信我说：熬过了去年的寒冬却没熬过现在的内卷；打开Boss直拒一排已读不回，回的基本都是外包，薪资还给的不高，对技术水平要求也远超从前；感觉Java一个初中级岗位有上千人同时竞争，内卷

融合关系特征的半监督图像分类方法研究

半监督学习[1,2]是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法，其基本思想是在训练少量标签样本的过程中引入大量无标签样本来解决监督学习由于标签样本不足所造成的模型退化问题。早期的半监督学习算法与深度

Nips20 - 半监督图像分类代表作 FixMatch《Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence》

文章目录 原文及参考初识相知回顾 原文及参考 原文地址：直接点我就能跳转 初识 作者认为，当前主流的半监督学习方法(semi-supervised learning, SSL

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基于视觉的3D感知任务中，3D Occ算法自特斯拉2022年率先应用部署起，学界和业界就一直致力于Occupancy算法升级。但因为数据集成本过高，需要大量校准，费时费力费钱，一直没有投入实际应用。

c++第14课（入门结束）

1.打擂台 新年第二篇！！！ 打擂台，就是比大小，如：a=0      //你输入了4      4          a=4 转化成如下代码： int a=0,b; cin>>b

高后果区遥感图像的超像素分割与分类研究毕业论文【附数据】

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深度学习第三站——图片分类任务（扩展半监督学习）

1、半监督具体实行过程         半监督学习流程：先由“有标签数据集”训练模型，使模型达到一个较好的分类准确率（0.6），接着让模型对无标签的数据进行分类，对分类的结果中，让置信度高于0.99

半监督学习方法在图像分类中的实用性探索

图像分类是计算机视觉领域中的重要应用之一，近年来，半监督学习方法在图像分类中的应用逐渐受到了关注。相比于传统的监督学习方法，半监督学习方法在数据标注不充分或者成本较高的情况下，能够更加有效地利用未标注

结合空间信息样本的选择的半监督高光谱影像分类

结合空间信息样本的选择的半监督高光谱影像分类 一.空间信息提取 1.径向基函数核(RBF)支持向量机 2.Mean Shift分割 均值向量偏移，一种非监督的基于聚类的分割算法。概率密度函数，

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【技术栈】 1⃣️：架构: B/S、MVC 2⃣️：系统环境：Windowsh/Mac 3⃣️：开发环境：IDEA、JDK1.8、Maven、Mysql5.7+ 4⃣️：技术栈：Java、Mysql、

单例设计模式

在软件开发的广阔领域中，我们常常会遇到这样的场景：某些类在整个应用程序中只需要一个实例存在。例如，数据库连接池需要确保整个系统中只有一个连接池实例，以避免资源的浪费和管理的混乱；日志记录器也通常只需要