论文名称：EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。
与从头开始的训练不同，一些方法表明，在有监督和无监督设置下，在图像数据集上预训练的自监督模型有利于视频识别。这些方法简单地利用预训练模型作为更好的初始化来学习视频中的时空特征。...在目标数据集上，作者只需使用3D patch嵌入层和视频编码器，其中附加了一些任务特定层（例如，视频识别的分类头），用于网络微调。由此产生的模型可以很容易地用于推理。...04 实验 上表展示了不同预训练方法在多个数据集上的实验结果。 上表展示了用不同的方法去除时间信息的实验结果。...可以看出，在K400等空间线索占主导地位的数据集上，将模型与空间先验进行调整，例如在图像上进行预训练，可以获得良好的性能。...上表展示了BEVT在SSv2和DIVING48数据集上和SOTA结果的对比。
它由64通道脑电图(扩展10-20系统)和功能性核磁共振数据集同时获得在一个运动图像NF任务，辅以结构核磁共振扫描。在两项研究中进行了录音。...据研究人员表示，在NF循环中同时进行EEG-fMRI训练以训练情绪自我调节的研究团队较少，只有另一个研究小组，而他们共享和描述的数据集对应于双峰NF首次实现的运动想象任务。...它由在运动想象NF任务期间同时获取的64通道EEG（扩展的10–20系统）和fMRI数据集组成，并辅以结构MRI扫描。在两项研究中进行了记录。...(a)时频图，显示对侧运动电极中的ERD（红色）和ERS（蓝色），以及所有频率上的平均ERD时间序列(mean + standard error acrosssubjects)。...(b)显示了数据集XP2中所有受试者的学习步骤和测试步骤的估计fMRI-NF评分和fMRI-NF评分之间的相关性的中位数和四分位数。也显示了仅根据EEG信号估算双峰EEG-fMRI-NF评分的结果。
结合在线标签学习和代理学习预测的标签以及代理学习，作者提出了在线零样本迁移方法（OnZeta），在Imagenet上达到了78.94%的准确率，而不需要访问整个数据集，同时在对其他13个具有不同视觉编码器的下游任务上的大量实验中...4.2.3 Effect of epochs in optimization 在提出的在线零示例转移问题中，当示例到达时，所有示例只能访问一次。这种设置在实际应用中普遍存在，但对优化极具挑战性。...此外，与可以访问整个未标注集的InMaP相比，OnZeta仅在使用不同视觉编码器时差约1%。正如消融研究中分析的那样，只访问一次每个示例的在线学习比在整个集上多次迭代的全离线方法更具挑战性。...对于基准在某些任务上已经达到满意性能的数据集（例如，使用ViT的Caltech101和CIFAR-10），作者可以跳过在线学习标签，令，而能带来轻微的改进。其余数据集的其余参数与ImageNet相同。...此外，OnZeta在10个数据集（TPT原论文的仅有10个任务）中的9个数据集（TPT的原始论文中的数据集）上优于TPT（仅用于图像的文本提示进行多模态增强的训练）。
但是这些开源的最先进的模型大多是在通用的基准数据集上训练得到的，当我们在具体工业场景中使用时往往还是需要在具体使用场景的数据集上进行微调。获得这些特定领域数据集的传统方式是人工标注。...一、大量标注数据在深度学习任务中的重要性 1.1 训练数据瓶颈 即便深度学习的基石——神经网络早在1943年就被提出，但是深度学习在近十多年才获得了突飞猛进的发展。...从工程和数据科学的角度来看，手动标记的训练数据从根本上破坏了快速迭代的能力。这在输入数据、输出目标和注释模式始终在变化的现实环境中至关重要。从业务的角度看，训练数据是一项昂贵的资产。...5）在训练集上执行经过投票模型筛选的标注函数来训练标注模型，应当至少达到60%的覆盖率； 6）将所有待标注数据输入生成式模型，产出每个样本的最终标签； 7）用前面生成的带标签样本作为训练集来训练一个判别式模型...在Snorkel中，有如下这些常见类型的标注函数： 关键字搜索：在句子中查找特定的单词，通常使用正则表达式 模式匹配：寻找特定的句法模式，例如，使用spaCy的依存树 第三方模型：使用预先训练的模型（通常是用于与当前任务不同的任务的模型
与包含丰富纹理特征的图像不同，点云几乎是纯粹的几何信息，这使得基于点云的位置识别具有挑战性。现有工作通常编码低层次特征，如坐标、法线、反射强度等，作为局部或全局描述符来表示场景。...此外，在匹配描述符时，往往忽略点云之间的平移。与现有的方法不同，我们探讨了使用高级特征，即语义，来提高描述符的表示能力。此外，在匹配描述符时，我们尝试纠正点云之间的平移，以提高精度。...具体地说，我们提出了一种新的全局描述符——语义扫描上下文，它探索语义信息以更有效地表示场景。我们还提出了一个两步全局语义ICP来获取用于对齐点云的三维姿态(x, y，yaw)，以提高匹配性能。...我们在KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在很大程度上优于目前最先进的方法。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
R 语言在统计作图方面有独特优势，目前已成为许多数据科学团队最常用的语言之一。本章简要介绍 R 语言的基础知识，让读者能够开启 R 语言的学习，首先要做的是准备工作环境。...不管是在控制台或者 R 脚本中创建的对象都被临时保存在工作空间（也可称为全局环境，.GlobalEnv）中。可以用函数ls()列出当前工作空间中的所有对象，或者使用rm()函数删除某个对象。...所有运行过的命令都被保存到一个名为“.Rhistory”的文件中，所有对象被保存到名为“.Rdata”的文件中。当 R 重新启动后，将自动恢复上一次保存的工作环境以及使用过的命令。...1.3.3.2 RStudio 项目 数据分析的最佳实践是为每一个任务都创建一个 RStudio 项目，这有明显的好处： 将所有任务相关的文件放在一起，如输入数据、R 脚本、分析结果等； 项目中可以使用相对路径...mode=“function”) 列出名称中含有foo的所有可用函数 data() 列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集 vignette() 列出当前已安装包中所有可用的vignette文档 vignette
，该算法可以在城市规模的环境中实时运行。...实验： 与最近的方法在几个数据集上进行了比较，这些数据集涵盖了大规模室外环境中的各种自动驾驶场景。 由于户外环境的动态部分（移动物体、照明、遮挡等），这项任务极具挑战性。...在Oxford RobotCar和Daoxiang Lake数据集上的定位误差比较 Daoxiang Lake是一个比Oxford RobotCar更具挑战性的数据集，因为它的重复区域几乎没有判别特征...在4Seasons数据集上的比较： 4Seasons数据集包含慕尼黑地区在不同季节条件下的各种场景（城市、居民区、乡村）中记录的数据。...在图3中报告了不同类别视觉定位方法的内存占用相对于参考数据库大小的缩放规律。这是有大量数据可用的自动驾驶场景中的一个重要方面。
Introduction 联邦学习中，学习任务由中央服务器协调，每个客户端都有一个本地训练数据集，该数据集永远不会上传到服务器（即隐私不会被泄露）。 ...•该数据是隐私敏感的或者大规模的（与模型的大小相比），因此最好不要纯粹出于模型训练的目的将其记录到数据中心（隐私的）。•对于监督任务，可以从用户交互中自然推断出数据上的标签。 ...这两项任务的潜在训练数据（用户拍摄的所有照片以及他们在移动键盘上键入的所有照片，包括密码，URL，消息等）都可能对隐私敏感。...在每轮开始时，随机选择一部分客户端，服务器将当前全局算法状态发送给这些客户端中的每一个（例如，当前模型参数）。然后，每个选定的客户端根据全局状态及其本地数据集执行本地计算，并向服务器发送更新。...比如对于第三行 这一情况（ 表示每一次都用全部数据进行本地参数更新），中央服务器需要与客户端进行1658次通信，才能使得模型在测试集上的精度达到97%。
其次，工作流和数据流可以在多个作业中重复使用，并且通过声明本地变量和参数来中断对作业级别全局变量的依赖，这些全局变量已被配置并分配了适当的值。...可以在数据服务设计器工具中的工具 – 选项 – 作业服务器 – 环境设置（默认值为8）下设置可用并行执行流的数量限制。...这主要是因为Data Service需要将整个数据集加载到内存中才能完成任务。...应检查下推SQL中的以下项目： 如果传入的数据集很小，则可能不需要对每个字段进行索引，但是通常索引应该位于所有过滤和加入的字段上（这取决于源环境）。...使用表格比较具有以下优点： 可以定义导致更新的列（而不是仅使用所有列） 排序后的输入选项和缓存选项可用于提高性能 它在数据流上更具可读性和清晰度 在Oracle上，自动正确加载选项可以作为合并命令来实现
但是，如何编排构成 GenAI 使用的大部分数据的非结构化数据呢？ 在站点和云之间移动大型数据集很复杂，尤其是在全球几乎所有企业的多供应商存储环境中。很少有组织将数据存储在单个供应商的存储系统上。...问题是，文件系统传统上嵌入在存储基础设施中。...这种统一的全局元数据控制平面为每个位置的所有用户和应用程序提供了对重复文件的无缝读写访问权限，而不仅仅是副本。 这听起来可能都很好，但您可能会认为它不适用于大型数据集，因为数据重力的限制。...从本质上讲，这种方法允许组织克服数据重力带来的限制，从而在分布式环境中实现更快、更高效的数据处理和分析。...所有数据服务都内置在软件中，使 IT 管理员能够以简单的方式自动执行此类任务，利用他们已经拥有的技能。这种方法减少了数据副本的数量以及管理多孤岛数据环境所需的软件应用程序和点解决方案的数量。
从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。...一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。 具体来说，在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。...增量视图是通过查询上表之一实现的，并具有特殊配置， 该特殊配置指示查询计划仅需要从数据集中获取增量数据。 接下来，我们将详细讨论在每个查询引擎上如何访问所有三个视图。...| | |extractSQLFile| 在源表上要执行的提取数据的SQL。提取的数据将是自特定时间点以来已更改的所有行。| | |sourceTable| 源表名称。在Hive环境属性中需要设置。...DFS上使用全局路径，则只需执行以下类似操作即可得到Spark数据帧。
本文的方法和理论首次考虑了分布式多任务学习的高通信成本、stragglers 和容错问题。作者在真实世界的联邦数据集上进行了模拟实验，证明了本文方法与联邦环境中的其他方法相比，实现了显著的速度提升。...当所有的任务都参与每一轮通信时，即 q=m，算法 1 中的全局聚合步骤就简化为在平均模型更新上应用无抽样的高斯机制而不是抽样的高斯机制。...全局学习者在每一轮通信中广播的平均模型是一个不同的私有学习过程的输出。然后，任务学习者在各自的私有数据上单独训练他们的特定任务模型，以获得个性化的模型。 定理 2....表 1 给出了本文选择的数据集，以反映现实世界的 FL 应用。所有的数据集都有每个用户的自然分区和独特的局部统计（图 1）。...跨设备数据集的预处理方式不同：在跨设备中，把客户端分成训练 / 验证 / 测试；在 cross-silo 的场景中，把每个客户端的本地数据集分成训练 / 验证 / 测试集。 预处理跨设备的数据集。
另一方面，给予LIOM无限时间处理每个传感器测量，所有方法都是用C++实现的，并在装有Intel i7-10710U CPU的笔记本电脑上使用机器人操作系统（ROS）在Ubuntu Linux上执行，注意到计算中只使用了...用户使用手持设备在MIT校园周围行走，并返回到相同的位置，由于建图区域中有众多建筑物和树木，GPS接收很少可用且大部分时间不准确，在滤除不一致的GPS测量数据后，GPS可用的区域显示为图5(a)中的绿色部分...与其他所有方法相比，LOAM的轨迹明显漂移，在没有GPS数据校正的情况下，LIO-odom的轨迹开始在地图的右下角明显漂移，在有GPS数据的帮助下，LIO-GPS可以在可用时纠正漂移，然而由于数据集的后半部分没有...这种局部尺度上的扫描匹配而不是全局尺度上的扫描匹配有助于LIO-SAM框架的实时性能，在不同环境中使用三种平台收集的数据集上对提出的方法进行了彻底的评估。...、定位和建图的框架 动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位 非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正 快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计 基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集
在传统的基于数据库的架构中，对于数据的抢占问题往往是通过数据库事务（ACID）来保证的。在分布式环境中，出于对性能以及一致性敏感度的要求，使得分布式锁成为了一种比较常见而高效的解决方案。...多线程环境解决方案及原理 解决方案 《Thinking in Java》书中写到： 基本上所有的并发模式在解决线程冲突问题的时候，都是采用序列化访问共享资源的方案。...多线程中，不同的线程都可以访问到堆中的成员变量；在多进程中，不同的进程可以访问到共享内存中的数据或者存储在磁盘中的文件。但是在分布式环境中，不同的主机很难访问对方的内存或磁盘。...在分布式环境中，网络环境更加复杂，因前端操作抖动、网络故障、消息重复、响应速度慢等原因，对接口的重复调用概率会比集中式环境下更大，尤其是重复消息在分布式环境中很难避免。...其他情况下，所有涉及对数据的修改、状态的变更就都有必要防止重复性操作的发生。通过间接的实现接口的幂等性来防止重复操作所带来的影响，成为了一种有效的解决方案。
在指定的组上创建接口，之后对接口信息进行维护。 注：删除操作会强制删除该分组下所有数据，请谨慎操作。 如图所示：创建组module 1，module 1上已经创建4个接口。...例如 {get_userId()} 3.2.3、Extract 抽取接口返回值 完成请求后，从返回内容中抽取数据存入变量，在后面的请求中，可以通过引用该变量来获取该值。...5、配置管理 1、新增配置，可定义全局Hooks，公共Request参数和公共Header，一般可用于验证环境切换配置。 2、对已存在的配置，可进行修改、命名、删除操作。...6、全局变量 新增变量，定义为全局变量，方便用例或用例集引用。 并可对变量进行修改与删除操作。 7、域名管理 新增环境，定义域名。 并可对域名进行修改与删除操作。...crontab示例： 10 * * * * 表示每X小时10分执行一次。 */10 * * * * 表示每10分钟执行一次。 1、添加任务，输入配置信息。 2、选择指定的用例集，点击保存。
而如今的监督式学习是这样的：我一次又一次地告诉你「猫」是什么样的，也许会重复一百万次。然后你的深度学习模型就领会了关于猫的知识。 理想情况下，我们希望有一个更像我们的大脑一样去运行得模型。...那是因为，监督会允许模型能够更好的编码数据集上的特征。但是当模型应用在其他的数据集上时，监督会衰减。在这方面，无监督训练有希望提供更加通用的特性来执行任何任务。...就在最近，这项技术在流行地无监督学习数据集 STL-10 上实现了非常好的结果。...生成对抗模型的缺点和优点 优点： 对整个网络的全局训练 易于编程和实现 缺点： 难以训练和转换问题 在某些情况下可以比得上监督学习的性能 需要提升可用性（这是所有无监督学习算法面临的问题） 可以从数据中学习的模型...为了克服这个问题，我们团队创建了一个大型的视频数据集 eVDS（https://engineering.purdue.edu/elab/eVDS/），可用来直接从视频数据上训练新的（递归和反馈）网络模型
； （3）分布式环境下如何提高容错能力，需要避免单点故障，并能合理处理异常，训练子节点出错不影响全局任务。...JobTracker负责调度作业的所有任务，并监控它们的执行，这些任务分布在不同的备TaskTracker上。如果TaskTracker上的任务执行失败，还会调度其重新执行。...这种随机抽样采用的是有放回的随机采样方法（Bootstrap），每个子数据集和原始数据集大小相同，但样本可能重复。 2....并行化大大提升了随机森林训练的效率，尤其在大规模数据集的场景中。 5. 集成决策与投票 步骤④：训练完成后，将所有决策树 T_1, T_2, \dots, T_k 组成随机森林。...可以基于Map Reduce实现k-均值算法，在Hadoop环境中并行运行，能够高效且廉价的处理大型数据集。
在传统的基于数据库的架构中，对于数据的抢占问题往往是通过数据库事务（ACID）来保证的。在分布式环境中，出于对性能以及一致性敏感度的要求，使得分布式锁成为了一种比较常见而高效的解决方案。...多线程环境解决方案及原理 解决方案 《Thinking in Java》书中写到： 基本上所有的并发模式在解决线程冲突问题的时候，都是采用序列化访问共享资源的方案。...多线程中，不同的线程都可以访问到堆中的成员变量；在多进程中，不同的进程可以访问到共享内存中的数据或者存储在磁盘中的文件。但是在分布式环境中，不同的主机很难访问对方的内存或磁盘。...在分布式环境中，网络环境更加复杂， 因前端操作抖动、网络故障、消息重复、响应速度慢等原因，对接口的重复调用概率会比集中式环境下更大，尤其是重复消息在分布式环境中很难避免。...其他情况下，所有涉及对数据的修改、状态的变更就都有必要防止重复性操作的发生。通过间接的实现接口的幂等性来防止重复操作所带来的影响，成为了一种有效的解决方案。
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