现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。
为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。
论文标题：HEVC VMAF-oriented Perceptual Rate Distortion Optimization using CNN
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
机器之心报道 机器之心编辑部 来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer，即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断，并有 ViT 一样强大的性能。 由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？ 近期一些工作试图设计 CNN-Transformer
VVC 作为最新的有损视频编码标准，一直受到视频编码界的关注。与其前身相比，该标准的压缩效率有了显著提高，然而，VVC 的增益是以显著的编码复杂度为代价：VVC 继承了早期标准中基于块的混合编码结构。在 VVC 中，输入视频帧被分成称为编码树单元 (CTU) 的块。CTU 由不同级别的编码单元 (CU) 组成，这些编码单元共享相同的预测风格(即帧内或帧间)。CU 分区过程是通过计算和比较所有分区的 RD 成本来实现的，这是一项非常耗时的任务。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer，即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断，并有 ViT 一样强大的性能。 由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？ 近期一些工作试
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行
Command-R+， Mixtral-8x22b和Llama 3 70b都在最近的几周内发布了，这些模型是巨大的。它们都有超过700亿个参数:
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.05501.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉Transformer，即Next-ViT。Next-ViT能像CNN一样快速推断，并有ViT一样强大的性能。 《转自机器之心》 由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉T
由于编码器部分的解码器结构的分辨率不断降低，分类问题得到了很好的解决。然而，这种架构不能有效地生成用于目标检测(同时识别和定位)所需的强多尺度特征。
图像恢复是数字图像处理中的基本任务，旨在从各种退化（如噪声、模糊和雨迹）损害的图像中重建高质量图像。最近的进展凸显了卷积神经网络（CNNs）[1, 2, 3]和基于Transformer的模型[4, 5, 6, 7]在此领域的有效性。CNN利用层次结构，擅长捕捉图像内的空间层次。Transformer模型最初是为自然语言处理设计的，但已经显示出对视觉理解的积极成果，例如Vision Transformer[8]。Transformer模型采用自注意力机制，特别擅长建模长距离依赖。这两种方法在许多图像恢复任务中均取得了最先进的结果[9, 10, 11]。
本文将用户的上下文信息和商品的属性结合起来考虑，提出上下文和属性感知推荐模型 (CARCA) ，该模型可以通过多头自注意力块将上下文特征和商品属性结合起来。现有的大部分序列推荐方法是采用序列中最近的商品表征和目标商品计算点击来计算评分，而CARCA利用交叉注意力记住计算所有序列商品和目标商品来预测他们的最终分数。利用交叉注意力，计算旧商品和最近商品之间的相关性以及它们对决定接下来推荐哪个项目的影响。
ARM 架构体系中 , CPU 直接访问内存 , 控制内存中的状态和数据 , 内存中映射外部设备 , 外设通过内存中的状态数据改变外设内部的情况 ; 如 : CPU 读取硬盘数据 , 首先访问内存中的对应内存块 A , 内存块向硬盘控制器发送命令 , 硬盘控制器将数据取出放到另外一块内存 B 中 , 通过内存状态转换 , 告知内存已经读取完毕 , CPU 可以直接访问内存中内存块 B 中的数据 ; 所有的外设基本都有一块属于自己的内存 , 有的时在内存中映射的 , 有的自带内存 , 如显卡显存 ;
视觉 Transformer （ViTs）在各种视觉任务上取得了最先进（SOTA）的性能，包括图像分类，目标检测和分割。然而，它们的计算需求高、内存占用大且能源消耗大，这使得在资源受限的平台部署起来不切实际。压缩和加速技术已经被研究用于ViTs，旨在在保持性能的同时减少原始网络大小。用于模型缩减的各种方法包括网络剪枝，低秩分解，量化，知识蒸馏，以及动态标记减少。
Google 团队提出的 NLP 经典之作 Transformer 由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文《Attention Is All You Need》 中提出。但由于模型参数量过大，该模型训练困难、部署不方便，研究人员一直在探究如何优化 Transformer。近日，来自华盛顿大学和 FAIR 的 Sachin Mehta 等人提出了一个网络结构较深但轻量级的 Transformer——DeLighT。
多年来，神经网络（NN）中的参数数量不断增加，这使得基于NN的应用在计算资源受限的设备上部署变得不切实际，例如移动设备。许多研究旨在设计计算效率更高的NN。
Apache TVM 是一个用于 CPU、GPU 和机器学习加速器的开源机器学习编译器框架。TVM 支持 TensorFlow、Pytorch、MXNet、ONNX 等几乎所有的主流框架，目标是优化机器学习模型让其高效运行在不同的硬件平台上。TVM 提供了深度学习模型编译、优化和部署的端到端解决方案，支持从模型定义到部署的全流程自动化。 近日，TVM 社区举办了 TVMCon2023 会议。会议上，腾讯 BlazerML 深度学习编译器团队发表了题为《TVM at Tencent》的演讲，主要介绍了 Bla
你知道吗？有一种工具叫做Reader，它能够帮你把任何网址转换成更适合大型语言模型（LLM）处理的输入格式。就像给网页穿上了一件“智能外衣”，让它们更容易被理解和使用。而且，这个服务完全免费哦！
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Transformer 架构早已在自然语言处理任务中得到广泛应用，但在计算机视觉领域中仍然受到限制。在计算机视觉领域，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用来代替卷积网络的某些组件，同时保持其整体架构不变。
本文介绍了视觉识别技术中的图像分类任务，重点讲解了ResNet、VGG、Inception和EfficientNet等模型在图像分类任务中的应用，并对图像分类的常用数据集进行了介绍。此外，还探讨了图像分类任务中的一些挑战和未来的发展方向，包括模型压缩、可解释性、实时性能等方面，并展望了图像分类技术在未来可能的发展方向。
论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess
凭借令人印象深刻的能力，对大型语言模型（如LLaMA 2，GPT-3.5 Turbo和Gemini）进行特定领域和功能的微调（例如模型对齐和指令调优）变得越来越受欢迎。为了减轻完全微调的高成本，参数高效微调（PEFT），特别是LoRA，通过调整少数参数并冻结其余参数，已成为一种轻量级解决方案。然而，随着模型规模的迅速扩大，对进一步提高参数效率的需求变得越来越迫切，特别是在多LoRA场景中。
今天将分享Unet的改进模型H2NF-Net，改进模型来自2020年的论文《H2NF-Net for Brain Tumor Segmentation using Multimodal MR Imaging: 2nd Place Solution to BraTS Challenge 2020 Segmentation Task》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。
PatchMatch 算法就是一个找近似最近邻（Approximate Nearest neigbhor)的方法，要比其他ANN算法快上10倍+。
视频流的爆炸性增长为以高精度和低成本执行视频理解任务带来了挑战。传统的2D CNN计算成本低，但无法捕捉视频特有的时间信息；3D CNN可以得到良好的性能，但计算量庞大，部署成本高。作者提出了一种通用且有效的时间偏移模块（TSM），它通过沿时间维度移动部分通道来促进相邻帧间的信息交换，同时它可以插入到2D CNN中实现零计算和零参数的时间建模，以此兼具2D卷积的高效与3D卷积的高性能。
它成功将一个在自然语言处理领域的Transformer模型迁移到计算机视觉领域。从那时起，计算机视觉领域的进步已经加速。
我们会发现即使上述为两个锁，但是同时都属于当前主线程下，并且是按顺序执行，这是就采用了轻量级锁
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 在这篇论文中，来自苹果的研究者提出了一种用于移动设备的轻量级通用视觉 transformer——MobileViT。该网络在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单。目前，该论文已被 ICLR 2022 接收。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf 代码链接：https://github.com/appl
机器之心报道 机器之心编辑部 在这篇论文中，来自苹果的研究者提出了一种用于移动设备的轻量级通用视觉 transformer——MobileViT。该网络在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单。目前，该论文已被 ICLR 2022 接收。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf 代码链接：https://github.com/apple/ml-cvnets 轻量级卷积神经网
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess。今天，我们将分别介绍这两种方法。
随着循证医学的发展，各种新型的Meta分析方法被研发，网状Meta分析也就是一种新型产物，那么怎么定义网状meta分析呢。可以简单做个定义那就是在探究同一条件多种干预措施可以确定干预策的排序。其中最主流的是基于Bayesian理论而制作的专业BUGS（Bayesian inference using gibbs sampling）软件。我们在引入R语言之前需要先安装OpenBUGS这个软件，软件下载地址：http://www.openbugs.net/w/Downloads。
视觉社区见证了自注意力和 Transformer 的盛行。Transformer 在自然语言处理方面的成功推动了其视觉识别变体的创建。视觉 Transformer （ViT）具有很强的全局感受野表示能力。然而，它需要对大型专有数据集进行预处理。当用少量图像进行训练时，它的表现令人不满意，需要更好的训练配置或架构设计。
尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。
在许多应用中，移动机器人必须在特定的环境中执行自主导航。在移动过程中，机器人应能够识别或区分环境中的不同区域。这个行为相当于在其当前的传感器观测与存储数据库的一部分之间找到对应关系。这种能力通常被称为地点识别。为了加快这一过程，作者们经常专注于通过不变描述子来描述环境的一些部分。通过这种方式，机器人应该能够通过在数据库中找到与其当前观测相关联的描述子最相似的描述子来识别环境的一部分。地点识别的概念在诸如定位、建图和导航等任务中至关重要。
计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架，提供论文一键下载，并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”！
精准的定位是自动驾驶系统独立决策和安全运行的基石，也是SLAM中环路闭合检测和全局定位的核心。传统方法通常采用点云数据作为输入，和基于深度学习的激光雷达定位（LPR）技术。然而，新近提出的Mamba深度学习模型与状态空间模型（SSM）相结合，展现出处理长序列数据的巨大潜力。基于此，作者开发了OverlapMamba——一种创新的定位网络，它将输入的视距视图（RVs）转化为序列数据。该方法采用了一种新颖的随机重构方法来构建偏移状态空间模型，有效压缩了视觉数据的表示。在三个不同的公共数据集上进行评估，该方法能够有效地检测环路闭合，即便是在从不同方向重访先前的位置时也能保持稳定性。依赖于原始的视距视图输入，OverlapMamba在时间复杂度和处理速度上优于传统的激光雷达和多视图融合方法，展现了卓越的定位能力和实时处理效率。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.06426.pdf
视频编码利用信号的信息冗余来降低数据率。无损编码依赖于：差分预测编码、变换、熵编码。有损编码通过添加量化过程来进一步提高压缩效率。
这股RNN崛起的“清流”，由民间开源组织发起，号称是第一个可扩展到百亿级参数的非transformer架构！
最近，沉浸式媒体的呈现模态受到越来越多的关注，点云是其中的重要代表。然而，点云时常包含超过数百万个点，这增加了对高效压缩解决方案的需求。近来，深度学习用于点云压缩被不断研究，并成为点云压缩的重要工具，尤其是其较好的结果引起了编码社区的兴趣。然而，迄今为止提出的大多数解决方案都不支持可伸缩编码。
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