该问题的难点在于目标函数的非凸性和解空间的离散性，使得人们无法在有效的时间内寻找到一个全局最优解。鉴于此，目前的研究主要集中在如何在有效的时间内寻找一个可接受的近似解或者局部最优解。...通过计算分配关系图的亲和力矩阵(affinitymatrix)的主特征向量获得该松弛模型的全局最优解。但该方法的在匹配过程中忽略了一对一匹配约束性，因而解的性能通常较差。...Zass等[29]提出了超图匹配的概率框架，通过引入超边权重矩阵与所需的节点到节点概率匹配之间的代数关系，形式化了问题输入和输出的软匹配标准。在该框架下，通过迭代连续投影算法获得匹配标准的全局最优。...稀疏模型： 图匹配问题的最优解是离散的、二元的，因此本质上是稀疏的。稀疏约束匹配方法旨在通过放弃离散约束而增加稀疏约束来获得匹配问题的一个稀疏优化解。...在许多应用问题中，如多源传感器数据分析，类似的对象不是单独或成对出现，而是频繁地以集合形式出现。给定一组具有相同或相关结构的图，多图匹配问题涉及在所有图中找到一组一致的匹配。
这类问题涵盖了许多实际应用，如项目管理、资源分配、生产计划等。解决多阶段决策问题的一种常见方法是使用动态规划。...构建状态转移方程：确定问题的状态如何在不同阶段之间转移。这是解决问题的核心，通常使用递推公式表示。 4 . 初始条件：确定第一个阶段的状态和可行行动。 5 ....解决问题：根据最终阶段的状态值找到最优解。 3. 状态转移方程 状态转移方程是解决多阶段决策问题的关键。它描述了问题的状态如何在不同阶段之间转移，以及如何根据先前阶段的状态选择行动。...这个方程表示，在当前阶段 i 的状态 j 下，我们通过考虑前一个阶段 i-1 的所有可能状态 k 来计算最优值。 状态转移方程的具体形式取决于问题的性质。...这可以用一个递推公式表示为 dp(i, j) = revenue(i, j) - cost(i, j) + dp(i+1, k) ，其中 revenue(i, j) 表示在第 i 季度销售 j 个产品所获得的收入
在 PASCAL VOC 2012 和 ADE29K 上，Auto-DeepLab 最优模型在使用极少数据进行预训练的情况下，性能优于很多当前最优模型。...在 PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 数据集上，最好的 Auto-DeepLab 模型优于多个当前最优模型。...在不经任何 ImageNet 预训练的情况下，本研究提出的专用于语义图像分割的架构获得了当前最优性能。...4 方法 这部分首先介绍了精确匹配上述分层架构搜索的离散架构的连续松弛，然后讨论了如何通过优化执行架构搜索，以及如何在搜索终止后解码离散架构。...表 7：ADE20K 验证集结果。在推断过程中使用多尺度输入。† 表示结果分别是从他们最新的模型 zoo 网站获得的。ImageNet：在 ImageNet 上预训练的模型。
匹配形状：在 cuDNN 上运行时，为 CNN 匹配 NCHW 的原始 channel-ordering、为 RNN 匹配 TNC 可以削减浪费在重塑（reshape）操作上的时间，直接进行矩阵乘法。...当我们从头开始创建该 repo 的时候，为了确保在不同框架之间使用的是相同的模型，并以最优化的方式运行，我们使用了很多技巧。...该 repo 只是为了展示如何在不同的框架上构建相同的网络，并对这些特定的网络评估性能。...类似地，MMdnn 是一组帮助用户直接在不同框架之间转换的工具（以及对模型架构进行可视化）。 深度学习框架的「旅行伴侣」工具如 ONNX 和 MMdnn 就像是自动化的机器翻译系统。...参考阅读： 业界 | Facebook 联合微软推出神经网络交换格式 ONNX：实现不同框架间模型迁移 资源 | 微软开源 MMdnn：实现多个框架之间的模型转换 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权
视觉定位是增强、混合和虚拟现实等应用以及机器人技术（如自动驾驶汽车）的关键技术。...每个数据集由一组参考图像及其相应的地面真实姿态和一组查询图像组成。官方为每个数据集提供一个三角化的三维模型，并可用于基于结构的定位方法。...粗定位：NetVLAD[3,4] retrieval (trained on Pitts-30k, top 50) 细定位：SP+SG+RANSAC PnP 下图展示了查询图像与地图中图像的匹配效果。...基于深度学习的相似图像召回，图像特征点匹配扮演了重要的角色。 虽然目前方案能够获得出色的性能表现，但笔者认为定位性能仍然具有提升空间。...注意到Hloc使用的是分级定位的思想，这使得分模块实现/优化变得比较轻松，例如上述改进方法；但值得思考的是这种“局部最优”拼凑起来的效果一定是“全局最优”吗？匹配做的好，位姿结算一定准确吗？
灵活性是非常重要的，因为每个学习算法都是基于一组有关数据的假设，即它是归纳偏(bias)的。这意味着如果bias与学习问题中的数据相匹配，那么学习就会很好。...这对机器学习或数据挖掘技术的使用造成了很大的限制，因为学习问题与不同学习算法的有效性之间的关系尚不清楚。...通过使用不同类型的元数据，如学习问题的属性，算法属性（如性能测量）或从之前数据推导出的模式，可以选择、更改或组合不同的学习算法，以有效地解决给定的学习问题。...度量学习 度量学习的基本思想是学习数据点（如图像）之间的距离函数。...模型无关的元学习(MAML)是目前最优雅和最有潜力的元学习算法之一。它基本上是最纯粹的元学习形式，通过神经网络进行两级反向传播。
如果简化成图来表示则应该是上图右的所示，所有黑连接的是正确的基因组，但实际情况是基因组有很多区域比较相似，以至于序列间会产生本没有的联系（如红线所示）。...每一次都是从最优匹配开始，然后次优匹配，到不能匹配时停止。这样一来，贪婪算法通常会得到局部最优解，而不是全局最优解。因此，这种算法在遇到重复序列时会出现比较大的问题。...比较流行的拼接软件如 Velvet、Abyss 和 SOAP denovo 都使用该算法。...构建contig 寻找最优路径（经过每个节点且仅经过一次），最优路径对应的碱基序列构成一个contig 构建scaffold 通过PE reads 位置信息确定contig之间的相对位置和方向，组装contig...Contig N50 指 reads 拼接后获得一些不同长度的 contigs，将所有的 contigs 长度相加得到总长度。
但是如果召回侧多样性不足，排序无论怎么优化都不能达到最优，所以这篇《Improving Accuracy and Diversity in Matching of Recommendation with...Diversified Preference Network》就来探讨如何在召回侧，用一个端到端模型GraphDR实现多样化的召回。...Tag-Tag边:如果两个Tag同时出现在一个视频上，则这两个Tag存在一条边，反应了Tag之间的联系。...图中Field-level HGAT就是把第K个节点的所有邻居节点通过上述方式embeding后(f1~fk)作为输入，该文还提出了权重向量组下式: ? 为的是从中f1~fk提取5种类型的特征。...如生成视频特征的embedding如下式所示： ? 然后把5种特征embeding concat后做非线性映射: ? 同时还要带上中心节点的特征: ? 最后把所有特征融合: ?
我认为几何在视觉模型中举足轻重，主要由于是它定义了世界的结构，并且我们能够理解这种结构（例如从许多著名教科书中得以理解）。因此很多复杂的关系（如深度和运动）并不需运用深度学习从头开始研究。...相较之下，语义表征通常是人类语言所专有的，其标签对应于一组有限的名词，从而无法直接观察。...然而，正由于语义是由人类定义的，这些表征便可能不是最优的。通过观察世界中的几何来直接学习可能更加自然。 不难理解，婴儿就曾使用初级的几何学来学习观看这个世界。...机器对世界的语义理解（a.k.a. SegNet）。每种颜色代表不同的语义分类，如道路、行人、标志等。...因此它在本质上能被简化为一个匹配问题——找到左右图像中物体之间的对应关系，并且ni ke yi计算深度。 立体中性能最高的算法主要使用了深度学习，但仅限于构建匹配的功能。
然后获得此优化的解析解，这为使用 k-D 树的进一步对应匹配奠定了基础。最后，通过许多例子，我们表明新方法在实际实验中具有更好的配准精度。 I 引言 A....这允许一组新的改进配准方程。这些方程在存在多种条件时非常有用。 2) 根据提出的新方程导出解析解的结果，这允许实时计算高效计算。 3）我们建立多个k-D树对不同时刻的点进行同时对应匹配。...原因是bi,k和ri,k之间没有对应关系，找到bi,k-1和bi,k也需要对应匹配，其中k表示时刻。...为了解决这个问题，我们建立了以下匹配机制： (13) 形成一个新的ICP形式，与来自连续时间点集的对应匹配。为了有效地获得对应关系，我们使用 k-D 树来加速匹配。...如第 III-A 节所示，有更多的 k-D 树用于对应匹配。但是，由于所有 k-D 树都是并行实现的，因此整体计算效率并不比经典 ICP 高多少（见表二）。
，如压缩、编码等。...如果有原子之间线性相关，那么字典就是冗余的。在大多数匹配追踪的应用中，字典都是完全且冗余的。 假设{φk}表示字典的原子。假设字典是完全且冗余的。...一个重要的问题是是否存在一种最好的表达方式，一种直观的最好方式是选择φk使得近似信号和原始信号有最大的内积，如最好的φk满足 ? 即对于正交原子，为投影到由φk张成的子空间上的幅值。...匹配追踪的中心问题是你如何选择信号在字典中最优的M个展开项。...或者是：信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影是非正交性的，这会使得每次迭代的结果并不是最优的而是次最优的，收敛需要很多次迭代。 那么如何理解什么是最优的，什么是次最优的？
，则将当前区间插入该组 如果之前 不存在 一个组的区间右端点不与当前区间左端点相交，则开一个新的分组存放当前区间 反证法，假设最优解的区间组数是 m 考虑在上述做法中，设第一次新建第 m+1 个组的时刻...考虑交换 i 与 i+1 位大臣的次序，则交换前，两人获得的奖赏为： [ val_i = \frac{1}{R_i} \prod_{k=1}^{i-1}L[k] \quad ,val_{i+1...} = \frac{1}{R_{i+1}} L_i \prod_{k=1}^{i-1}L[k] ] 交换后，两人获得的奖赏为： [ val_{i+1}' = \frac{1}{R_i} \prod_{k...=1}^{i-1}L[k] \quad ,val_i' = \frac{1}{R_{i+1}} L_{i+1} \prod_{k=1}^{i-1}L[k] ] 交换前，获得奖赏较多的大臣获得的奖赏为：...\prod\limits_{k=1}^{i-1}L[k] \times \max \Big( \dfrac{1}{R_i}, \dfrac{L_i}{R_{i+1}} \Big) 交换后，获得奖赏较多的大臣获得的奖赏为
类似于人类的视觉系统，计算机视觉系统也应用广泛，如视频监控和自动驾驶。跟踪算法的目的是在给定的视频序列中重新定位一组特定的目标，这些目标在初始帧中已经被识别。...对应流可以理解为连续帧之间存在的特征相似流。简单的说，这种方法学习了一种指针机制，该机制可以通过从一组参考帧复制像素信息来重建目标图像。...而分解这个过程，我们发现处理的每一个输入帧都有一个三元组（Q，K，V）。Q、 K、 V 分别表示查询、键和值。为了在 T¹帧中重建像素I¹ ，使用注意力机制从原始序列中先前帧的子集中复制像素。...现在如果我们在查询和键（Q.K）之间计算一个点积（.），然后对积算softmax，我们可以得到当前帧（I¹ ）和之前的参考帧（I⁰）之间的相似度。...窗口的膨胀率与内存库中现在帧和过去帧之间的时间距离成正比。通过计算受限注意力区域的亲和矩阵（affinity matrix ），可以非局部地计算细粒度匹配得分。
初步：通过简单的特征匹配进行单教师蒸馏 为了通过蒸馏学习高效的学生检测器S，作者鼓励学生的特征表示与教师的特征表示相似。为此，作者最小化了教师和学生的特征表示之间的差异。...简化起见，作者只是最小化了 F^{T_i} 和 F^S 之间的L2距离： 其中 r(·) 是用于匹配教师和学生特征图维度的函数。...从学生检测器和一组候选教师开始，作者可以首先选择一组教师，并设计它们的蒸馏顺序。然后，作者将更高级的蒸馏机制依次应用于每个教师，以训练学生检测器，而不是简单的特征匹配损失。 3、实验 3.1....为了获得接近最优的教师顺序，作者提出了启发式算法Backward Greedy Selection（BGS，伪代码如算法1所示）。 在本节中，作者验证了BGS是否接近最优。...异构输入分辨率： 尽管可以将具有不同分辨率的输入馈送到大多数目标检测器中而不更改架构，但当训练和评估之间存在分辨率不匹配时，性能通常会下降。
通过将局部相互作用与目标检测结果相关联，以完成三元组的生成。然而，这种方法这种依赖于一些启发式的设计，比如距离、IoU，来进行human和object之间的匹配。...当交互解码器将K个交互查询转换为K个交互表示之后，交互表示送入到两个前馈网络，获得向量和。...然后，通过以下方式获得第i个交互表示的最终HOI预测： 这样，我们就得到了HOTR最终预测，形式上是K个三元组的集合，，，分别表示⟨人、对象、互动⟩。 2.3....Training HOTR 在本节中，作者首先介绍了本文用到的匈牙利匹配算法，用于获得Ground Truth HOI三元组和HOI集合预测之间的唯一匹配。...为了找到这两个集合之间的二部匹配，作者搜索了K个元素的排列： 其中，是Ground Truth和下标为σ的预测之间的成对匹配损失。
即： 为了表达我们的第二个优化目标即利润平衡，我们需要先引入一个变量pk来表示车辆k所获得的总利润，即： 于是我们可以得到一个企业内每个车辆的平均利润 ：（Wt为t公司的车辆数） 每个运输公司之间的状况不同...然后，我们用「select_a_solution(P , ω)」 函数在P中找出一组解，再分别用全部的K个算子，用这个选中的解生成K组帕累托最优解，最后再把它们全都加入种群P1中。...在实际应用中，由于T和V的数值都比较小，所以我们用普通的IP求解器（如ILOG-CPLEX）也是可以把该问题求解到最优的。当然，也可以用DP自己求解 上面的两步只是求解出了一组可行的解。...首先，我们把这两组解都转化成大旅程序列，然后，我们再用部分交叉匹配算子(PMX)生成两组全新的大旅程序列，最后，我们对两条新的大旅行序列都使用一次上文中提到的两种分割方式，得到四组解，最后，我们找出这四组解里的非支配解...其中，参数IGD表示解集与帕累托最优解集之间的“距离”，HV则表示解集的多样性以及与最优解集之间的重合度。由图可知，MOLS+确实在很大程度上对MOLS进行了优化。
我们假设一组 的k个对象是从某个联合分布PZ中抽取的。...由于我们假设对象之间的属性是共享的，这需要在扰动集∆中减少k倍的扰动，其中k是对象的数量。• 我们通过一个显式的匹配过程来解决对象身份问题，该过程在扰动后重新识别被扰动的对象。...在附录中，我们还展示了如何在我们的框架中处理Ahuja等人（2022a）已知的机制。...这样做的原因很简单：通常更容易在一小组相关对象上进行推理，而不是例如一个大的特征向量网格。以这种方式表示数据具有下游优势，如更好的鲁棒性（Huang等人，2020）。...8 结论 这项研究建立了因果表示学习和以对象为中心的学习之间的联系，并且（据我们所知）首次展示了如何在具有多个可互换对象的环境中实现去耦表示。认识到这种协同作用的重要性有两个方面。
有效的检测工具 研究小组转向脑电图(EEG)，试图了解神经生物学损伤，并找出如何在早期阶段检测它。...图2:模板地图之间的空间相关性。自闭症谱系障碍(ASD)和正常发育(TD)群体的5个模板图之间的皮尔逊空间相关系数值。...大脑状态的动态损伤 大脑在休息时显示出最小的神经元活动，从而反映出它最基本的功能，如视觉或思维。神经科学文献表明，大脑在休息时并不会保持一种状态，而是会从一种状态切换到另一种状态。...我们对每个受试者的数据进行k-均值聚类分析，以估计解释EEG信号的最优地形图。 图4:微观状态分析流水线。步骤a-b 步骤a，对所获得的高密度脑电图(EEG)记录(110个通道)进行标准预处理。...步骤e在步骤(d)中为每个受试者获得的最佳解决方案一起提交给第二次k-均值组聚类分析。元标准用5个模板地形图(微观状态类)确定了一个最佳解决方案。
处理这些读操作需要将它们与其他序列对齐:例如，在将它们映射到参考基因组时，或者在组装期间读操作之间的计算重叠时。为了进一步分析，保留了最优，有时是次优的对齐。...为了为选定的源/目标对在DBG中寻找最优路径，我们执行深度优先搜索遍历源和目标之间的可能路径，并在每个步骤(节点方向)计算其与DP矩阵中的区域序列的最小编辑距离。...该比对步骤从实体k-mer开始寻找最佳扩展序列，并获得最大的比对得分。...针对第二代测序的读映射器报告读与基因组的完全匹配，而BLASR和BWA-MEM报告读与基因组的最佳局部比对。...将读序列与参考基因组比对的统计数据如Table 2(顶部)所示。对于LSC，我们报告了工具报告的完整已更正读集和已修正读集的统计数据。
在稀疏匹配阶段，从源点云中采样一组稀疏点，然后使用软匹配网络和鲁棒的离群值过滤模块将它们与密集目标点云进行匹配。...在稀疏匹配阶段，我们将采样的稀疏点 与密集目标点云 进行匹配，构建一组稀疏对应关系。...最优传输算法是一种优化算法，其通过最小化传输的代价矩阵得到最优匹配结果。k在这里，我们使用离散版本的最优输运模型，其中源分布和目标分布都是离散的。...假设 是一对匹配的点，SCNonlocal模块首先计算一个矩阵 来表示 这一组关键点之间的空间一致性，如下式：\mathcal{A}\in \mathbb{R}^{S\times S}其中，...此外，考虑到邻域匹配模块可以输出两个局部邻域之间的软分配矩阵 ，可以直接获得局部稠密点云之间的对应关系，进一步节省计算成本。我们将高置信度稀疏点对的近邻点简单地组合成一个密集对应关系的集合。
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