然而，已经证明，与真实世界的物体相比，常见的重缩放函数会导致伪影，这些伪影会显著扭曲重缩放的物体。后者可以通过目标分割方法来处理，以清除原始背景，然后将目标插入合理的位置，同时调整颜色一致性。...要解决的问题是一个不成对的问题，其中HR目标没有相应的LR对，但网络必须学习整个LR子集的特征分布，同时保持原始HR目标的相似视觉外观。...因此，我们将训练DS-GAN学习如何将HR目标减少到该范围。 我们在UAVDT数据集上用汽车类别验证了我们的小物体检测方法的数据扩充。...（2）在图像生成过程中平衡两个分量的相关性——lGadv比lpixel高两个数量级。因此，对抗性损失有助于学习用来自LR子集的噪声和伪影污染HR输入，并且像素损失有助于保留原始输入的视觉特征。...基于我们的数据增强方法，这些解决方案在AP方面有了很大的改进——单反的数量越多，改进就越大——尤其是在训练视频的百分比较低的情况下。
端到端的建模将视频的空间和时间特征当做一个整体，可以从全局的角度学习整个视频的信息，同时transformer所建模的密集特征序列又能够较好的保留细节的信息。 VisTR网络结构 ?...根据对应的监督信息，就可以计算整个网络的损失函数。 ?...式1 Instance Sequence Matching计算过程 由于我们的方法是将分类、检测、分割和跟踪做到一个端到端网络里，因此最终的损失函数也同时包含类别、boundingbox和mask三个方面...由于我们的方法直接对36帧图像同时进行建模，因此相对于同样模型的单帧处理，理想情况下能带来大约36倍的速度提升，更有助于视频模型的广泛应用。 ?...据我们所知，这是第一个将transformers应用于视频分割领域的方法。希望我们的方法能够启发更多视频实例分割的研究，同时也希望此框架未来能够应用于更多视频理解的任务。
学习目标 评估每次比较产生的差异表达基因的数量 从每次比较中构建包含重要基因的 R 对象 1. 汇总 为了汇总结果，DESeq2 中一个方便的函数是 summary()。...它与用于检查数据帧的函数同名。当使用 DESeq 结果表作为输入调用此函数时，将使用默认阈值 padj 于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05：FDR 的标准中使用调整后的 p 值： padj.cutoff <- 0.05 我们可以使用 filter() 函数轻松地对结果表进行子集化以仅包括那些重要的，但首先我们会将结果表转换为小标题：...，以仅使用我们预定义的阈值保留重要基因： sigOE % filter(padj < padj.cutoff) ----
学习目标评估每次比较产生的差异表达基因的数量从每次比较中构建包含重要基因的 R 对象1. 汇总为了汇总结果，DESeq2 中一个方便的函数是 summary()。它与用于检查数据帧的函数同名。...但是，由于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05：FDR 的基因数量外，该函数还报告了被测试的基因数量（总读数非零的基因），以及未包括在多重测试中的基因数量由于平均计数较低而进行的校正...我们只会在我们的标准中使用调整后的 p 值：padj.cutoff 函数轻松地对结果表进行子集化以仅包括那些重要的，但首先我们会将结果表转换为小标题：res_tableOE_tb...，以仅使用我们预定义的阈值保留重要基因：sigOE % filter(padj < padj.cutoff)
五、对于一个所需最优化解为最小权重最大独立子集的加权拟阵问题，如何将其权重函数进行转换，使其变为标准的加权拟阵问题。详细论证你的转换方法是正确的。...这个问题要求我们对原有的权重函数进行转换，以达到标准的加权拟阵问题的形式。转换方法需要详尽且准确的数学论证，确保转换后的问题是等价的，即保留了原始问题的核心特征，同时又能被标准的拟阵算法所解决。...具体来说，我们可以设置一个新的权重函数，该函数将原权重函数的值取反（或取负值），同时调整集合I的定义，使之包含那些在新权重函数下具有正权重的子集。...应用贪心算法：由于贪心算法可用于寻找最大权重独立子集，因此在转换后的标准加权拟阵问题上，我们可以使用标准的贪心算法来寻找最优解。...总结 综上所述，我们可以通过定义新权重函数和调整独立子集集合的方式，将一个特殊形式的加权拟阵问题转换为一个标准的加权拟阵问题。这种转换不仅保留了原始问题的意图，也允许我们利用标准的拟阵算法来解决它。
为了提取这些标题以创建新变量，我们需要在训练集和测试集上执行相同的操作，以便这些功能可用于增长我们的决策树，并对看不见的测试数据进行预测。在两个数据集上同时执行相同过程的简单方法是合并它们。...在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。 最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？...我们已根据原始列车和测试集的大小隔离了组合数据集的某些行范围。之后的逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有列并将其存储到指定的数据帧。
然后，生成的点云通过分辨率为0.25m的三维体素网格滤波器发送，以便在保持周围环境中的主要结构的同时，略微减少后续任务的数据采样。...B.基于关键帧的子地图 这项工作的一个关键创新在于我们的系统如何管理地图信息，并在扫描到子地图匹配中导出局部子地图，以进行全局运动优化，我们没有直接使用点云并将点云存储到典型的八叉树数据结构中，而是保留要搜索的关键帧的历史记录...，然后，通过从关键帧子集连接相应的点云，而不是直接检索机器人当前位置某个半径内的局部点，来创建用于点云到子地图匹配的结果。...图4.关键帧选择和自适应阈值，（A）该方法的子地图（红色）是通过连接关键帧子集（绿色球体）的扫描点云生成的，该子集由K个最近邻关键帧和构成关键帧集凸包的关键帧组成。...每个时间戳处的估计位置用于将提供的扫描点云转换为世界帧，这是对整个数据集的所有扫描点云进行处理后，并通过体素滤波以生成上述结果 图6，误差比较，在1200秒的滑动窗口中绘制绝对姿势误差，显示半径和关键帧子地图方案之间的差异
从骨架关键点序列构建时空图 (spatial-temporal graph) 的想法来源于我们对现有的骨架动作识别方法以及图像识别方法的观察。...这种划分规则将节点的 1 邻域划分为 3 个子集，第一个子集为节点本身，第二个为空间位置上比本节点更靠近整个骨架重心的邻节点集合，第三个则为更远离重心的邻节点集合。...训练使用标准的 SoftMax 交叉熵损失函数进行监督。参数学习使用标准随机梯度下降算法（SGD）。 实验结果 我们在两个性质迥异的骨架动作识别数据集上进行了实验来验证 ST-GCN 的性能。...第一个是从将骨架序列理解为一帧帧的骨架演进为将整个视频理解为一个整体的时空图，这使得用一个统一的模型来分析动作成为可能。 第二个是从原始 GCN 的朴素思想演进为使用基于划分规则的卷积定义。...同时，针对动作识别任务，一个自然的演进就是在骨架关键点坐标的基础上引入视觉特征，如图像特征，乃至场景图（scene-graph）等，并将它们统一在 ST-GCN 的分析框架下。
这些发现说明，通过适当的特征工程和机器学习技术，我们能够从时间序列数据中挖掘出更多有价值的信息，显著提高预测准确性。在接下来的内容中，我们将详细介绍整个过程。...接下来，演示如何将问题重构为一个标准的多类分类问题，可以应用任何机器学习模型，并展示如何通过使用监督式 ML 获得出色的预测结果。...建立时间序列模型时，只能使用时间序列预测模型（可能的ML模型的有限子集）。接下来，会探讨如何通过适当的特征化将时间序列转换为标准表格数据集，更灵活地对这些数据进行建模。...同时，我们也移除了那些与目标变量完全不相关(相关系数为0)的特征。毫无相关性的特征对预测目标没有任何贡献，保留它们不仅增加了模型复杂度，也可能引入无关的噪声信息，影响模型性能。...通过这一步筛选，我们保留了那些与目标变量有一定相关性、但又不至于过度相关的特征子集，为后续的机器学习建模打下基础。合理的特征工程有助于提升模型的估计质量和泛化能力。
应用现有的特性控制框架来解决四足运动问题需要大量的数据及繁琐的数据预处理，例如动作的标注和对齐等。...▌简介 四足动画是计算机动画领域中未解决的关键问题之一。它与电脑游戏和电影等应用息息相关，同时也是机器人领域一个具有挑战性的话题。...在训练期间，整个网络以端到端的方式进行训练 (详见原文第7节)。在运行期间，系统使用前一帧的运动状态和用户提供的控制信号，能够实时地展现当前每一帧中运动特性的动画 (详见原文第8节)。...但与此同时，我们观察到使用动作变量和期望值速度能够有助于提高动作特性的可控性和响应性。 ▌训练 整个网络使用处理后的动作捕获数据，以端对端的方式进行训练。...在训练期间，我们使用大小为32的小批量数据反复迭代，每个批量中的训练样本都是随机选择的。我们使用 Dropout 技术，其保留概率设为0.7。
1、 使用标注函数的弱标注 在许多应用场景中都有大量的未标记数据，这些数据可能来自于自动驾驶车队或大型非结构化数据库。...我们将转换函数（TF）视为一种强大的抽象方式，启发式地从现有的例子生成新的更改过的例子。例如，对于医学成像任务，我们可能会编写 TF 来执行特定于我们的成像模态的变换。...在许多数据集中，特别是在实际应用中有一些使我们的模型表现不够好的数据子集，还有一些相比于其他数据子集，其表现更让我们关注的数据子集。...我们将这些数据称为子集切片。从业者经常面临的技术挑战是提高这些切片的性能，同时保持整体性能。 切片函数（SF）为用户提供了一个接口，用于粗略地识别那些模型应为其提供额外表示能力的数据子集。...本次发布的代码包括了重要的基础结构改进以及如何将 LF，TF 和 SF 应用于 SuperGLUE 和其他任务的教程。我们很高兴如果您已经在自己的应用程序中应用了 Snorkel。
通过微调的SAM-OCTA有效地分割了En-face OCTA图像中的局部血管，证明了将SAM 2应用于OCTA数据的可行性[18]。 作者发现OCTA的样本层扫描结构与SAM 2的帧序列输入相匹配。...一些其他的方法对数据平衡、参数约减和细节保留进行了优化，通过使用先进技术在OCTA数据集上实现 promising的分割结果[26, 27, 25, 28]。...输出 Mask 用于计算损失，并传递到记忆库进行多帧特征融合。内存库使用FIFO队列存储来自 Mask 解码器生成的多个帧，以便保留过去的预测和提示信息。...所使用的优化器是AdamW，学习率为，损失函数为Dice损失。训练和测试集的划分遵循IPN-v2的配置[10]进行比较。...在部分帧上输入的提示点可以基本上实现整个层序列中目标的定位和分割。与正面投影任务的结果类似，对于3M子集层序列分割，分割更容易实现。然而，这两种任务上的FoV对目标类型的影响正好相反。
Video-ControlNet 建立在预训练的条件文本到图像 (T2I) 扩散模型之上，通过结合时空自注意力机制和可训练的时间层来实现高效的跨帧建模。...提出了一种第一帧调节策略，以促进模型以自回归方式生成从图像域传输的视频以及任意长度的视频。...，可以减少内存使用量，足以在单个 48GB GPU 上微调 65B 参数模型，同时保留完整的 16 位微调任务性能。...然而，目前尚不清楚如何将这些方法应用于对长输入文档进行推理，其中每个中间步骤的分解和输出都非常重要。...我们在 QuALITY 数据集的一个具有挑战性的子集上评估 PEARL，其中包含需要对长篇叙述文本进行复杂推理的问题。
引言 深度学习研究推动了自动语音识别（ASR）技术的大发展，质量的显著提升让这项技术在许多人机交互用例中得到了实际应用，「流 ASR 即服务（streaming ASR as a service）」的需求也随之水涨船高...并行维特比解码 并行式 WFST 解码器通常会遵照串行解码器中的典型操作顺序：对于声学模型（AM）后验的每一帧，该解码器可基于帧值处理发射弧（标签非零的弧），再处理任何非发射弧链，最后执行剪枝。...将重复的 token 保留下来留待以后清理对正确性而言是足够的：少量额外的工作能减少对同步和原子操作的依赖。 分批和上下文切换 在 GPU 上，解码核的执行速度很快，其性能受限于核启动的延迟。...Lattice 预处理 一直到解码器中的 lattice 处理阶段，解码器的目标都是发现要为当前帧保留搜索空间的那些子集。...基于那个子集构建的后续帧以及在该子集中的任何路径都可能出现在最终 lattice 中。在发现阶段，必须创建和考虑比最终保留的 token 更多的 token（通常多一个数量级）。
第一帧是整个处理过程中的基准帧。通过计算此基准帧与新帧之间特定对象的相位差来检测运动。在拍摄第一帧时，特定对象相机前不应有任何移动。...因此，我们使用absdiff函数并将得到的结果称为delta帧。对于我们的用例来说，仅仅找到一个差异是不够的，所以我们需要定义一个像素阈值，它可以被视为真实的对象。...膨胀函数中的“None”参数表示我们的应用中不需要元素结构。...对于我们的用例来说，除了极端外部轮廓以外的其他轮廓都是无用的。因此我们必须使用一些近似方法来优化轮廓的提取过程。...我们同时需要在按下“Q”的同时捕获最后一个时间戳，因为这将帮助程序结束从摄像机捕获视频的过程，并生成时间数据。 下面是使用该应用程序生成的实际图像输出。
图数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。...此外，authors_parsed列为我们提供了一个更清晰的所有作者列表。当然，我们将保留标题栏作为论文的主要属性。最后，我想保留categories列。...请注意，在这个函数中有更多的数据在管道中移动，因此它可能有助于减少批处理大小，以防止超时错误。...同样，在这个步骤中，我们可能会在完整的数据帧上使用类似于explosion的方法，为每个列表的每个元素获取一行，并以这种方式将整个数据帧载入到数据库中。...上述数据子集的入度分布如下: ? 因此，这表明数据库已经填充，以及我们如何获得结果。
学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...在这种情况下，整个列是向量。...] ---- 练习 metadata数据框取子集，返回基因类型为KO的行。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...使用之前创建的list1，并索引第二个组件： list1[[2]] 你看到控制台上输出了什么？使用双括号表示法对于访问各个组件同时保留原始数据结构非常有用。
然而，现实却给了我一个沉重的打击。 现代编译器只要开启优化，默认情况下会抹去栈帧指针。而bpf中的内置API只能在栈帧指针保留的情况下轻易获取整个callstack。...目标程序需要不断忍受-fomit-frame-pointer带来的性能损失。 而且，我无法要求像libc等系统提供的so文件必须保留栈帧指针。 于是，我只剩下一种方案，就是手动进行栈回溯。...对已经抹去栈帧指针的callstack进行手动回溯，完全触及了我知识的盲区。 最初，我考虑仿照gdb的方案，通过调试信息进行栈回溯。 但是，调试信息的数据量太大，不方便传送到内核。...首先，我们需要定义一个名为stacks的哈希表。 当我们获取到一个栈回溯数据时，我们同时计算内核空间调用栈、用户空间调用栈和Lua调用栈的哈希值。然后，根据哈希值来确定stacks中对应的槽位。...在我最初学习eBPF程序时，我听说内核有一个bpf校验器，可以确保你编写的bpf程序永远不会损坏内核数据。 我一直觉得这很神奇，当时我在思考如果将这种技术应用于应用程序的检查中，会不会无敌。
到目前为止，只有少数工作考虑了如何将语音驱动动画系统改编到新身份[]。...作者将在8个训练子集上训练基础模型，并在2个测试子集上进行作者的特定适应。作者将这些测试子集命名为Subject A和Subject B。作者将Subject A和B的数据分割成训练集和测试集。...作者将最后的10句话保留为测试集，并使用剩余30个句子根据实验需求的不同使用各种子集进行适应。...它同时改进了 Imitator 和 Faceformer，表明它可应用于任何基于变形的语音驱动动画模型。改进效果也在图3中得到体现。...Effects of Chunking 同时，作者也设计了一个实验来测试作者的切块方法在长音频序列上的有效性。为此，在仍使用 GT 数据计算指标的同时，作者创建了人工长句。
我们的方法在映射精度方面实现了高达 90% 的改进，同时保留了大部分场景几何。 贡献：我们展示了一种体积融合密集深度图的方法，该深度图由密集 SLAM 中的信息矩阵导出的不确定性加权。...3.5.不确定性界限的网格划分 鉴于我们的体素对带符号的距离函数具有概率合理的不确定性估计，我们可以提取不同级别的等值面以允许最大不确定性。...结果 第 4.2 节和第 4.3 节展示了我们提出的 3D 网格重建算法的定性和定量评估，相对于基线和最先进的方法，在 EuRoC 数据集上，使用具有以下场景的子集真实点云 定性分析展示了我们方法的优缺点...精度 RMSE [m]：对于我们的方法生成的 3D 网格，与 Kimera、Tandem、Droid 的过滤器和我们的基线相比，在具有地面实况点云的 EuRoC 数据集的子集上。...完整性 RMSE [m]：对于我们的方法生成的 3D 网格，与 Kimera、Tandem 和我们的基线相比，在具有地面实况点云的 EuRoC 数据集的子集上。
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