假设我们有一个视频，其中每个帧都与其相邻帧相似。然后我们稀疏地选择一些帧，并在像素级别上对其进行标记，例如语义分割或关键点等。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...该方法的优点在于，我们可以利用相邻的未标记帧来增强已标记帧的特征学习，因为相邻帧相似，我们无需对视频的每一帧进行标记。...与传统的一帧一标记学习方法相比，提出了利用相邻帧的特征映射来增强表示学习的多帧一标记学习方法。这样，模型就可以通过训练看到被相邻帧的其他眼睛遮挡或模糊的部分。
场景解析和标记： 没有后处理； 以帧为单位； ConvNet在Virtex-6 FPGA上运行效率是50ms/帧； 但在以太网上交流特征信息限制系统性能 ?...接下来，两个重要事件： ImageNet数据集诞生[Fei-Fei et al. 2012]，有1200万的训练样本，分类在1000个目录里； 快速图像处理单元（GPU）：处理速度达到每秒1万亿次操作...；按其他向上推 ?...那么神经网络是如何记忆的？...不同方法的能量函数：二维小数据集：螺旋；能量表层可视化 S86. 基于快速近似推理的字典学习：稀疏自动编码器 S87. 如何在一个生成模型中加速推理？ S88.
接下来，Facebook AI 对该系统如何解决核心效率挑战来实现大规模部署的问题进行了详细介绍。...研究人员使用了风格嵌入，可以用现有数据集中的少量额外数据来创建新的语音风格，包括助手型、柔声型、快速型、投射型和正式型。...神经声码器的自回归特性要求按顺序生成样本，这对于实时合成来说是个重大挑战。...分块稀疏化 研究人员通过应用分块稀疏化技术，将非零参数限制在 16x1 的块中，并存储在连续的内存块中，从而进一步简化了参数数据布局。...通过从更多样化的语料库中自动识别脚本台词，使我们能够快速扩展到新的语言，而无需依赖手工生成的数据集。
下面是由电影 ID、用户 ID 和电影评分组成的数据帧。 ? 电影评分数据帧 因为我们只有自己打出的评分，可能不够公正，所以我们可以使用协同过滤来搭建推荐系统。 1....预处理 效用矩阵变换 我们要先将电影评分数据帧转换为用户-物品矩阵，也称为效用矩阵（utility matrix）。 ?...这个矩阵通常可用一个 scipy 稀疏矩阵来表示，因为一些特定的电影没有评分，所有许多单元格都是空的。如果数据稀疏，协同过滤就没什么用，所以我们需要计算矩阵的稀疏度。 ?...但是我们如何实现上面所示的矩阵分解呢？...Implicit：针对隐式数据集的快速 Python 协同过滤。 LightFM：针对隐式和显式反馈，通过 Python 实现的很多流行推荐算法。 pyspark.mlibz*.
由于点云稀疏且不规则，需要首先找到每个点的邻居，然后将数据从 N\times D 格式重构为 N\times K\times D 格式，以便应用MHSA。...接下来，作者首先按窗口坐标对所有点进行排序，然后按窗口内局部坐标进行排序。这一步将无序的点云变为有序的点云，其中同一个窗口内的点将相邻排列。 按相等大小的组划分。...作者不包括数据加载和后处理时间。 结果。与Table 1中的结果类似，作者的FlatFormer在稀疏卷积和基于 Transformer 的检测器之间实现了稳定的性能改进，同时具有更好的效率。...所有实验基于作者使用20%数据训练的单帧模型。 5.3.1 Flattened Window Attention 在图7中，作者可视化了作者在FWA中学习的注意力权重。...将点随机分组而不进行任何空间排序，与FlatFormer相比，性能将降低约4%。此外，由于边界区域上的空间不连续性，直接按 xyz 坐标排序或按单个轴排序窗口，都会提供次优的结果。
可以使用几种方法来降低推理过程在内存中的成本，并且加快速度。 在多 GPU 上应用各种并行机制来实现对模型的扩展。...为确保所有异常值都分组在一起，PEG 应用了一种基于取值范围的嵌入维度排列算法，其中维度按其取值范围排序。...Magnitude pruning 很容易应用于大型模型，并在相当大的超参数范围内实现相当一致的性能。 Zhu & Gupta 发现，大型稀疏模型能够比小型但密集的模型获得更好的性能。...不断重复该过程，直到达到所需的稀疏度级别。 如何再训练 再训练可以通过使用相同的预训练数据或其他特定于任务的数据集进行简单的微调来实现。...有关如何将 MoE 模块合并到 Transformer 的详细信息，可以查看本文作者之前写的关于大型模型训练技术的帖子和 Fedus 等人关于 MoE 的论文。
1、快速深度预测和编码 ?...论文的关键思路是如何利用深度编码来构建视觉残差项，由于关键帧的深度值受到原始图像M、稀疏深度图S、以及深度编码的估计值的约束，可以写成如下关系形式，f是一个非线性的函数。 ?...到目前为止，论文中所有的观测残差项已构建完毕，之后按OpenVins中的更新策略来边缘化MSCKF三维点，更新状态向量，从而求解位姿。...论文在GTX 1080Ti GPU 、Intel i7-8086k CPU@4.0GHz.的电脑上，在 NYU Depth V2 data数据集上，分别对精度和速度进行评测，Sp表示带有稀疏深度图输入，...另外在不用稀疏深度图输入的模式下，论文并没有更详细地对比和传统VIO或者SLAM算法的精度差异，尤其在传统VIO不能成功运行的数据集中，如弱纹理、大场景、快速旋转等场景下，单纯地依赖神经网络的深度图和不确定度估计能否获得较高的精度结果并没有做进一步的对比
弧长计算公式涉及面广，包含了大量的三角函数和算法，特别是在处理大型数据集时，计算量大。如果表达式或函数只使用来自Numpy包的Python操作和方法编写，Vaex将使用机器的所有核心并行计算它。...多年来的黄色出租车 我们今天使用的数据集跨越7年。看看在那段时间里，人们对某些东西的兴趣是如何演变的，这可能会很有趣。使用Vaex，我们可以快速执行核心分组和聚合操作。...让我们来探讨7年来票价和行程是如何演变的： ? 对于一个超过10亿个样本的Vaex数据帧，在笔记本电脑上使用四核处理器进行8个聚合的分组操作只需不到2分钟。...现在，我们可以按每年的数据分组，看看纽约人在出租车租赁支付方面的习惯是如何改变的： ? 每年付款方式 我们看到，随着时间的推移，信用卡支付慢慢变得比现金支付更频繁。我们真的生活在一个数字时代！...注意，在上面的代码块中，一旦我们聚合了数据，小的Vaex数据帧可以很容易地转换为Pandas数据帧，我们可以方便地将其传递给Seaborn。
本文的框架通过迭代吸收稀疏的关键帧特征来建立印象特征。印象特征一直沿着视频传播，有助于增强低质量帧的特征。这种印象机制能够将稀疏的关键帧进行远距离的特征融合，并且使融合的过程开销最小。...受到人们如何从模糊的帧中利用印象识别对象的启发，本文提出了印象网络（Impression Network），其体现了自然和高效的特征聚合机制。在提出的框架中，通过迭代吸收稀疏的帧特征来建立印象特征。...▌详细内容 ---- 快速准确的视频目标检测方法在很多场景下都很有价值。...一种直观的方法是在视频中逐帧应用这些方法，但这并不是最好的。首先，图像检测器通常涉及到大型的特征网络（像ResNet-101 这样的网络），即使在GPU上运行也很慢（5fps）。...数据流用实线标记出来。用虚线连接的组件之间共享权值。图中，利用三个视频帧对推断阶段的工作流程进行了模拟。所有的组件都进行端到端优化。 ▌实验结果 ---- ? 图4：使用不同聚合权重分配帧的示例。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见的数据处理工作。 ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas 中，通过对 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值： datatable 分组 %%time for i in range(100
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见的数据处理工作。 ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas 中，通过对 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值： datatable 分组 %%timefor i in range(100
该方案的关键是异步多帧的概念，其将来自多个异步相机的输入图像分组，连续时间运动模型的集成，其将异步多帧中的时空信息关联起来用于联合连续时间轨迹估计。...A、 异步多帧 现有的同步多视图系统将同时捕获的多视图图像分组为多帧作为输入。然而，当每个传感器的点火时间变化时，这不能直接应用。...为了推广到异步相机定时，我们引入了异步多帧的概念，该概念将在时间上（例如，在100ms内）捕获的图像分组。在图1中，每个异步多帧包含在10Hz的单个旋转激光雷达扫描期间拍摄的图像。...我们从新图像中提取稀疏2D关键点和相关描述子，并将它们与参考图像关键点进行匹配，以建立与现有3D地图点的关联。...为了解决这些局限性，我们提出了AMV Bench，这是一种新型的大型异步多视图SLAM数据集，使用宾夕法尼亚州匹兹堡的一组SDV在一年内进行了记录。
配准过程基于单帧点云到地图的匹配，使用稀疏体素结构化的密集点云作为地图以实时运行。同时，利用高程图进行快速的闭环检测，并通过图优化来优化姿态，从而实现纯LiDAR的完整SLAM。...主要贡献 文提出了一种新的灵活鲁棒的轨迹表达形式，其中单帧点云数据内部的姿态保持连续性，相邻扫描之间的姿态则不连续，在实践中，这是通过点云到地图的配准分辨率来定义的，由每帧扫描数据的两个姿态参数化（用于扫描开始和结束的姿态...这在快速定位变化的数据集中特别成问题，针对这些类型的数据集，我们引入了一个鲁棒性配置，用于检测困难情况（快速定位变化）和配准失败（位置不一致或大量新关键点落入空体素），并尝试使用更保守的参数对当前扫描进行新的配准...该数据集具有非常简单的几何形状，具有大型且完美的平面，因此对于扫描匹配而言，挑战主要在于传感器在采集过程中的运动。...PaGO-LOAM:基于地面优化的激光雷达里程计 多模态路沿检测与滤波方法 多个激光雷达同时校准、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
下面看看Transframer架构是如何工作的。 （a）Transframer将DCT图像（a1和a2）以及部分隐藏的目标DCT图像（aT）和附加注释作为输入，由多帧U-Net编码器处理。...（图2 b） NF-ResNet块由分组卷积和挤压和激发层组成，旨在提高TPU的性能。 下面，图(a)比较了RoboNet (128x128) 和KITTI视频的绝对和残差DCT表征的稀疏性。...由于RoboNet由只有少数运动元素的静态视频组成，因此残差帧表征的稀疏性显著增加。 而KITTI视频通常具有移动摄像头，导致连续帧中几乎所有地方都存在差异。...但在这种情况下，稀疏性小带来的好处也随之弱化。 多视觉任务强者 通过一系列数据集和任务的测试，结果显示Transframer可以应用在多个广泛任务上。...视频建模 通过Transframer在给定一系列输入视频帧的情况下预测下一帧。 研究人员分别在KITTI和RoboNet两个数据集上，训练了Transframer在视频生成上的性能如何。
侵权或转载联系 摘要 在大数据和大型模型时代，对于多模态数据的自动标注功能对于实际的人工智能驱动应用非常重要，比如自动驾驶和智能设备，与传统的封闭标注不同，开放词袋标注对于实现人类级认知能力至关重要。...时空融合和校正：在处理多帧视频数据时提供两种可选方案，实现连续帧标注。在第一种方法中，用户可以明确指定视频段内的起始帧和结束帧。...一旦系统自动标记了这两帧，就会使用插值算法来标记该视频中的其余帧，这种方法非常高效，但可能不能保证中间帧的注释准确性。 图5，演示了时空融合和校正如何修复不正确注释的结果。...PaGO-LOAM:基于地面优化的激光雷达里程计 多模态路沿检测与滤波方法 多个激光雷达同时校准、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...基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位 自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测（代码开源） 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集 更多文章可查看：点云学习历史文章大汇总 SLAM
、关键帧/3D点抽取等，它们大多集中于减少数据量或计算成本，同时略微牺牲位姿精度；在现有的SLAM系统中，为了在保持位姿定位精度的同时减少地图大小和计算成本，作者引入了一种有效的点稀疏化算法，该算法可以直接集成到任何特征点的视觉...； 提供了详细的位姿准确性、点减少和各种室内/室外公共数据集的改进速度比较； 据作者所知，本文的工作是第一次将关于特征和帧关系的多个属性同时集成到稀疏化特征图中，也是第一次为稀疏化地图的本地化性能的维护提供了验证...优化问题的快速计算和低计算量为目标的问题空间缩减方法可以大致分为两个部分的工作； 第一个部分的工作研究了基于图优化的快速位姿优化方法。...；[22]通过边缘化旧节点的稀疏化节点，同时保持剩余节点的所有信息，并给出一个标准化的最小化问题，以保持图组合的稀疏性；[39]设计了一种动态变量重新排序的方法，为快速增量Cholesky分解在增量更新和批量更新之间做出决定减少了与逆排列相关的工作量...:两个特殊顶点，一组点顶点，一组帧对顶点；在每个边的上面，为示例写了容量/成本值 图2显示了要在 BA 中优化的简化局部地图结构的示例，这里作者建立一个有向流图结构来解释帧和它们所看到的点之间的关系，该方法解决的核心问题是如何在
包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。...df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。...下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...'])['Ca'].mean() df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].count() df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].sum() 也可以按多列进行数据分组...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
尽管从容易获得标签的合成数据中学习听起来很有希望，但由于域差异（domain discrepancies）而对新颖的实际数据进行测试时性能明显下降。...大多数现有方法都以速度或准确度来处理大型RIP变体。为了更有效地解决这个问题，我们提出逐步校准网络（PCN）以粗到细的方式执行旋转不变的人脸检测。...通过将校准过程分为几个渐进步骤，并且只在早期阶段预测粗略方向，PCN可以实现精确和快速的校准。通过逐步减少RIP范围对面部和非面部进行二元分类，PCN可以以360°全角RIP角度精确检测面部。...稀疏特征传播和多帧特征聚合的关键原理是否适用于非常有限的计算资源也不清楚。 在本文中，我们提出了一个轻量级网络体系结构，用于在手机上进行视频对象检测。 轻量级图像对象检测器应用于稀疏关键帧。...一个非常小的网络Light Flow旨在跨帧建立对应关系。 流引导的GRU模块旨在有效地聚合关键帧上的特征。 对于非关键帧，执行稀疏特征传播。 整个网络可以进行端到端的培训。
4、在RLHF中，如何描述“reward hacking”?...8、与Softmax相比，Adaptive Softmax如何提高大型语言模型的速度?...利用Zipf定律(常用词频繁，罕见词不频繁)按频率对单词进行分组。...经常出现的单词在较小的组中得到精确的计算，而罕见的单词被分组在一起以获得更有效的计算。这大大降低了训练大型语言模型的成本。...虽然稀疏表示可以改善内存使用，但它们并不能直接解决Softmax在大型词汇表中的计算瓶颈。预训练嵌入增强了模型性能，但没有解决Softmax计算复杂性的核心问题。
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