你有没有遇到过这样的烦恼，绞尽脑汁憋出了个别人没做多的idea，感觉弥补了现今理论的重大漏洞，必定实现精度和速度的比翼齐飞！可是费了九牛二虎之力跑完了实验，结果却一点改进也没有。 唉！...[抱抱] 这是科研之日常～ 不过前几天新出的一篇多目标跟踪的论文，在主流的多目标跟踪数据集上结果异常好，几乎打败之前所有State-of-the-art算法，但作者却称该算法只是个baseline，而且是...两步法 Two-Step MOT Methods 先进行目标检测，然后对于检测到的目标resize到固定大小，然后提取ReID特征，这种方法很显然的好处是，目标尺度被很好的归一化了，但明显的问题是目标检测和...一步到位法 One-Shot MOT Methods 目标检测的同时也进行ReID特征提取，现有的方法比如Track-RCNN、JDE（Towards real-time multi-object tracking...算法改进 【改进点一】 作者解决的办法其实也很简单的，那就是不要使用基于anchor的目标检测方法嘛，用anchor-free的方法，尤其是以 Objects as points 为代表的方法，将目标检测看作为目标中心点检测的问题
，weak matching指简单的使用匈牙利算法直接进行匹配，而不是用其他逻辑，strong matching指在匈牙利匹配的基础上增加很多其他策略，比如reid的特征，甚至是可以训练的匈牙利算法。...no motion，weak matching 没有任何运动估计，且匹配策略非常简单的多目标跟踪方法，其实是大部分人都可以直接想到的，就是用IOU计算二部图的权重，用匈牙利算法去匹配。...DeepSort也是工业界中使用最为广泛的一种方法，它的结构是最为简单清晰的，各个模块组合使用，却可以发挥不错的效果。...，而不是使用匈牙利进行匹配，因为匈牙利是不可微的，也就没办法参与训练。...但是为了做到end-to-end，DeepMOT同样使用了SOT进行运动估计，当然它的SOT引入的不如SiamMOT这个优雅。
你得知道路上有没有车，有没有人，有多少车，有多少人，以及其他障碍物，它们在路面的什么地方。这又是机器学习和机器视觉要解决的问题，同样是检测问题。...它的思路是根据环境的参数预测出要执行的动作，我们用一些数据进行训练，得到这样一个模型，也就是人开车时的经验，然后用它来做决策。...从这里可以看到，他们采用了摄像机，激光雷达，毫米波雷达等多种传感器，用深度学习技术对这些传感器采集的数据进行分析，以确定车辆当前所处环境中的交通参与者，这里的参与者是指人，车等重要目标。...首先，用卷积神经网络对摄像机采集的图像进行处理，预测出车道线的概率图，即每一点处是车道线的概率。然后，对这种图进行二值化，得到分割后的二值图像。...多目标的跟踪的一般流程为每一时刻进行目标检测，然后进行数据关联，为已有目标找到当前时刻的新位置，在这里，目标可能会消失，也可能会有新目标出现，另外目标检测结果可能会存在虚警和漏检测。
因此，作者在两个层次上将所有构象进行聚类：（1）化学簇：一个化学簇的每个构象具有相同的二维结构，它们可以通过合成可达性分析模块估计的相同反应来合成。...以图3A为例，苯上面向结合位点空区域的氢原子用蓝色表示，这表示潜在的生长位点，而受体原子附近的其他氢原子将被忽略。同时，默认情况下构建模块的所有氢原子都将被视为潜在的连接位。...构建模块将沿着选定的氢原子的方向附着在种子结构上(图3B中的红色氢原子)。沿新形成的键(图3C中的红色键)进行3度-步采样，考虑到分子的灵活性，将保留几种具有局部最小能量的有利构象作为候选构象。...唯一的区别是，至少应该准备2个构象组进行连接，至少1个进行生长。 多目标连接算法基于集成连接算法，因此，构成集成连接算法的增长步骤和连接步骤都将扩展到多个目标。...多目标集成连接的增长步骤与多目标增长完全相同，而连接步骤与多目标增长中使用的“多目标操作”策略相同。如上所述，多目标生长操作是在构象组中每个成员的同一位置上生长化学相同的构建模块的同时操作。
下面对这两种约束进行详细分析。 硬约束 以制造业的生产环节为例，硬约束是指那些在制定生产计划过程中，是一种定性的制约因素，其对应的约束必须遵循；一旦违反，会令计划不可行。...多目标规划问题详解 下面，将对上述前两种处理办法进行详细说明。因上述讲到关于对多目标规划问题进行优化，达到帕累托优化状态，进而获得非劣解集。...在求解多目标规划问题时，关于求非劣解集的方法。因目前本人尚未接触过较成熟的、可以对多目标规划问题，求得非劣最优解集的引擎技术；因此，暂未有办法对该方法展开讨论。...但这是一个相对最佳的处理多目标规划的办法之一。 总结：多目标规划的本质 尽管多目标规划问题，令运筹优化问题变得更复杂，但它却是现实世界中是无时无刻存在的。...多目标规划问题，不仅对于专业的工程人员来说难以解决，对于普通用户来说，对于APS输出的解决方案的理解与分析，也存在相当大的挑战，从而令很多用户对APS难以接受，甚至而失去信心。
很自然的，对于更高阶的特征组合可以用多层神经网络去解决。...多目标问题业界常见的有方法有两种： 1.多任务联合建模： 阿里妈妈在广告的点击率-转化率预估任务中，提出了对点击率、转化率进行联合建模，并将转化率分解为点击率乘以点击后的转化率，从而对两个任务在目标输出层进行关联...在对多目标之间的联结方式上，我们在对点击目标和点击后的递进行为进行全空间建模之外，增加了对非依赖点击行为目标的独立输出。...模型过渡到深度模型后，预测的耗时大大增加，第一版采用 tf-serving 的模型，虽然取得了不错的效果，但是耗时接近 1 秒，完全没办法全量。...痛定思痛，我们对特征抽取模块进行了完全的重构，完完全全消除字符串 copy 和拼接，优化 hash 算法，性能得到了成倍的提升。
19年3月份，我们开始了对多目标优化的探索。19年在蘑菇街商城场景进行了实践和落地，2020年在蘑菇街首页直播切片场景再次进行了尝试。实践证明，多目标优化的确可以明显提升GMV等核心业务指标。...目录如下（强烈建议大家看完，越往后，干货越多）： 点击率与转化率之间的关系——四象限分析法 解决多目标问题的三种策略 多任务学习的共享机制 ESMM模型回顾 蘑菇街商城基于ESMM的多目标实践 总结 1...、点击率与转化率之间的关系——四象限分析法 设计并部署一个真实大规模的个性化搜索推荐系统会遇到诸多挑战。...通过gmv reweight进行多目标优化，虽然这种模型简单，上线成本低，但是主要依靠人工经验调整，reweight公式的手动调整需要较强的业务背景和较多的经验支撑，且本质上无法达到最优。...4）共享-私有模式：这种模式的分工更加明确，将共享模块和任务特定（私有）模块的责任分开，共享模块捕捉一些跨任务的共享特征，而私有模块只捕捉和特定任务相关的特征。
与经典的引用分割（RES）相比，对于广义引用表达分割（GRES）来说，更具挑战性的是对图像中区域之间的复杂交互关系进行建模，并捕捉所有对象的细粒度属性。...本文提出了一个新的基准模型ReLA，明确地对图像的不同部分和表达式中的不同单词进行信息交换和相互作用，以分析它们之间的依赖关系。通过这种方式，能够更好地理解图像和表达式之间的复杂交互。...所提出的关系（ReLAtionship）建模方法具有两个主要模块，即区域-图像交叉注意力（Region-Image Cross Attention，RIA）和区域-语言交叉注意力（Region-Language...RIA模块灵活地收集区域图像特征，而RLA模块则捕捉区域之间的关系以及区域与语言之间的依赖关系。通过这两个模块，能够更好地建模图像和表达式之间的复杂交互，并提高引用表达分割的性能。...对多目标表达式的分割结果可视化如下： 对无目标表达式的分割结果可视化如下： 总结 本文分析并解决了经典引用分割（RES）任务的局限性，即无法处理多目标和无目标表达式。
优化软件的使用要求函数f用合适的编程语言定义，并在编译或运行时连接到优化软件。优化软件将在A中提供输入值，实现f的软件模块将提供计算值f(x)，在某些情况下，还将提供关于函数的附加信息，如导数。...这样就得到了一个清晰的关注点分离:不同的优化软件模块可以很容易地在同一个函数f上进行测试，或者给定的优化软件可以用于不同的函数f。 下表提供了根据许可证和业务模型类型组织的值得注意的优化软件列表。...IOSO 基于自组织的间接优化是一种多目标、多维的非线性优化技术。 Kimeme -一个多目标优化和多学科设计优化的开放平台。...modeFRONTIER -一个多目标、多学科优化的集成平台，与第三方工程工具无缝耦合，实现设计仿真过程的自动化，便于分析决策。 Maple -线性，二次，非线性，连续和整数优化。约束和无约束。...MIDACO是一种基于进化计算的单目标和多目标优化的轻量级软件工具。
现在的相关滤波跟踪算法一般需要用到CN（Color Names）、HOG（Histogram of Oreinted Gradients）等手工特征以及用CNN提取的特征进行结合从而用于滤波器的学习。...笔者还真试了…… 不知各位读者有没有留意SiamFC和SiamRPN中各个特征图的尺寸？...作者对网络主干的各种性质（padding，stride，感受域大小等）进行了系统性的研究分析，并得出了以下结论：1)孪生网络跟踪器倾向于更小的stride；2)感受域大小应取决于目标模板图像 z 的大小...从实现思路上讲，单目标跟踪更关注如何对目标进行重定位，而常见的多目标跟踪方法往往更多地关注如何根据已检测到的目标进行匹配。...在这样的设定下，IOU Tracker不考虑外观信息、不对运动轨迹进行预测、也不使用复杂的匹配算法，直接用贪心的策略为两帧的所有边框之间进行匹配。
除了可以准确识别、定位目标，还可以对移动的目标进行连续跟踪、分析路径，甚至进行姿态、行为分析！...、运动分析评估、演员动作捕捉与姿态迁移等等。...还有很多业界大神基于关键点检测技术进行生物行为分析研究。 ?...它的应用范围也非常广泛，比如安防监控和自动驾驶等场景中的行人、车辆跟踪及轨迹分析等等。 ?...这样的设计可以使系统无差别的适配各类检测器，并使开发者可以针对两个模块分别调优。但由于是两个算法串联，这类方法的缺点也比较明显，那就是耗时较长，在构建实时MOT系统中面临较大挑战。
在工具上，我们开发了 MML 机器学习平台，提供从数据分析到模型在线服务的全流程开发及部署支持。...图一 平台架构图 MML 机器学习平台包括三个主要模块： Spark Feature：负责数据分析、特征工程，以及样本拼接。...良好的分层设计，方便使用方进行模块的复用和重构。 MML Serving MML Serving 决定了模型能否上线提供服务以及在线服务的效率。...，模型调研的范畴大幅扩大：平台上线前，算法同学需要花费较多的精力在工程模块的开发上面，而且只能在几个固定的算法框架下进行一些有限的尝试。...整个多目标优化的路线，大概经历了四个阶段：样本 reweight，多目标模型，多模型，多个多目标模型。下面我将对这四个阶段的工作分别进行介绍。
这三类数据涉及到的成品数量很多，如果全部作为多目标优化算法的输入，将会带来计算难度的指数级增长，且考虑到最终推荐的成品是否畅销等因素，本案例采取启发式构造算法和多目标优化算法结合的方式对问题进行建模求解...可视化呈现分析和模拟结果，实时的监控和详细的信息展示。...核心技术模块3：多目标优化引擎 在设计多目标优化算法模块时，需要考虑到给用户提供多目标，多场景，多维度的解决方案。...核心模块主要包含数据处理模块，核心引擎算法和前端UI展示模块。 方案实施流程如下： 1. 从服务器读取最新数据源，进行自动化数据处理，数据清洗工作。 2....将输入数据传入多目标优化模块，多目标优化模块根据用户设置的参数运行算法。 4. 输出结果同步至前端UI界面，用户可以通过Chrome浏览器实时查看结果界面。
下面简单介绍下各个模块： 特征输入模块，将 Query特征、相关性特征、文档质量特征和历史点击特征等输入模型。...这些行为都可以作为排序任务的训练目标，由于可选的目标比较多，我们通过分析这些指标与用户留存的关系进行了筛选，与点击率一起构成了排序模型的目标，开启了我们在多目标排序方面的探索。 ?...在多目标模型中每个目标都会对应一个模型打分，在线上预测是需要多多个分数进行加权融合。至于不同的目标对应的具体权重我们是通过 AB 实验确定的。 ?...② 基于 MMOE 的第二版多目标排序 在去年年初的时候，我们采用 MMOE[2] 结构对多目标排序模型进行了升级。...既然用户点击是由文档的真实点击率和文档的展示位置共同决定的，那就将这两部分分开预测，用文档的展示位置作为特征通过一个独立的 shallow tower 对 Position Bias 进行建模[3]，将其他的
说到系统设计的三高，每一高都是一个很庞大的话题，甚至可以用一本书甚至N本书来详细阐述。其中高可扩展性是系统架构的众多目标之一。...别的不谈，一个系统要完美的做到“对修改封闭，对扩展开放”其实一点也不简单，不知道你有没有遇到过修改一个bug蹦出另外一个bug的痛苦经历？...无论什么样的系统，抽象起来其实都是模块和模块之间的交互，这里模块的含义是广义的，即可以代表函数，也可以代表进程，甚至可以代表目前流行的微服务，如下图所示 ? image 图是不是很简单？...但是要想把A和B之间的交互做到高扩展其实并不容易，这要求系统的设计者必须要想办法在满足A和B正常交互的情况下尽量解耦A和B，只有正确的解耦，才能从容的应对A和B独立扩展的业务需求 同一进程内 在同一进程内的情况是一种最常见的存在方式...，对应到我们平时的代码，表现为函数的调用，而这里的函数调用可以是同一模块内的函数调用，比如最典型的三层架构中，业务层调用持久化层来进行数据的操作，如下代码： //user 业务层 public
我们通常认为的功能测试是根据需求，采取如下测试流程：需求分析，用例编写，用例评审，提测验证，Bug回归验证，上线与线上回归等来进行测试。...下面我就以一个功能测试人员如何进行工作，来介绍一下功能测试应该用到的知识及相关的提升建议。 一， 需求分析，发挥主动性 正常的需求在产出的时候，产品是要分析这个需求的价值，影响范围和实现代价的。...而作为功能测试人员，在一个项目完成后，不管公司有没有要求，要对项目做相应的文字总结。总结整个项目过程中遇到的问题，最后的解决办法或是当时讨论的处理办法，有哪些需要注意的问题？...测试工具的使用: 在你以往的工作经验中，有没有总结过什么样的需求或是项目应该使用什么样的测试工具，而不是仅仅使用公司提供或是指定的工具？有没有分析过同类的工具的优缺点？...产品的功能模块之间是如何工作的，修改部分功能后可能会对其他模块产生影响？哪个版本的编译器打包的产品容易在哪些方面出现问题？
本次演讲主要涉及对VVC标准芯片设计的考量，特别是算法选择、流水线映射、核心模块的硬件架构、以及基于AI方法的RDO优化等。...特定标准视频编码器包含多个可定制模块，如运动估计、模式选择、码率控制、量化等，这些模块之间存在着复杂关联，多模块联合算法优化是高性能编码器设计的关键。基于硬件流水并行处理是实现高清视频编码的有效方式。...在进行视频编码FPGA/ASIC平台流水化算法优化时，需考虑率失真性能、计算/存储资源、硬件效率、吞吐、外存带宽等多目标参数的均衡表现，流水化算法和硬件架构同优化设计是一个多目标性能优化问题。...第一部分分析可定制模块算法特点以及它们之间耦合作用机理；第二部分探讨芯片实现复杂度度量及率失真复杂度约束优化问题；第三部分分析算法可定制模块之间耦合作用，探讨将多模块优化映射为系列单模块的系统优化方法；...第四部分讨论分层多粒度流水线结构和流水化算法模型，以及基于该模型探索基于算法选项取值组合优化方法，探讨多算法模块多目标参数算法架构联合优化问题方法。
一、短视频推荐业务1.1 业务介绍在爱奇艺短视频推荐业务中，主要流量形态由几个部分组成：爱奇艺App 顶部导航的『热点』 模块、爱奇艺App 底部Tab『随刻视频』 模块、爱奇艺 随刻App『首页』 的短视频流推荐...但结合业务，不管应用该方法时用哪个业务指标（播放时长、完播率）作为样本权重，都会导致模型对视频长度的倾向性，而这并不是我们想要的。...4.2 MMoE+帕累托优化爱奇艺的开发同学，对『观看时长Top100』和『评论数Top100』的视频进行对比分析，发现重合度较低、排序差异很大。...因此，从业务角度分析看，『时长』和『评论』两者并不是强相关业务，进而考虑采用谷歌MMoE2的方案，考虑到联合Loss需要进行大量超参调节，可能出现目标一涨一跌的现象，因此使用『帕累托优化』保证原有目标效果不降低的情况下...因此在进行多目标建模时，首先优化联合Loss，保证各目标的离线效果均较优；然后对各子目标进行融合排序，实现多目标的权衡和整体提升。
比如我们以完成率建模，短视频的完成率天生就要比长视频要高；作者会想办法发各种骗完成率的视频，类似列表页产品形态中的标题党，比如，猜谜类视频等。...但⼀个很致命的问题是，人工规则没办法挑选出最优的解。其次，当其中的⼀个因⼦发生变化时，比如值域发生变化，就会导致整体的公式失效。如何系统的去解决这两个问题，是多目标建模中的重点和难点。...论文本身虽然没有提出特别新颖的结构，但内容很实在，也 work，算是推荐系统中排序模块很通俗易懂的文章了，论文主要聚焦于大规模视频推荐中的排序阶段，介绍一些比较实在的经验和教训。...提出了一套大规模多目标排序框架应用于Youtube视频推荐，引入MMoE解决多目标学习，以及解决用户隐式反馈中的selection Bias问题。...从而可将GBDT模型抽象为一个特征处理器，通过GBDT分析原始特征获取到更利于LR分析的新特征，这也正是GBDT+LR模型的核心思想——利用GBDT构造的新特征来训练LR模型。
任务旨在估计后续视频帧中第一个帧中指示的目标状态； 任务 4：多目标跟踪挑战。该任务旨在恢复每个视频帧中对象的轨迹。...用低 IoU 阈值进⾏训练会导致效果不好，因为会产⽣很多噪声框；所以我们希望阈值尽量⾼，但 IoU 阀值设过⾼时，训练出的 detector 效果却会呈现下降趋势。...通过对比实验可发现：用 fc-head 去做分类，同时用 conv-head 去做回归，可以实现最好的效果。...任务 4 : 多目标跟踪 ?...跟踪算法：IOU tracker + KCF + tracklet vote 根据赛题描述与数据集分析结果，我们可以知道，如果图中有大量目标且大部分都为小目标，在这种情况下仍然使用 reid 相关跟踪算法的话
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
