UV 图本质上可以看成将 3D 模型上每个三角面不重叠地映射到二维平面，所以在 UV 图上对应的三角片区域的值应该是连续的，因此引入 Grad loss： 其中∂_u 和∂_v 分别表示在 UV 图的...研究团队巧妙地通过 UV 图的方式将点的超分转换为图像的超分，将伪高精度 UV 图作为输入，高精度 UV 图作为标签，通过伪高精度 3D 模型生成的 UV 图到高精度 3D 模型生成的 UV 图的超分学习...为了快速验证将点的超分转化为图像的超分的可行性，研究团队将 SRCNN 网络结构用于 SRNet 中，并选取 QSH 数据集进行训练。...分析数据认为，通过优化得到的 GT 网格并不能和原图在像素级别实现很好的重叠，所以学习像素级别精度网格意义不大。...接下来，爱奇艺技术团队将会致力于算法的计算效率提升，能够更好地满足 VR 设备应用场景对功耗及计算资源的严苛要求；同时也会继续研究当前学术界的一些难题，例如对于重叠 / 遮挡的手的重建，爱奇艺深度学习云算法团队也已经开始布局
第一篇论文引入了一种新的技术来学习单个节点的多个嵌入，从而能够更好地描述具有重叠社区的网络。第二篇解决了图嵌入中超参数调整的基本问题，使人们可以轻松地部署图嵌入方法。...因此，嵌入方法的目标是识别表征图几何中每个节点的单个角色或位置。 然而，最近的研究发现，真实网络中的节点属于多个重叠的社区，并在其中扮演着多个角色。...自我分裂法将节点 U 分成 2 个角色 该技术已被用于改善图嵌入方法中的最新结果，结果显示在各种图上将链接预测（即预测将来将形成哪个连接）的误差减少了 90％。...请注意角色图如何清楚地分离原始图的重叠社区，以及 Splitter 输出分离好的嵌入。 通过图注意力机制自动进行超参数调整。...用于自动调整超参数的新方法——Watch Your Step 使用注意力模型来学习不同的图上下文分布。上面显示的两个示例是关于中心节点（黄色）的局部邻域以及模型学到的上下文分布（红色渐变）。
每个元素根据其频率百分比持有圆的面积。 Exploded Pie Chart 展开饼图 展开饼图和饼图是一样的。在展开饼图中，可以展开饼图的一部分以突出显示元素。...这是一种直观地检查数值变量是否符合正态分布的方法。 Violin Plot 小提琴图和箱形图是相关的。从小提琴图中可以得到的另一个信息是密度分布。简单地说它是一个与密度分布集成的箱形图。...它们可以帮助识别问题、跟踪变化、理解趋势，并执行与特定地点和时间相关的预测。...其中“LATITUDE”和“LONGITUDE”将用于确定医院在地图上的位置，而其他列如STATE、TYPE和STATUS用于过滤，最后ADDRESS和POPULATION用作自定义地图上的标记的元数据...，使用标记簇可以以避免许多附近标记相互重叠造成的混乱的情况。
为了避免不同区域之间的重叠，tile会将有重叠的区域分布在不同的层，结合图片来理解一下这个概念。示例图片如下 ? 染色体之外的部分，就是tile了。图上共有5圈tile。...定义圆环的内径和外径，这两个参数在之前的文章中就介绍过了，就不详细展开了。...margin定义了外边距，用于判断两个tile之间是否有重叠 ?...padding定义了内边距，用于指定不同layer之间的间隔，示意图如下 ? orientation在tile中有了一个新的取值，叫做center, 代表的是r0和r1之间的中间位置。...需要掌握的一点是rules的写法，示例如下 ?
每个元素根据其频率百分比持有圆的面积。 Exploded Pie Chart 展开饼图和饼图是一样的。在展开饼图中，可以展开饼图的一部分以突出显示元素。...这是一种直观地检查数值变量是否符合正态分布的方法。 Violin Plot 小提琴图和箱形图是相关的。从小提琴图中可以得到的另一个信息是密度分布。简单地说它是一个与密度分布集成的箱形图。...它们可以帮助识别问题、跟踪变化、理解趋势，并执行与特定地点和时间相关的预测。...其中“LATITUDE”和“LONGITUDE”将用于确定医院在地图上的位置，而其他列如STATE、TYPE和STATUS用于过滤，最后ADDRESS和POPULATION用作自定义地图上的标记的元数据...，使用标记簇可以以避免许多附近标记相互重叠造成的混乱的情况。
（注：在原文网站上可以调节图示的大小（size）和步长（stride）更直观地理解，下同） 重叠图案也在二维中形成。两个轴上的不均匀重叠相乘，产生不同亮度的棋盘状图案。 ?...图像生成结果 我们得到的结果让卷积层前的最邻近点的尺寸大小调整可以很好的工作，并且适用于多种情况。我们发现这一方法有用的一个例子是对抗生成网络。...（在对抗生成网络中）只需简单地断开标准去卷积层（这些去卷积层用于最邻近点的尺寸调整，紧随其后的是卷积层），就能让不同的序列中的 Artifacts 消失。 ?...事实上，在展开任何训练之前，Artifacts是可见的。...在特征可视化上，更多最新的研究明确地识别和补偿这些高频率的梯度组建。一个问题是，有没有更好的神经网络架构，可以让这些工作变成“非必要”选项。 这些梯度Artifacts 影响了GAN？
从 Santoro 等人 [2017] 的研究中得出的重要见解是将关系推理函数分解成两个组件或「模块」：一个感知前端（其任务是识别原始输入中的目标，并将其表示为向量）和一个关系推理模块（使用这些表征来推理目标及其相互作用...例如，可以用约束传播和搜索 [Norvig，2006] 或舞蹈链 [Kuth，2000] 的方法在零点几秒内解决 9*9 的数独问题。...从各个方面看这些符号算法都很优越，只有一点除外：它们不符合接口，因为它们不可微也不适用于实值向量描述。因此它们不能用于具有深度学习感知前端和端到端学习的组合模型中。...，就能将节点函数的注意力集中于来自其它节点的信息，而不是试图记住输入。 监督训练：上述用于发送信息和更新节点状态的等式定义了循环关系网络的核心。...通过两步展开的同一图形请参阅补充材料。 收敛性信息的传递：本文提出模型的显著特征是我们在每一步都最小化了输出和目标分布之间的交叉熵。
在确保下一张地图开始于上一张地图相同的重合点的情况下，把CNN在这些单独的地图上平移，这样应该能让它认识到地球是圆的。这是几何深度学习的基本思想：直接应用深度学习于表面或流形上，以保留几何结构。...指南针上的指针可以看作是平面上指向某个方向的矢量，基本都指向北方。指针转动所形成的平面与地球表面相切，我们把它称作这一地点的地球切线空间。尽管地球是圆的，但切线空间却是纯平的。...它就像是一个本地坐标系统，以北和东作为坐标矢量。因为我们可以在地球任一地点掏出指南针，所以每一个地点都有自己的切线空间。但我们也可以把40°和130°定义为我们的坐标矢量。...你也许会称之为“前进”，但是，让各位糊涂的是，我们把这个过程叫作指数映射（之所以叫这个名字，是因为所有这些微小的步伐神奇地相似于指数函数的级数展开……但这现在不重要）。 让我们再看看指南针的指针。...但是我们将它应用于附近点的场矢量，它们有自己奇怪的属性。在一个平面上，这不是问题，但在我们的领域，它们略有不同，我们不能只应用内核。
百度自研的深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）开源了用于目标检测的一系列模型，从而可以快速构建强大的应用，满足各种场景的应用，包括但不仅限于安防监控、医学图像识别、交通车辆检测、信号灯识别、食品检测等等...如下图所示，SSD 在六个尺度的特征图上进行了不同层级的预测。每个层级由两个3x3卷积分别对目标类别和边界框偏移进行回归。...特征图被后续RPN层和全连接层共享。 区域生成网络(RPN)：RPN网络用于生成候选区域(proposals)。...该层通过一组固定的尺寸和比例得到一组锚点(anchors), 通过softmax判断锚点属于前景或者背景，再利用区域回归修正锚点从而获得精确的候选区域。...YOLO v3保持了YOLO的速度优势，提升了模型精度，尤其加强了小目标、重叠遮挡目标的识别，补齐了YOLO的短板，是目前速度和精度均衡的目标检测网络。
我们眼中的视野高度复杂，有许多个重叠、相互遮挡的物体，有不同的背景；我们的大脑不仅对这些物体进行分类，还会识别它们的边缘轮廓、差异、以及相互之间的关系。 ?...R-CNN 是将 CNN 用于物体检测的早期应用。...Region Proposal Network 通过在 CNN 特征图上传递滑窗（sliding window）来运作，在每个窗口输出 K 潜在边框和对每个边框的评估分值。...Mask R-CNN 通过向 Faster R-CNN 加入一个分支来实现这一点，该分支输出一个二元的 mask，指示某像素是否是物体的一部分。...于是，作者们巧妙地对 RoIPool 进行调整，使之更精确得排列对齐，这便是 RoIAlign。 ?
NGra通过GPU核心或多GPU的自动图分区和基于chunk的流处理透明地解决了可扩展性挑战，仔细考虑了数据局部性、数据移动以及并行处理和数据移动的重叠。...，这一点更为重要。...NGra非常注重数据局部性，以最大限度地减少GPU内存中的数据交换，并在GPU内存中最大化数据块的重用，同时将数据移动和计算以流的方式重叠。...在图的每个层中，顶点或边缘要素沿边缘变换和传播，并在目标顶点聚合，以生成下一层的新要素。转换可以是任意的DNN计算。 图还可以包含每个顶点，每个边缘或整个图形的标签，用于计算顶层的损失函数。...，它产生用于最小化主机和GPU设备存储器之间的数据移动的调度策略，并识别融合操作和删除冗余计算； 一组有效的传播操作内核，支持基于流的处理，以将GPU中的数据移动和计算重叠； dataflow execution
的切入点。...图示中蓝色框中图片会被白块所依次取代： 文字重叠 文字重叠异常在整体异常占比是最高的，发生的场景存在于APP的各个角落，这一块我们力求把异常样本构造的更贴近真实样本，保证最终训练模型识别的准确度。...我们在一个正常的截图上说明构建的方法： 挑选一个文字区域，通过ocr结合CV的方法确认文字区域，获取“京东会员”文字区域坐标集合，利用该集合在原图上获取文字的背景和颜色，计算字号，再通过图形处理能力构造相关文字的重叠...Local的方式，需要准备带有GPU的机器、安装显卡驱动及深度学习框架相关软件包；Online模式，一般适用于大厂，如AWS、JD Cloud都提供相关的租赁服务。...未来规划 从现有的客户反馈问题和研测问题为切入点，我们在算法效果上取得一个不错的结果，以此作为开端，继续深化Test By AI的智能化之路。
特征图是由卷积神经网络（CNN）创建的图像的处理版本。它们在不同细节层次上捕捉重要模式，如边缘、纹理和物体形状。锚框不是放置在原始图像上，而是放置在特征图上，使模型能够更有效地进行预测。...，确保可以有效地检测各种形状和大小的物体。...步骤1：在特征图上生成锚框 图像首先通过CNN传递，提取不同层的特征图。 在每个特征图上，每个空间位置放置多个不同大小和宽高比的锚框。 每个锚框作为物体可能位置的起点。...最终结果 经过所有这些步骤，我们得到一个最终边界框，紧密地围绕检测到的物体。 示例总结： 在特征图上放置了一个64×64的锚框。 模型以80%的置信度检测到一辆汽车。 模型调整了锚框以正确匹配汽车。...使用非最大抑制（NMS）去除了其他重叠框。 最终的边界框准确地围绕图像中的汽车。
一种用于目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，我们使用不同大小和宽高比的窗口。 ?...将图像变形转换成固定大小的图像 变形图像块被输入 CNN 分类器中，提取出 4096 个特征。之后，我们使用 SVM 分类器识别类别和该边界框的另一个线性回归器。 ?...使用回归方法将蓝色的原始边界框提炼为红色的 Fast R-CNN R-CNN 需要非常多的候选区域以提升准确度，但其实有很多区域是彼此重叠的，因此 R-CNN 的训练和推断速度非常慢。...我们使用 ROI 池化将特征图块转换为固定的大小，并馈送到全连接层进行分类和定位。因为 Fast-RCNN 不会重复提取特征，因此它能显著地减少处理时间。 ?...每个预测与特定锚点相关联，但不同位置共享相同形状的锚点。 ? 这些锚点是精心挑选的，因此它们是多样的，且覆盖具有不同比例和宽高比的现实目标。
电机通常与终端周围多一点点缀涉及将环绕“M”，有时是： ? 2.5.4、保险丝和PTC 保险丝和PTC-通常用于限制大电流的设备-每个都有自己独特的符号： ?...除符号外，原理图上的每个组件都应具有唯一的名称和值，这有助于识别它。 位号和值 值（Value）有助于准确定义组件的内容。对于电阻器，电容器和电感器等原理图，该值告诉我们它们有多少欧姆，法拉或亨利。...3.2、交汇点和节点 电线可以将两个端子连接在一起，也可以连接数十个。当导线分成两个方向时，会形成一个连接点。我们用节点表示原理图上的连接点，在线的交叉点放置小点。 ?...（在设计原理图时，通常很好的做法是尽可能避免这些非连接重叠，但有时这是不可避免的）。 ? 3.3、网络名称 有时，为了使原理图更清晰，我们将给网络命名并标记它，而不是在原理图上布线。...3.4、原理图阅读技巧 3.4.1、识别模块 真正广泛的原理图应该分成功能块。可能有一个部分用于电源输入和电压调节，或微控制器部分，或专门用于连接器的部分。
主干网络之后是两个预测模块，一个用于左上角，另一个用于右下角。利用这两个模块的预测结果，对Anchor进行定位和分组 预测两组热力图，一组用于左上角角点，一组用于右下角角点。...他们根据嵌入向量之间的距离将节点分组，关联嵌入的思想也适用于我们的任务。网络预测每个检测到的角点的嵌入向量，使得如果左上角和右下角属于同一个边界框，则它们的嵌入之间的距离应该小。...使用 "pull" 损失来训练网络对角点进行分组，并且用 "push" 损失来分离角点： 作者提出 Corner Pooling 通过编码显式先验知识来更好地定位角点。...由于不同大小的目标被分配到了不同 level 的特征图上，而且有重叠的目标一般大小都不一样，可以被分配到不同尺度的特征图上去，所以，多尺度金字塔特征能够很好的解决 FCOS 的前景模棱两可问题；最后，作者对不同尺度特征共享...虽然使用 FPN 可以弥补不同尺度目标的识别问题，但 FCOS 还是和 anchor-based 方法的效果有一定的差距。主要原因在于，预测生成了很多距离目标中心点很远的低质量 bbox。
Introduction 还是这张老图，16年到18年CVPR和ICCV的高频词词云。...比如3D场景理解、3D中摄像机重定位、3D分割与运动估计、单目3D目标检测、3D点云注册和检测、3D物体渲染…（18篇里好几篇都是新颖的3D目标检测任务），可以看出来2D大家已经研究腻了（或者说是放弃了...那么2D目标检测的一些瓶颈究竟在哪，以下是我目前能总结出来的点。 识别更多的物体。早在YOLO9000这篇论文里，作者就提出了利用词树的方法来实现能够识别更广泛类别物体的目标检测。- 遮挡问题。...我认为MSCOCO数据集识别准确率难以上升的一个关键性要素就是大量的遮挡。- 小目标检测问题。- …待补充 接下来我将简单介绍一下关于遮挡和小目标检测问题的相关内容。 2....每个小图检测完成后，再将所有的框放到大图上，对大图整体做一次nms操作，将重叠区域的很多重复框去除。(按照在大图上裁剪的位置，直接回归到大图即可。)
我们眼中的视野高度复杂，有许多个重叠、相互遮挡的物体，有不同的背景；我们的大脑不仅对这些物体进行分类，还会识别它们的边缘轮廓、差异、以及相互之间的关系。 ?...R-CNN 是将 CNN 用于物体检测的早期应用。...这是模型整体的输入和输出： 输入：有区域推荐的图像 输出：每个区域的物体识别，收紧的边框 2016：Faster R-CNN 名字很直白，它加速了选区推荐。...Region Proposal Network 通过在 CNN 特征图上传递滑窗（sliding window）来运作，在每个窗口输出 K 潜在边框和对每个边框的评估分值。...Mask R-CNN 通过向 Faster R-CNN 加入一个分支来实现这一点，该分支输出一个二元的 mask，指示某像素是否是物体的一部分。
物联网概念建立在四大支柱上：首先是外部地图平台，这是用户现在所熟悉的地理位置数据，为我们提供了地图上的房屋和商业列表的指引。...例如，从前置摄像头，实际上可以查看图像索引并准确地确定你的位置，因为只有那一个地方，可能在一平方公里内，看起来完全就在那一点上，甚至精确到一条单一车道和一个摄像头投影的位置。...使用相机传感器和计算机视觉识别物体，并将其转换为矢量映射，可以让我们更精确定位。 然而，他指出，这不是一次性使用并完成的，这只适用于自动驾驶汽车。...他兴奋地指出另一个完全不同的情景，即寄养系统可能发生的变化，参与者可以识别系统服务，例如可用于其地区的医疗保健和食品，然后找到运输网络，乘坐公共汽车或轻轨去那里。...换句话说，可以从一个世界，一块大陆，美国，华盛顿，一个县，一个城市的角度来看数据，以及来自所有这些地区的数据如何随着时间的推移而接触，重叠，移动和转移，这是一种新的绘图方式的基础。
现实中的情景通常由许多不同的互相重叠的目标、背景以及行为构成。 我们看到的情景包含多个互相重叠的目标以及不同的背景，并且我们不仅要分类这些不同的目标还要识别其边界、差异以及彼此的关系！ ?...在每个窗口位置，网络在每个锚点输出一个分值和一个边界框（因此，4k 个框坐标，其中 k 是锚点的数量）。...以这种方式，我们创建 k 这样的常用纵横比，称之为锚点框。对于每个这样的锚点框，我们在图像中每个位置输出一个边界框和分值。...如上所述，分支（在上图中为白色）仅仅是 CNN 特征图上的简单的全卷积网络。以下是其输入和输出： 输入：CNN 特征图。...我们如何准确地将原始图像的相关区域映射到特征图上？ 想象一下，我们有一个尺寸大小为 128x128 的图像和大小为 25x25 的特征图。
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