而近日南京理工大学和清华大学的研究表明 Dropout 在网络测试的时候神经元会产生方差偏移，因而进一步分析与理解如何能避免方差偏移风险，并克服二者组合的局限性。...事实上，当一个网络同时使用这两者时，甚至会得到更差的结果。Ioffe & Szegedy 于 2015 就已经认识到，BN 在某些情况下会削弱 Dropout 的效果。...这种方差不匹配可能导致数值不稳定（见图 1 中的红色曲线）。而随着网络越来越深，最终预测的数值偏差可能会累计，从而降低系统的性能。简单起见，作者们将这一现象命名为「方差偏移」。...图 5：训练轮数对应的准确率。蓝线表示两个模型没有 Dropout 的训练结果。红线表示对应模型的有 Dropout 的训练结果。...我们发现 Dropout 失活率为 0.5 的网络从训练转换成测试阶段的准确率发生了显著变化，同时网络的所有参数都是不变的，但是测试时应用了 Dropout 和 BN。 ?
1.6 纠正投影偏移 我们当前使用的视差贴图技术称为带偏移限制的视差贴图。仅使用视图方向的XY部分，该部分的最大长度为1。因此，纹理偏移量受到限制。...该效果可以提供不错的结果，但不能表示正确的透视投影。 物理上更准确地计算偏移量的方法是将高度场视为几何表面下方的体积，并通过它拍摄视线。...（视差贴图 和标准着色器一样） 现在，我们的着色器支持与标准着色器相同的视差效果。尽管可以将视差贴图应用于任何表面，但投影假定切线空间是均匀的。表面具有弯曲的切线空间，因此会产生物理上不正确的结果。...我添加了无偏差和偏移限制的选项，但将它们变成注释以保留默认选项。 ? 1.8 细节UV 视差贴图可与主贴图配合使用，但我们尚未处理辅助贴图。需要将纹理坐标偏移也应用于细节UV。...它仅需要原始UV坐标和已处理的视图方向作为参数。其结果是要应用的UV偏移。 ?
插入巩膜搜索线圈是一个固有的侵入性程序，通常通过局部麻醉的方式进行，并且要求有一个训练有素的技术人员进行监督。因此我们不建议消费者在VR/AR系统中使用巩膜线圈追踪器。...为计算出巩膜线圈的偏移位置，我们会基于HMD的位置（x,y,z）和眼睛的关注中心进行考虑，如公式1。 ? 这5个自动化的步骤都能在电脑桌面进行控制。...为使凝视评估更加精准，我们会在新的眼球位置进行磁场方向更新，也会根据正确的模式调整巩膜线圈评估结果，进而重新计算凝视的方向。接下来的凝视评估会更加精准，能让我们更好地评估正确的条件和巩膜线圈位置。...我们会一直重复这一过程直至评估的凝视结果重合；通常情况下需要5此迭代。把这一程序应用于405测试方向包括72HMD偏移，我们实现了评估误差在0.18゜左右。...在下滑限制内的每72个HMD偏移，我们会使用36训练点训练分离的神经网络并把剩余的405点用于测试。这种方法实现了在HDM偏移和测试点的0.094゜平均误差。
引言 准确的时间是天文观测所必需的。天文望远镜在特定时间内的准确指向、CCD曝光时间的控制以及不同波段观测数据所进行的高精度同步比对等应用需要系统至少有亚毫秒的时间准确度。...对PPS信号的调试采用的是硬件方式，使用示波器来观察GPS接收器是否有秒脉冲信号输出，若天线和接收器工作正常，会检测到PPS端有脉宽为100 ms的秒脉冲输出；对NMEA数据的调试采用的是软件方式，使用...若由于天线或气象原因，G591模块没有接收到信号，则不会产生PPS信号，同时NMEA0183语句中的GPRMC语句的标志位也会变成无效。...shell脚本程序主要功能是每16 s执行一次“ntpq-p”命令，将偏移量和抖动的结果输出到一个文件。 计算机设备通过互联网与网络时间服务器进行同步的结果，如图3所示，实验时间为24 h。...采用基于GPSD综合方式的校时稳定过程如图6所示，实验时间为24 h。可以看出，该方案的时钟偏移和抖动明显优于前两种方案，偏移量通常低于30μs，抖动也不超过50μs。
利用语义标签和偏移量，得到了目标物体像素，并将这些偏移量相加，生成一组关键点假设。然而，这些偏移量对物体尺度的变化非常敏感，这限制了PVNet的泛化能力。因此，本文提出尺度不变向量 ?...然后，不断找到物体表面上到当前关键点集最远的一个点，并将其添加到集合中。实证结果表明，该策略会产生更好的结果。根据实验结果建议K = 8。图3显示了一些物体的关键点。 ?...计算估计位姿和真实位姿的3D模型点投影之间的平均距离。如果距离小于5个像素，则认为估计的位姿是正确的。 ADD metric。用估计的位姿和真实位姿计算转换后的两个模型点之间的平均距离。...指标为ADD(-S)，其中glue和eggbox为对称对象。Tekin[36]通过回归检测关键点，而其他配置使用提出的基于投票的关键点定位。BBox 8显示了该方法使用[36]中定义的关键点的结果。...Offset8显示了对关键点的偏移量预测结果。FPS K是指由FPS算法产生的K个表面关键点。Un意味着使用不确定性驱动的PnP。在没有Un的配置中，使用EPnP估计姿态。 ?
第一个模型仅使用加权最小二乘曲面拟合（左），而第二个模型添加额外的偏移量来调整相邻点的分布，从而产生更准确的法线估计。(d) 使用具有权重的模型（左）和具有权重和偏移的模型（右）的法线重建表面结果。...3 Cascaded Scale Aggregation（CAS层）： 为了提取特征以进行准确的权重和偏移预测，作者提出了一个称为CSA层的新网络层。...结果表明 AdaFit 在所有设置中均优于传统方法和基于学习的方法，这证明了使用偏移量来调整点集的优势。...特别是在密度变化的点云上，其他方法可能无法在稀疏区域上找到足够的点进行表面拟合，而 AdaFit 使用偏移量将点投影到相邻区域从而获得了更为鲁棒的表面拟合结果。...同时，作者还进行了一系列的附带或不附带CSA的数据结果对比结果。 表2 PCPNet 数据集上有或没有 CSA 层的模型的法线估计RMSE结果。
- 奖励建模过程，使用监督学习来训练模仿这些评估的奖励模型。 - 策略优化过程，对人工智能系统进行优化，以从奖励模型中产生有利评价的输出结果。...人类有时会因为对任务缺乏兴趣、注意力衰退、时间限制或人类偏见等因素而犯错误。 - 可改进问题2：部分可观的结果进而也限制了人类评估者。...RL微调会降低模型产生样本的多样性，这被称为「模式坍塌」现象。 OpenAI发现对GPT-4进行RLHF微调会影响其在问答中的校准。 先前的研究还发现，使用RLHF微调的LLM会表达狭隘的政治观点。...同时学习奖励模型和策略在技术上是具有挑战性的——奖励模型影响学习的策略，而策略会决定用于训练奖励模型的数据分布。 一方面，如果奖励模型在不联网的数据上进行训练，很可能会出现误泛化。...RLHF的三个关键步骤可以同步执行，但在LLM中实际操作时，它们通常是在不同的时间中按步骤执行的。 在这种情况下，奖励模型在不联网的数据上往往会表现得不准确，而策略恰好会学习这种不准确。
可以看到，蓝点的分布相较于红点在分布空间上有着较大的偏移。这个偏移会导致 ， 即图中的黑色实线段无法对蓝点做出合理的预测，因为它是在红点所在的集合上被训练的。...由于无法对做出正确的预测，那么当使用计算交叉熵时，也就无法得出正确的结果。所以，由于分布偏移问题的存在，现有工作无法准确且有效的通过公式（3）优化解释子图。...本文在上图中展示了对分布偏移问题在六个数据集上的可视化结果：红点是原图通过GNN模型产生的嵌入式向量的二维分布，而蓝点是解释子图的分布。...本文通过构造混合图在不引入额外的标签信息的情况下来恢复的分布，进而使得可以准确的估计的标签信息，亦即的标签信息。 图混合操作是一个非参数化的过程，不影响子图的产生与梯度的传播。...命题1：给定原图，对应的解释子图和生成的混合图，有. 证明如下：图可以被视作。其中，代表对图的预测值产生重要贡献的解释子图，而代表原图中包含了与标签信息无关的点和边的基图。
由于部分纹理像素最终从投射阴影的表面戳出来，因此该表面似乎会产生自身阴影。这被称为阴影尖刺。 ? （阴影贴图引起的尖刺） 阴影尖刺的另一个来源是数值精度限制。...当涉及到非常小的距离时，这些限制可能导致错误的结果。 ? （严重的尖刺表现，不使用偏移） 防止此问题的一种方法是在渲染阴影贴图时添加深度偏移。...（偏移阴影贴图） 阴影偏移是针对每个光源配置的，默认情况下设置为0.05。 ? （单个光源的阴影设置） 低的偏移会产生阴影尖刺，但较大的偏移会带来另一个问题。...你必须自己进行调校。Unity的默认设置可能会起作用，但是它们也会产生不可接受的结果。不同的质量设置也会产生不同的结果。 1.9 抗锯齿 你是否在质量设置中启用了抗锯齿功能？...必须通过将X和Y除以W来转换为屏幕空间坐标。 ? ? （不正确的转换） 结果会失真。阴影被拉伸和弯曲。这是因为我们在插值之前进行了除法。这是不正确的，应在除法之前分别对坐标进行插补。
此外，它们需要设置多个已知的 UWB 锚点以进行基于距离的定位，这可能成本高昂，并且会限制在许多空间受限的场景（例如室内、隧道、走廊等）中的适用性。...结果表明，通过在联合优化问题中紧耦合 UWB、camera和/或 IMU 测量，可以实现更准确和稳健的定位。...这种设置将结合使用 VIO 方案进行准确的短期里程计和最灵活的 UWB 锚点配置的好处。此外，视觉信息对于深度学习时代的许多高水平研究和应用至关重要。 B....扩展窗口大小是不可行的，因为视觉测量值呈指数级增长，会给计算机带来巨大的计算负担。如果没有提供锚点位置的良好初始猜测，优化将难以产生任何令人满意的结果。...遵循 VINS-Mono [1] 的边缘化策略，每当该关键帧被边缘化时，连接到第一个关键帧的 UWB 因子与视觉和惯性因子一起转换为线性化先验。 5 实验结果 A.
为了针对不同的表现变化进行建模，他们对大量的样本进行了检测和更新处理。然而，他们所有人都碰到了同样的困境：虽然更多的样本能带来更好的准确度和适应性，但是也同样提高了计算成本与偏移的风险。...尽管最近的方法MOSSE和ACT有着不同的核函数配置合特征（例如，点产生的核心k导致的MOSSE，和RBF核心导致的更后面的两个），他们都在当前帧p使用了简单的线性组合学习目标外观模型{xp，Ap}通过...通过已有的粗糙探索，我们的追踪器能从就近范围到目标进行探索，从而进一步确保追踪结果的准确和可行，但却有出错的危险。...从CNN到KCF和DSST的改进是有限的，因为CNN是用受过污染的例子进行训练，所以会导致不准确（甚至是错误警报），除非这些追踪器能把自己从CNN的训练过程中剔除出来，就如同我们所使用的方法一样，否则结果不会改善...然而，如果是基于离线的树形模式，TLD理解错误的积极例子速度会变慢，进而导致探测错误或是追踪结果不准确。
（网格细节纹理） 细节纹理必须是灰度的吗？ 它们不必是灰度的，但通常是灰度的。灰度细节纹理将通过变暗和变亮来严格调整原始颜色。这是相对直接的方式。与非灰色的颜色相乘会产生较不直观的结果。...通过使用细节纹理的平铺和偏移来转换原始UV，可以创建新的细节UV。 ? ? ? 注意在两个编译器顶点程序中如何定义两个UV输出。...复杂的着色器可能会受到该限制。 现在，我们可以在片段程序中使用额外的UV对了。 ? ? ? 我们的着色器现在可以正常使用了。根据细节纹理，主纹理现在变得更亮和更暗。 ? ?...这将产生具有三种颜色和黑色的Splat贴图。只要三个通道加起来不超过1，它就是有效的贴图。下面是一张这样的贴图，导入它并使用与以前相同的导入设置。 ?...但是，当在线性空间中进行渲染时，它们首先会转换为线性空间，然后进行混合，然后再转换回伽玛空间。结果略有不同。在线性空间中，混合也是线性的。但是在伽玛空间中，混合会偏向深色。
为了解决音频运动相关性问题，研究人员使用blendshape和顶点偏移作为中间表征，其中blendshape提供全局粗粒度的面部表情运动，而与嘴唇相关的顶点偏移提供局部细粒度的嘴唇运动。...可学习的头部姿势密码本 头部姿势是影响头部说话视频真实感的另一个重要因素。然而，直接从音频中学习它并不容易，因为它们之间的关系很弱，这会导致不合理和不连续的结果。...将3D域运动直接转换为2D域运动既困难又低效，因为网络需要寻找两个域运动之间的对应关系以更好地建模。 为了提高网络的性能并获得进一步的性能，研究人员借助投影纹理表示在 2D 域中进行这种转换。...为了进一步增强嘴唇运动并更准确地建模，研究人员还选择与嘴唇相关的标志并将其转换为高斯图，这是一种更紧凑、更有效的表示。...相比之下： SadTalker无法生成准确的细粒度嘴唇运动，并且视频质量更低。 TalkLip产生模糊结果，并将肤色风格改为略黄，在一定程度上丢失了身份信息。
为了对转换过程进行更细粒度的控制，您可以注册 Spring 转换器R2dbcCustomConversions ——例如Converter和Converter没有限制的结果。...发出的查询WHERE在firstname和lastname列上声明条件以过滤结果。 结果可以按单独的列名排序，从而产生一个ORDER BY子句。 选择一个结果只会获取一行。...这种使用行的方式期望查询准确返回单个结果。 如果查询产生多个结果，则Mono发出 a IncorrectResultSizeDataAccessException。
2相关工作 2.1 估计和使用统计量 BN存在小批量的问题，因为统计量的估计可能不准确。为了解决这个问题，很多研究提出了各种BFN，例如，层归一化(LN)和组归一化(GN)。...其他方法解决了特定场景中归一化方法的组合，包括图像风格转移、图像到图像转换、域泛化和元学习场景。...通过计算更新因子α在不同训练迭代t上的小批统计数据的运行平均值，如下： BN在训练和推理过程中的差异限制了其在递归神经网络中的使用，或者有损小批量训练的性能，因为估计可能不准确。...这些方法在训练和推理过程中使用了一致的操作。一种代表性的方法是层归一化(LN)，它对每个训练样本神经元的层输入进行标准化，如下： 式中， 和 分别为每个样本的均值和方差。...这些观察结果表明，训练集和测试集之间的输入分布偏差会导致BN的估计偏差，从而对测试性能产生不利影响。 例如，作者发现不使用BN的模型的检验误差为57.73%，而使用BN模型的检验误差为73.02%。
首先，先前的CNN和Transformer相关研究表明，模型浅层会专注于局部信息，而深层倾向于捕获高级语义或全局关系，这就产生了在早期Stage是否有必要使用Self-Attention的问题。...需要强调的是，通过在前期Stage利用MLP Block可以避免Self-Attention在高分辨率特征图上产生的巨大计算成本和内存占用。...然而，d'Ascoli 等人观察到，早期的MSA层可以在训练时学会卷积的类似表征。考虑最近的HVT在早期Stage采用很少的Head，这种卷积行为可能会限制在小的感受野内。...在消融研究中，当物体的尺度和形状发生变化时，DTM 中的采样位置会进行自适应调整，从而受益于学习到的偏移量。...首先，在用标准MSA层替换PVT-S中的SRA层后，观察到 Top-1 准确度提高了1.1%，而FLOPs几乎翻了一番。这表明PVT在性能和效率之间进行了权衡。
而在 false_share 函数中，四个线程分别操作不同的原子变量，理论上线程之间不会产生数据竞争，所以 false_share 的执行效率应该比 share 要高。...但 benchmark 的结果却出乎意料： 可以看到 false_share 比 share 的执行效率还要低。...我们画出，数据流图如下图： 在上图中，我们用箭头表示依赖关系（a[0] -> b[0] 表示 a[0] 的结果依赖于 b[0] ），用黑色箭头表示在循环外进行的操作，用不同的颜色，表示不同迭代中的操作...我们可以看到，在 dependent 中，不同颜色的箭头会出现在同一个数据流中，如：（a[1]->b[1]->c[0] 中就出现了红色和蓝色箭头），这就意味着第 n + 1 次迭代会依赖于第 n 次迭代的结果...这会产生什么影响呢？我们来进行测试： 可以看到，出现了近 3 倍的效率差距。这有两方面原因。 一是数据依赖会导致 pipeline 效率以及 cpu 指令级并行的效率变低。
在现代的存储架构中，cpu 和主存之间是 cache 。cpu 中的寄存器、高速缓存、内存三者的数据读写速度越来越慢。 而当 cpu 读取一个数据的时候，会先尝试从 cache 中读取。...而在 false_share 函数中，四个线程分别操作不同的原子变量，理论上线程之间不会产生数据竞争，所以 false_share 的执行效率应该比 share 要高。...我们画出，数据流图如下图： 在上图中，我们用箭头表示依赖关系（a[0] -> b[0] 表示 a[0] 的结果依赖于 b[0] ），用黑色箭头表示在循环外进行的操作，用不同的颜色，表示不同迭代中的操作。...我们可以看到，在 dependent 中，不同颜色的箭头会出现在同一个数据流中，如：（a[1]->b[1]->c[0] 中就出现了红色和蓝色箭头），这就意味着第 n + 1 次迭代会依赖于第 n 次迭代的结果...这会产生什么影响呢？我们来进行测试： 可以看到，出现了近 3 倍的效率差距。这有两方面原因。 一是数据依赖会导致 pipeline 效率以及 cpu 指令级并行的效率变低。
简介 由于各种姿势，照明和遮挡，在不受限制的环境中进行人脸检测和对齐具有挑战性。 最近的研究表明，深度学习方法可以在这两项任务上取得令人印象深刻的性能。...每次以队列里最大分数值的bbox坐标和剩余坐标求出iou，干掉iou大于0.6（阈值是提前设置的）的框，并把这个最大分数值移到最终结果。...根据Pnet输出的坐标，去原图上截取出图片（截取图片有个细节是需要截取bbox最大边长的正方形，这是为了保障resize的时候不产生形变和保留更多的人脸框周围细节），resize为24*24，输入到Rnet...Rnet仍旧会输出二分类one-hot2个输出、bbox的坐标偏移量4个输出、landmark10个输出，根据二分类得分干掉大部分不是人脸的候选、对截图的bbox进行偏移量调整后（说的简单点就是对左上右下的...对于每个样本，我们使用交叉熵损失: image.png 2)边框回归:对于每一个候选窗口，我们预测它与最近的ground truth(即距离)之间的偏移量。，即边框的左上角、高度和宽度)。
，使用UTC(零)时区进行进行时间转换[SystemClock] public static Clock systemDefaultZone() 获取可以返回当前时刻的系统时钟，使用默认时区进行时间转换...zone) 获得一个始终返回同一时刻的时钟，使用指定时区ID进行时间转换[FixedClock] offset(Clock baseClock, Duration offsetDuration) 返回一个以基础时钟和固定时间偏移量为构造的时钟...--01-01 --02-29 MonthDay通过静态工厂方法构建实例的时候会判断月份或者天数是否超过实际的限制，如果超限会抛异常。...值得注意的是，只有同时包含日期和时间的类才能转换为Instant实例，这一点也很好理解，只包含时间或者只包含日期的类转换成瞬时时间会丢失部分时间值。...不过会存在一些问题，最明显的是已有的旧类库存在兼容性问题，例如JDBC模块里面处理日期时间需要进行新的日期时间类和java.sql.Timestamp进行转换的问题，不过转换成本并不高。
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