具体而言，给定一个item的文本描述，使用预训练的文本编码器生成dense的embedding。然后应用量化方法对embedding进行处理，以形成tokens的集合。...RQ-VAE对 VQ-VAE 的编码器输出使用残差量化来实现更低的重建误差。局部敏感哈希(LSH) 是用于聚类和近似最近邻搜索的流行技术。...残差量化变分自编码器（RQ-VAE）是一个多级矢量量化器，它在多个级别上对残差应用量化以生成codeword（也称为语义ID）。...这个过程迭代次，以获得表示语义标识的个码字元组。这种递归方法近似于从粗到细的粒度对输入进行估计。...编码器有三个大小分别为 512、256 和 128 的中间层，采用 ReLU 激活函数，最终潜在表示的维度为 32。为了量化这个表示，进行了三个级别的残差量化。
传统的图像检索过程，先通过人工对图像进行文字标注，再利用关键字来检索图像，这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法，称为“以字找图”(text-based image retrieval)，既耗时又主观多义...深度哈希(deep hash)将CNN与哈希图像检索结合，同时拥有检索精度高，速度快的特点。其方法可以概括为，训练一个CNN网络将图像映射成较低维度的特征，再将特征转化为二进制码进行检索。...大部分深度哈希方法利用CNN的中间层或定义特殊的损失函数来约束网络生成图像的目标二进制码，而这类方法的缺陷在于未能拉开不同类别图像编码间的汉明距离。...经过训练后的网络不仅在训练集上得到汉明距离大的图像编码，在测试集上的泛化能力也十分出色。 2. 该方法的训练过程是单例(pointwise)损失函数进行的。...而该方法用设计好的理想码组作为训练标签，已经将不同内容信息包含在了训练集中，可以进行单例训练。训练速度快，而且不同标签的图像之间的汉明距离被拉得很开。 3. 该方法对语义不平衡的图像也有相应解决方案。
机器之心报道 编辑：蛋酱 在这篇新论文中，TOELT LLC 联合创始人兼首席 AI 科学家 Umberto Michelucci 对自编码器进行了全面、深入的介绍。...1986 年，Rumelhart、Hinton 和 Williams 首次提出了自编码器（Autoencoder），旨在学习以尽可能低的误差重建输入观测值 x_i。 为什么要学习重建输入观测值？...图 1：自动编码器的一般架构。 为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如下图 1 所示。自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。 图 1：自动编码器的一般架构。...但在研究这种情况之前，需要提到正则化问题。 直观地说，正则化意味着在潜在特征输出中加强稀疏性。实现这一点的最简单方法是在损失函数中加入 l_1 或 l_2 正则项。...自编码器广泛使用两种损失函数：均方差和二进制交叉熵。它们只有在满足特定需求时才能使用。
本文的核心出发点是，认为由于之前的监督学习仅针对神经网络中的输出结果进行预测，因此隐藏层特征通常无法学习到3D分割的信息表达，然而这个问题可以通过对中间层的多尺度监督来解决。...由于许多隐藏层特征不活跃，并且对RFCC预测的贡献很小，因此作者提出了一种具有离心趋势的特征密集化以获得更明确的特征，它实际上相当于对特征进行熵值的正则化。...然而，在典型的编码器-解码器框架中，网络仅通过对最后一层中的点标签进行监督，而忽略了其他层中的隐藏单元，缺乏直接监督来提取具有特征的信息量。换句话说，就是多尺度/全尺度监督确实是必要的。...在2D视觉中，CVAE尝试给出多尺度预测和监督，以在分割任务中提取有用的特征。并使用迭代上采样粗预测然后对其进行微调以获得最终结果，从而可以一起监督不同尺度的预测。...本文的RFCC目的是为编码器的任一层中设计每个点的多热标签。具体来说，在语义分割任务中，我们需要将每个点分类为C个类别，RFCC将是一个1×C的二进制向量。
本文来自 CSDN 网站，译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。...解码器的任务是将编码器学习到的可判别特征（较低分辨率）从语义上映射到像素空间（较高分辨率），以获得密集分类。...图8：去池化 如上图所示，编码器中的每一个最大池化层的索引都存储了起来，用于之后在解码器中使用那些存储的索引来对相应特征图进行去池化操作。...使用 netscope 实现的可视化的空间金字塔池化 关键特点： PSPNet 通过引入空洞卷积来修改基础的 ResNet 架构，特征经过最初的池化，在整个编码器网络中以相同的分辨率进行处理（原始图像输入的...在 ResNet 的中间层中引入辅助损失，以优化整体学习。 在修改后的 ResNet 编码器顶部的空间金字塔池化聚合全局上下文。 ? 图 14：图片展示了全局空间上下文对语义分割的重要性。
首先，在跳过连接操作中来自编码器和解码器子网的特征映射在语义上存在较大差异;其次，无法有效地对远程特征相关性进行建模。第三，忽略了不同规模的全局上下文信息。...该方法聚合由多个中间层生成的特征以进行预测，并整合和利用不同规模的全局信息。3.本文介绍了一种注意机制，以并行表示空间和通道维度的依赖性。...最后，将多尺度预测合并到体系结构中，并聚合多个中间层生成的特征以进行预测，从而利用不同尺度的全局信息。...3.2、参数设置 使用Python3编程语言进行实验，并且使用Pytorch后端实现了网络模型。我们使用学习率为0.001的Adam优化器来训练所有网络。...损失函数是二进制交叉熵损失。 3.3、结果 论文模型与现有模型进行比较以验证该方法的有效性。
解码器的任务是将编码器学习到的可判别特征（较低分辨率）从语义上投影到像素空间（较高分辨率），以获得密集分类。...图8：反池化 如上图所示，编码器中的每一个最大池化层的索引都被存储起来，用于之后在解码器中使用那些存储的索引来对相应的特征图进行反池化操作。...关键特点： 在Faster R-CNN 上添加辅助分支以执行语义分割 对每个实例进行的 RoIPool 操作已经被修改为 RoIAlign ，它避免了特征提取的空间量化，因为在最高分辨率中保持空间特征不变对于语义分割很重要...图13：（上）PSPNet 架构 （下）使用 netscope 实现的可视化的空间金字塔池化 关键特点： PSPNet 通过引入空洞卷积来修改基础的 ResNet 架构，特征经过最初的池化，在整个编码器网络中以相同的分辨率进行处理...在 ResNet 的中间层中引入辅助损失，以优化整体学习。 在修改后的 ResNet 编码器顶部的空间金字塔池化聚合全局上下文。 图14：图片展示了全局空间上下文对语义分割的重要性。
01 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务，通常分为分割，配准，可视化几个子任务。...珠算 基于Tensorflow的python库，无监督生成模型 贝叶斯推断 适合传统多层贝叶斯推断模型以及深度生成模型 可用于 多变量回归 变分自编码器实现 http://zhusuan.readthedocs.io...用二进制编码出一个哈希值来表达特征 对哈希值做高效的异或运算求相似度 模型（添加了对二进制编码的约束，希望绝对值与1尽量相近）： 任务：通常图像特征很大，直接检索特征太慢 方法： 多媒体与知识图谱 Cross-media...analysis and reasoning: advances and directions 任务： 将文本，图像，语音，视频及其交互属性进行混合 多源融合+知识演化+系统演化 难点： 解决语义鸿沟...，利用特征迁移学习实现训练加速（对类别做聚类） 局部两级注意力深度模型 The Application of Two-level Attention Models in Deep Convolutional
1986 年，Rumelhart，Hinton 和 Williams 首次提出了自动编码器（Autoencoder），旨在是学习以尽可能低的误差重建输入观测值 x_i。 为什么要学习重建输入观测值？...为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如图 1 所示。自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。 图 1: 自动编码器的一般架构。...在分类任务中，该研究首先对最后阶段输出的特征图进行归一化，然后采用具有池化特征的线性分类器来预测对数；在对象检测、实例分割和语义分割任务中，DAT 在集成视觉模型中扮演主干的角色，以提取多尺度特征。...实现的关键在于一种多分辨率哈希编码技术，英伟达在论文《 Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding》进行了详细解读...这类哈希碰撞导致碰撞训练梯度平均化，意味着与损失函数最相关的最大梯度将占据支配地位。因此，哈希表自动地优先考虑那些具有最重要精细尺度细节的稀疏区域。
图片 FCN的网络结构如下所示，典型的编码器解码器结构： 图片 我们来看看FCN的中间层的一些数字，如下： 图片 图片 图片 关键特点： FCN的特征由编码器中的不同阶段合并而成的，它们在语义信息的粗糙程度上有所不同...- 低分辨率语义特征图的上采样使用经双线性插值滤波器初始化的「反卷积」操作完成。- 从 VGG16、Alexnet 等分类器网络进行知识迁移来实现语义细分。...图片 如上图所示，编码器中的每一个最大池化层的索引都被存储起来，用于之后在解码器中使用那些存储的索引来对相应的特征图进行反池化操作。...在整个编码器网络中以相同的分辨率进行处理（原始图像输入的 1/4），直到它到达空间池化模块。...- 在 ResNet 的中间层中引入辅助损失，以优化整体学习。- 在修改后的 ResNet 编码器顶部的空间金字塔池化聚合全局上下文。 图片 图片展示了全局空间上下文对语义分割的重要性。
使用DL4J进行Keras预测 现在我们已经设置了库，我们可以开始使用Keras模型进行预测。我编写了下面的脚本来检验加载Keras模型并对样本数据集进行预测。第一步是从h5文件加载模型。...接下来，我定义长度为10的1D张量并生成随机二进制值。最后一步是调用模型上的输出方法以生成预测。由于我的模型有一个输出节点，我使用getDouble（0）返回模型的输出。...它实现了Jetty的AbstractHandler接口以提供模型结果。以下代码展示了如何将Jetty服务设置为在端口8080上运行，并实例化JettyDL4J类，该类在构造函数中加载Keras模型。...这些图可以作为批处理操作执行，其中基础架构启动并处理大型数据集然后关闭，或者以流模式运行，维持基础架构并且请求到达时处理。在这两种情况下，该服务都将自动调整以满足需求。...随着库开始标准化模型格式，让使用单独的语言进行模型训练和模型部署成为可能。这篇文章展示了，用Python中Keras库训练的神经网络可以使用Java中的DL4J库进行批量和实时的预测
模型的输入为用户的one-hot编码和图片特征，图片特征通过卷积神经网络来提取；哈希模块是两层全连层后加了一个符号函数；用户的编码器是一层全连层。...为对角矩阵，分别为物品和用户的哈希码，为用于归一化的常数，参数用来平衡两项的权重。 2.2 Learning to Hash 由于离散限制，直接优化哈希码较为困难，因此，我们将上述公式改写为 ?...2.3 Objective Function 除了图片之外，提供语义信息的文本描述对于兼容性建模也是非常有用的，作者使用和图片同样的方式将文本信息转换为二进制码，并得到预测分数。...文中用和分别表示来自不同模块的二进制码，其中表示视觉信息，表示文本信息。因此，模型最终预测用户对套装的偏好分数为： ? 作者采用BPR损失来学习模型参数： ? 其中 ?...（更多细节可参考原文） 小结 在这项工作中，作者提出了如何利用哈希技术来进行高效的个性化时尚套装的推荐。通过大量的实验，展示了论文所提模型的性能，即使是利用了简单的框架并且用户和物品的特征均为哈希码。
作者探索了使用编码器-解码器框架的普通Vision Transformer（ViTs）进行语义分割的能力，并介绍了SegViTv2。...Shrunk++结构将编码器的计算成本降低了50%，同时保持了有竞争力的性能。 此外，由于基于ViT架构的灵活性，SegViT可以在持续学习的情况下轻松扩展到语义分割，实现几乎零遗忘。...这种必要性是由于浅层主要捕获Low-level特征，并且对这些层应用下采样将导致显著的信息损失。因此，这些低层继续以更高的分辨率进行计算，限制了计算成本的潜在降低。...在实现中，将 τ 设置为0.7。为了获得GT边缘，对GT分割图Y进行后处理。...由于输入已经用patch大小P进行了Token化，对GT进行Token化，并将其reshape为Token序列，表示为 Y∈R^{(HW/P^2)×P×P} ，其中最后两个维度对应于patch维度。
外观模型：特定的目标区域往往具有特殊的外观，包括轮廓，形状，可以用外观模型进行匹配，做粗粒度的分割，或者对细粒度处理后的图像进行校正 多模态图像处理：融合结构信息和功能信息进行分割 对准两个模型（结构和功能...珠算 基于Tensorflow的python库，无监督生成模型 贝叶斯推断 适合传统多层贝叶斯推断模型以及深度生成模型 可用于 - 多变量回归 - 变分自编码器实现 http://zhusuan.readthedocs.io...，直接检索特征太慢 - 方法： - 用二进制编码出一个哈希值来表达特征 - 对哈希值做高效的异或运算求相似度 - 模型（添加了对二进制编码的约束，希望绝对值与1尽量相近）：... - 优化对锚点的标号（打伪标签进行半监督学习） - 对最小的锚点层接一个优化器进行标号预测 主动学习（样本选择） - 是一种hard mining的思路，选择更有用的样本作为锚点 -...，利用特征迁移学习实现训练加速（对类别做聚类） ?
处理分类特征： 标签/二进制/哈希散列和目标/平均编码 创建自动化特征有其好处。但是，如果一个简单的library能够完成我们所有的工作，为什么我们数据科学家还会被需要呢？...▍二进制编码器 二进制编码器是另一种可用于对分类变量进行编码的方法。如果一个列中有多个级别，那么这是一种很好的方法。...如果我们使用二进制编码器，我们将只需要像29<652<210这样的10列。 我们可以很容易地使用category_encoders中的“二进制编码器”对象对这个变量进行二进制编码： ? ?...它与二进制编码器不同，因为在二进制编码中，两个或多个俱乐部参数可能是1，而在哈希散列中只有一个值是1。 我们可以像这样使用哈希散列： ? ? 一定会有冲突（两个俱乐部有相同的编码。...原因一：结构化数据 ▍自动编码器 有时人们也使用自动编码器来创建自动特征。 什么是自动编码器？ 编码器是深度学习函数，其近似于从X到X的映射，即输入=输出。
新方法实现完美“脑补” 在分享照片之前，你可能会想进行一些修改，例如擦除分散注意力的场景元素，调整图像中的物体位置以获得更好的组合效果，或者把被遮挡的部分恢复出来。...在最近的一项研究中，Li和Wand（2016）指出，通过对图像进行优化（该图像的中间层神经响应与内容图像相似，底层卷局部响应模仿style图像的局部响应），可以实现逼真的图像stylization结果。...更具体地说，使用中间层的补丁响应（该中间层使用预训练分类网络），可以通过训练类似于 Context Encoder 的全局内容预测网络来构造内容约束，并且可以用环绕孔洞的图像内容来对纹理约束进行建模。...接下来，我们以从粗到精的方式执行孔洞填充任务。初始化最低级别的内容预测网络的输出，在每个尺度（1）执行联合优化以更新孔洞；（2）upsample 以初始化联合优化并为下一个尺度设置内容约束。...最后，重复此步骤，直到联合优化以最高分辨率完成。 Framework 概述 我们寻求对损失函数进行了优化的修复图像，其被表示为三个项的组合：整体内容项，局部纹理项和tv-loss项。
编码器和解码器一般都是参数化的方程，并关于损失函数可导，典型情况是使用神经网络。编码器和解码器的参数可以通过最小化损失函数而优化。...因此自编码器很容易对指定类的输入训练出一种特定的编码器，而不需要完成任何新工作。自动编码器是数据相关的，只能压缩那些与训练数据类似的数据。...训练结束之后自动编码器可以由两部分组成： 1.输入层和中间层，可以用这个网络来对信号进行压缩 2.中间层和输出层，我们可以将压缩的信号进行还原 降噪自动编码器（Denoising Auto Encoder...论文中关于降噪自动编码器的示意图如下，类似于dropout，其中x是原始的输入数据，降噪自动编码器以一定概率（通常使用二项分布）把输入层节点的值置为0，从而得到含有噪音的模型输入xˆ。...结构如下图所示： 逐层贪婪训练：每层自编码层都单独进行非监督训练，以最小化输入（输入为前一层的隐层输出）与重构结果之间的误差为训练目标。
以最小化损失值 ? ，并且优化 ? 参数 ? 以最小化损失值 ? 。像往常一样，期望值E是通过蒙特卡洛采用估计的。...自我监督通常涉及从以某种方式设计成类似于监督学习的任务中学习，但是其中“标签”可以自动地从数据本身创建而无需人工操作。...还提出了许多相关的自动编码器和GAN变体。...在对抗性空间中，对抗性自动编码器提出了一种自动编码器式编码器 - 解码器对，用像素级重建成本训练，用鉴别器代替VAE中使用的先验的KL-发散正则化。...这些方法与BiGAN框架间的一个区别是，BiGAN不会以明确的重建成本训练编码器，虽然可以证明BiGAN隐含地使重建成本最小化，但定性重建结果表明这种重建成本具有不同的风格，强调了像素级细节上的高级语义
这种方法以粗略到精细的方式解决了对更精细的几何理解的需求。 引言 3D感知是自动驾驶等基于视觉的自动驾驶系统的关键组成部分。...为了解决这一问题，作者提出了一种半自动标签生成pipeline，该pipeline利用现有的标注3D感知数据集。首先，作者依次聚合来自多个帧的点。然后，作者对加密的点云进行体素化。...因此，作者在执行上述动态点聚合之前，对带标注的目标框序列进行时间插值，以自动标注未带标注的帧。关于未标注的帧中没有被边界框的点，它们很可能是静态背景。...然后，作者堆叠多个CTF体素编码器，以实现多尺度交互。每个金字塔级别的每个体素编码器由三个组件组成：增量标注选择模块、体素空间交叉注意力模块和卷积特征提取器。...隐式解码器被实现为MLP，该MLP通过两个输入输出语义标签：体素编码器提取的体素特征向量和体素内部的3D坐标。
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