p=6261 t检验是统计学中最常用的检验之一。双样本t检验允许我们基于来自两组中的每一组的样本来测试两组的总体平均值相等的零假设。 这在实践中意味着什么？...如果我们的样本量不是太小，如果我们的数据看起来违反了正常假设，我们就不应过分担心。此外，出于同样的原因，即使X不正常（同样，当样本量足够大时），组均值差异的95％置信区间也将具有正确的覆盖率。...当然，对于小样本或高度偏斜的分布，上述渐近结果可能不会给出非常好的近似，因此类型1误差率可能偏离标称的5％水平。 现在让我们用R来检验样本均值分布（在重复样本中）收敛到正态分布的速度。...以下显示n = 3的样本平均值的直方图（来自10,000个重复样本）： ? 样本均值的分布，n = 3 这里的采样分布是倾斜的。...当然，如果X不是正态分布的，即使假设正态性的t检验的类型1错误率接近5％，测试也不会是最佳的。也就是说，将存在零假设的替代测试，其具有检测替代假设的更大功率。
，在这种情况下的遮挡，会给人脸检测带来一定的困扰。...Gabor小波特征提取 选择Gabor小波变换的原因：因为其具有判别性强和计算性能好的优势。 ? 其中，μ和γ分别表示Gabor核的方向和尺度。...Ω={Cμγ，μ∈[0，7]，γ∈[0,4]}，这里的Gabor变换不仅用于遮挡检测而且用于LGBPHS的计算。 基于马尔科夫随机场遮挡分割 ?...从图中可以看出，上层图像为观察场，表示观察者用肉眼看到的图像，也就是实际的图像，那么下层图像为标签场，它是通过对观察场中不同区域赋予不同的标签得到的，所以图像分割问题变为图像标记问题。...P(F/w)是观察场F对于标记值w的条件概率，也就是说，表示的是特定标记像素包含的灰度概率分布，明显是属于高斯分布的。 ?
，在这种情况下的遮挡，会给人脸检测带来一定的困扰。...Gabor小波特征提取 选择Gabor小波变换的原因： 因为其具有判别性强和计算性能好的优势。 ? 其中，μ和γ分别表示Gabor核的方向和尺度。...Ω={Cμγ，μ∈[0，7]，γ∈[0,4]}，这里的Gabor变换不仅用于遮挡检测而且用于LGBPHS的计算。 基于马尔科夫随机场遮挡分割 ?...从图中可以看出，上层图像为观察场，表示观察者用肉眼看到的图像，也就是实际的图像，那么下层图像为标签场，它是通过对观察场中不同区域赋予不同的标签得到的，所以图像分割问题变为图像标记问题。...P(F/w)是观察场F对于标记值w的条件概率，也就是说，表示的是特定标记像素包含的灰度概率分布，明显是属于高斯分布的。 ?
模型 模型整体结构如下，对于每层GNN传递做边的滤除，并且通过正则化参数直接约束滤除边的形式： GNN在图上进行每 层消息传递的是根据当前层的边信息进行运算的，由于模型希望对每一层都有一次过滤操作...作者采用的方法是参考Gumble-Softmax的方式进行重参数化的，设重参数化函数为 ，转化后的参数则为 。...另外，由于真实场景下，相同类别标签的节点更倾向于组成不同的簇，因此，从降噪的角度来看希望标签类别相同的节点能被边构成子图。...由于邻接矩阵的rank的个数能够反应簇的个数，因此这个约束项用以减少rank，达到最终可以达到相同标签节点连接更紧密的效果。...一般求解特征值的方法有两种，一种是SVD方法解，一种是用迭代式方式解，但SVD解得的特征值可能导致反传函数不稳定的情况，而迭代式可能输出不准确的近似值，并且当特征值接近零的时候更不准确了，会有较大波动，
爬虫这类型程序典型特征是意外多，无法确保每次请求都是稳定的返回统一的结果，要提高鲁棒性，能对错误数据or超时or程序死锁等都能进行处理，才能确保程序几个月不停止。...目录： 一：基础try&except异常处理 二：普通请求函数的超时处理 三：selenium+chrome | phantomjs 的超时处理 四：自定义函数的死锁or超时处理 五：自定义线程的死锁...发现异常的时候将其任务队列进行修复其实是个最省力的好办法。...其次被try包住的语句即使出错也不会导致整个程序的退出，相信我，你绝对不希望计划跑一个周末的程序在半夜停止了。...程序将结束...".encode("utf8") time.sleep(3) restart_program() 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: python 高度鲁棒性爬虫的超时控制问题
，实验表明，该VOQ分数与估计的校准参数能够很好地推广到整个场景相关，从而克服了现有校准算法的过度拟合问题，我们的方法的优点是简化了任何标定专业水平从业人员的标定过程，并为标定流程的输入和输出数据提供了质量的客观测量...结果已经证明，尽管激光雷达技术存在巨大差异，但我们提出的方法能够估计这两种技术的鲁棒的标定参数。...主要内容 图3：该方法的标定流程，整个流程（不包括手动数据收集阶段）大约需要90秒来评估数据和估计校准参数 我们采用提取棋盘格目标的中心点和平面法线nL，旋转矩阵R_L_C表示相机法线N_C，以与相应的激光雷达法线...N_L进行对齐，如等式（1）所示，假设我们知道NC和NL，我们可以求解该旋转矩阵： 在前人的基础上进行了优化，允许在NL和NC中包含更多法线，通过过度训练问题来提高算法的鲁棒性，从而避开了对线性依赖问题...总结 本文提出了一种新的、鲁棒的校准方法，重点是优化数据选择过程，我们通过投影整个点云并评估估计的校准参数是否适合整个场景，而不是是否适合单个位姿，从而提供结果的准确性，我们的方法实现了1-1.2cm的平均重投影误差
摘要 我们提出了一种使用激光雷达生成的强度图进行鲁棒、实时位置识别的方法，利用激光雷达的投影点云并获得强度图，该方法可以生成高分辨率的三维点云强度图。...我们将这种提供图像质量3D扫描点云的高分辨率激光雷达称为成像激光雷达，基于这项技术的前景，我们提出了一种使用成像激光雷达进行鲁棒位置识别的方法。...我们的工作结合了摄像机和基于激光雷达的位置识别方法的技术，其主要贡献如下： 为成像激光雷达设计的实时鲁棒位置识别，据我们所知，第一个使用投影激光雷达强度图像进行位置识别的方法。...我们的方法对可用的激光雷达分辨率非常敏感，最适合与高分辨率成像激光雷达一起使用。 总结 我们提出了一种使用成像激光雷达进行位置识别的新方法，该方法在各种环境下都具有鲁棒性。...，该方法具有更高的精度和鲁棒性。
但是，如果攻击者能在原始图像中引入微小的扰动，从而严重破坏重建后的图像，导致重建图像中的主要物体无法识别，那么 LIC 就被认为不具有鲁棒性。...论文内容概述 在本文中，我们建议通过攻击图像重建过程来研究 LIC 的鲁棒性。其主要思路是求解一个优化问题，以最小化对抗扰动，同时最大化原始图像与重建图像之间基于 Frobenius 准则的损失度量。...我们的贡献可总结如下： 我们通过引入基于弗罗贝尼斯准则的损失函数和 IC，发起了一系列破坏图像重建过程的攻击，从而对 LIC 的鲁棒性进行了系统研究。...实验证明，我们提出的攻击可以破坏 LIC，同时保持诱导扰动的不可感知性。 基于我们的实验，我们提供了一些关于设计鲁棒 LIC 的有趣发现和潜在见解。...在柯达数据集和各种 LIC 模型上进行的实验说明了这种方法的有效性，并揭示了一些有趣的发现，包括不规则的扰动模式和不同 LIC 模型之间不同程度的鲁棒性。
VisDB，它对部分观察具有鲁棒性的密集人体估计。...更重要的是，当人体在图像中不完全可见时，基于回归的方法往往会失败，例如，被遮挡或在框架外。在这项工作中，作者的目标是学习与输入图像并且对部分身体情况具有鲁棒性的人体估计。...由于密集 UV 估计基于对部分身体图像具有鲁棒性的部分分割掩码，因此密集对应损失可以减轻不准确的伪地面真实网格并更好地将输出与人体轮廓对齐。...从基于图像的密集 UV 估计中获得可见性标签的伪地面实况，这也被用作额外的监督信号，以更好地将我们的预测与输入图像对齐。 作者展示了密集的可见性预测如何用于鲁棒的人体估计。...H36M和3DPW的结果 为了强调局部身体图像的鲁棒性，作者进一步评估了两个遮挡数据集：3DPW-OCC 和 3DOH。
本文提出了一种快速鲁棒的点云配准算法，对存在离群噪声点的点云数据具有较好的配准效果。...semidefinite program（SDP），即便在极端异常的数据中也是符合的。...鲁棒的点云配准库，具有Python和Matlab接口。...，结果证明： （1）这两种算法比较而言都是最先进的（比如e.g., RANSAC, branch-&-bound, heuristics），并且对有异常值的点云都很鲁棒。...（2）TEASER++可以在毫秒内运行，是目前最快的鲁棒的配准算法（有兴趣的可以验证一下） （3）TEASER++ is so robust it can also solve problems without
然而，由于实际情况中经常遇到的非理想成像环境，这些方法的应用范围非常有限：用户可能呈现出他们的脸但不是中性表情，或者人脸会出现意外的遮挡，比如太阳镜，甚至是从视频监视中捕捉到的图像，这些视频收集的含有所有困难...根据不同的理论背景，这些技术大致可分为三类：① 整体归一化方法、② 不变特征提取方法和、③ 基于三维模型的方法。 在早期的算法中，基于整体归一化的方法过去是常见的。...如下图所示，无论光照强度和光照方向如何，新方法提出的人脸图像高亮度检测方法在不同的光照环境下都具有较好的鲁棒性。...归一化映射主要包括两种模式：L1-归一化：C={r；g；b}={R；G；B}/(R+G+B)；几何平均归一化：C={r；g；b}={R；G；B}/√R*G*B，在这两种归一化方法中，所有颜色都被正则化为等亮度颜色...特别是选择的鼻梁区域承受更多的光照变化，而前额区域只有不变的方向照明进行比较分析。相应地，图c中的直线比图d中的直线范围小。
因此，所提出的InternImage减少了传统CNNs严格归纳偏差，并使其能够从像ViT这样的海量数据中学习具有大规模参数的更强、更稳健的模式。...我们的模型的有效性在ImageNet、COCO和ADE20K等具有挑战性的基准测试中得到了验证。...首先介绍了基本块和模型的其他集成层的细节，然后我们通过探索这些基本块的定制堆叠策略，构建了一个新的基于CNN的基础模型，称为InternImage。...不同阶段不同组的采样位置可视化。蓝色的星表示查询点（在左边的羊），不同颜色的点表示不同组的采样位置。...GPT理解的CV：基于Yolov5的半监督目标检测 Consistent-Teacher：半监督目标检测超强SOTA Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码） RestoreDet
引言 众所周知，问答(QA)模型会利用数据偏差，如视觉问答中的语言优先和阅读理解中的位置偏差，目前大部分去偏方法在很大程度上牺牲了分布内(ID)性能，实现了良好的分布外(OOD)泛化，它们只适用于提前知道测试分布的领域...正文开始 1 背景概述 问答(QA)是最基本的人工智能任务之一，它要求机器在给定的背景下回答问题。常见的上下文是视觉(例如，VQA的图像)和自然语言(例如，抽取QA的段落)。...然而，他们中的许多人认为训练分布和测试分布是非常不同的，甚至是相反的，例如，如果在训练中有更多的“是”答案，那么在测试中一定有更多的“否”答案。...从上图中观察到：非偏置方法(圆点表示的：S-MRL、UpDn)获得ID的准确率高，但OOD的准确率低，而去偏方法(方块表示的：LMH、CFVQA、CSS)获得OOD的准确率高，但ID的准确率低。...因此，“两者兼而有之”的模型应该公平对待任何一个区域的归纳偏差。为此，提出了一个简单而有效的训练范式——内省蒸馏 (IntroD)——以公平地融合两个区域的归纳偏差。
在实际应用场景中，确保用非理想分布的数据训练出来的模型鲁棒性是一个很重要的问题，也成为了我们这个工作的出发点。 ?...表示模型对自然样本的分类准确度，鲁棒准确度 / 鲁棒性 (Robust Accuracy / Robustness) 表示某种攻击下对抗样本的分类准确度。...PGD 攻击一定程度上的失效，造成了“鲁棒性错觉”。...鲁棒性的衡量是否准确一直以来都是一个广受关注问题：一个真正鲁棒的样本，在一定的范数约束下，理论上不应该被任何一种方法攻击成功。...通过以上的观察我们可以发现，即使自然准确有了大幅的提高，鲁棒性也不一定随之加强，或者说改变幅度非常小。
然而，图预训练模型的对抗鲁棒性仍未被探索。并且，大多现有研究只考虑了有监督学习下端到端图模型的鲁棒性，它们对标签信息的依赖在很大程度上限制了应用范围和可用性。...在以往的研究中，模型的鲁棒性通常定义在标签空间上，即现有网络鲁棒性度量需要依据样本的预测结果或标签进行计算，并不适用于本文的无监督设置。...优化问题 本文通过以下优化问题对模型鲁棒性和表征能力进行权衡： 但是实际情况下，“最鲁棒”的图编码器（即GRV=0）通常不是最理想的。...表2：节点分类、链接预测和社区识别任务中的对抗鲁棒性 不同攻击强度下的模型鲁棒性：如图2所示，文章提出的模型在不同的攻击强度下始终优于基准方法。...图2：不同攻击强度下的节点分类性能 不同攻击策略下的模型鲁棒性：在实际场景中，防御端往往对攻击者的攻击策略一无所知，因此探讨模型在不同攻击策略下的鲁棒性十分重要。
1 摘要 协同同时定位和建图方法为基于嵌入式设备的自主机器人提供了一种解决方案.另一方面,视觉SLAM系统依赖于视觉帧之间的相关性.因此,来自不可靠无线网络的可视帧的丢失很容易损害协作可视SLAM系统的结果...从我们的实验来看,丢失不到1秒的数据会导致可视化SLAM算法的失败.我们提出了一种新的缓冲方法-ORBBuf,以减少数据丢失对协同视觉SLAM系统的影响....我们将缓冲问题建模转化为优化问题,我们使用了一种高效的类似贪婪的算法,我们的缓冲方法丢弃了对SLAM结果损失最小的帧,我们在ROS上实现我们的ORBBuf方法.通过对真实场景和数据集的广泛评估,我们证明了...ORBBuf方法可以应用于不同的算法、不同的传感器数据(单目图像和立体图像)、不同的场景(室内和室外)和不同的网络环境(WiFi网络和4G网络).实验结果表明，网络中断确实会影响SLAM的结果,我们的ORBBuf...我们进一步测试了改变缓冲区大小的效果,我们使用KITTI数据集的序列00和具有不同缓冲区大小的标记为Car02的网络轨迹重复实验,我们将每个测试重复10次,结果总结在图7的方框图中. ?
目的：寻找一个更鲁棒的场景分类模型，解决图片的角度、尺度、和光照的多样性问题。 移动互联网时代的开启使得图片的获取与分享越来越容易，图片已经成为人们交互的重要媒介。...如何根据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别（例如，教室、街道等）是图像场景分类的目标，也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。...但由于图片的尺度、角度、光照等因素的多样性以及场景定义的复杂性，场景分类一直是计算机视觉中的一个挑战性问题。...这里对总结一下比赛期间遇到的问题，踩的坑等做个总结。...Keras自带的图片增强远远不够的，这里选择了imgaug这个图片数据增强库，直接上图，这种效果是目前的Keras望尘莫及的，尽可能最大限度利用当前有限的数据集。
模型的数据增强：通过对模型的输入数据进行增强，增加模型的鲁棒性。 模型的正则化：通过对模型的超参数进行正则化，降低模型的方差，从而提高模型的预测能力。...这样，模型的防御策略变得更加鲁棒，因为攻击的影响被分散到了多个样本上，从而降低了每个样本受到攻击的概率。 其次，为了提高模型的防御能力，作者使用基于对抗梯度的防御策略来优化防御参数。...可以看到，基于随机化方法和梯度优化方法都可以使得时序预测模型更加鲁棒，其中基于梯度的防御策略能够更有效提高模型的鲁棒性和安全性，特别是当梯度值较小时，防御策略的效果尤为明显。...总结 这篇论文主要研究了在深度学习模型中，攻击者如何利用梯度信息来攻击模型，并提出了一个基于梯度的防御策略来提高模型的鲁棒性和安全性。...具体来说，该论文详细介绍了攻击者和防御者的行为，以及防御者如何通过梯度下降来更新参数以最小化损失。然后，论文展示了实验结果，并讨论了防御策略的有效性和鲁棒性。
下图是算法的示意图: 算法同时估计相机位姿和场景中的移动对象，场景中的地图结构(图中为道路平面)会约束对象的移动。...然后使用静态语义簇（例如道路、地板、房子）来鲁棒地跟踪相机。接下来，匹配与动态对象（例如，汽车、自行车等）对应的关键点，通过双目图片跟踪或三角化新的3D点。...作者采用的是RAFT中所用的CNN产生光流估计的方法来解决上述问题。 目标跟踪的问题是动态对象通常占据图像的一小部分，导致目标点太少，无法获得精确的估计。...为了更方便的建模关节，可以将twist的空间分解为两个正交空间的和: Fl表示通过关节l约束的twist的空间在坐标系F下的表示。...因为R6是欧几里德矩阵，所以投影是一个6×6矩阵，定义如下： 举个例子，如果是平面关节，那么: 那么,twist关于这个平面关节的变换可以表示为: 注意，这时候，关于twist的自由度也就只有3个了
我们通常假设用户的评分数据始终是可用的，并且这些数据确实可以反映用户的兴趣和偏好。然而此类攻击的存在违反了常规建模的假设。...所以，今天给大家推荐的论文是一篇来自于SIGIR2020的关于利用图卷积网络（GCN）提高推荐系统鲁棒性的文章。该文的整体结构框架可见下图。 ?...该文提出了一种端到端的统一的学习框架来执行鲁棒的推荐（Robust Recommendation）和欺诈检测（Fraudster Detection）两种任务。...通过进行广泛的实验，结果表明了该算法在两项任务中的优势-鲁棒的的评分预测和欺诈者检测。...该文的亮点在于将推荐任务和欺诈检测任务互补的结合在一个整体的框架中，推荐组件中的预测误差作为了欺诈检测组件中的特征，欺诈检测组件中的预测结果作为了推荐组件中的特征。
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