R表示预定义预测网格上的CLD

，其中CLD是云计算中的一个术语，代表云计算层级定义（Cloud Level Definition）。CLD用于描述云计算中不同层级的服务模型，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。

在云计算中，CLD用于区分不同层级的云服务，以满足不同用户的需求。以下是对CLD中各个层级的简要介绍：

基础设施即服务（IaaS）：IaaS是云计算中最底层的服务模型，提供基础的计算资源，如虚拟机、存储和网络。用户可以通过IaaS来构建自己的应用环境，并对基础设施进行管理和控制。

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平台即服务（PaaS）：PaaS是在IaaS基础上提供的更高级别的服务模型，它为开发人员提供了一个完整的开发平台，包括运行环境、开发工具和数据库等。用户可以在PaaS上进行应用程序的开发、测试和部署，而无需关注底层的基础设施。

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软件即服务（SaaS）：SaaS是云计算中最高级别的服务模型，它提供完整的应用程序，用户可以通过互联网直接访问和使用这些应用程序，而无需安装和维护软件。SaaS通常以订阅的方式提供，用户按需付费。

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总结：R表示预定义预测网格上的CLD，其中CLD代表云计算层级定义，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。腾讯云提供了相应的产品来满足不同层级的需求，如云服务器（CVM）、云函数（SCF）和腾讯会议等。

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作者没有直接回归 SMPL 参数，而是训练了一个神经网络来预测每个人体关节和网格顶点的三个维度的坐标热图。基于密集热图的表示可以保留图像域中的空间关系并对预测的不确定性进行建模。...尽管如此，x 轴和 y 轴热图是在图像坐标中定义的，它不能表示图像边界外的身体部位。此外，物体或人体本身的遮挡可能会导致深度轴预测的歧义。...作者观察到，回归的 SMPL 网格大致捕获了人体姿势和形状，但在细节上并不总是与 VisDB 预测一致。...对于 VisDB 网络主干，使用在 ImageNet 数据集上预训练的 ResNet50 模型。权重由 Adam 优化器更新，Batch 大小为 64。...测试数据如果没有检测框，则由预训练的 Mask R-CNN 模型估计。应用常见的数据增强，例如随机缩放 (±25%)、旋转 (±45°)、水平翻转和颜色抖动 (±20%)。在训练中。

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目标检测- YOLO v1--You Only Look Once

3）YOLO 对物体的泛化能力比较好。当在自然图像上训练，在艺术图像上检测时，YOLO的效果要比 DPM 和 R-CNN 好很多。 YOLO和当前其它流行检测系统相比较，YOLO的准确性要差一些。...每个置信度反映模型对该网格包含有物体的信心以及它认为该网格预测的准确性。我们将置信度定义为 Pr(Object) ∗ IOU（truth/pred），如果该网格没有包含物体，则置信度必须为0....否则我们希望置信度等于预测的矩形框和真值框的 IOU。每个矩形框包含5个预测量： x,y,w,h,confidence。（x,y）表示矩形框中心与网格顶点的相对坐标。...预测的宽度和高度相对于整幅图像。预测的置信度表示预测的矩形框和真值框的 IOU。每个网格也预测了C个类别概率，这些概率是假设该网格包含一个物体。...Training 我们在 1000类 ImageNet 竞赛数据上预训练我们的网络。我们使用图3中前20层卷积网络，随后是一个平均池化层和一个全链接层训练。

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YOLO论文翻译——中文版

最后，YOLO学习目标非常通用的表示。当从自然图像到艺术品等其它领域泛化时，它都优于其它检测方法，包括DPM和R-CNN。 1....快速R-CNN是一种顶级的检测方法[14]，因为它看不到更大的上下文，所以在图像中会将背景块误检为目标。与快速R-CNN相比，YOLO的背景误检数量少了一半。第三，YOLO学习目标的泛化表示。...否则，我们希望置信度分数等于预测框与真实值之间联合部分的交集（IOU）。每个边界框包含5个预测：xx，yy，ww，hh和置信度。(x，y)(x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。...宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...我们在ImageNet分类任务上以一半的分辨率（224×224224 \times 224的输入图像）预训练卷积层，然后将分辨率加倍来进行检测。

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(2)YOLO在整幅图像上对图像进行预测：(3)YOLO学习目标通用的表示：与DPM、R-CNN相比YOLO的泛化能力更强，比如在自然图像上训练在艺术品上测试，当应用到新的领域或未知的输入时。...通常置信度定义为：P_{r}(O b j e c t) * I O U_{\text {pred }}^{\text {truth }}如果在单元格中不存在目标，置信分数应该置为零。...否则置信分数等于预测框和标签之间的IOU。----每个边界框由五部分组成：x，y，w，h和置信度。(x, y)坐标表示box的中心相对于网格单元格的边界。宽度和高度相对于整个图像来预测。...每个网格也预测C个类的条件概率：P_{r}(O b j e c t) * I O U_{\text {pred }}^{\text {truth }}这些概率以网格包含一个目标为条件。...训练在ImageNet 1000类数据集上训练网络的卷积层作为预训练，预训练的时候使用上图20个卷积层加一个平均池化层加一个全连接层。

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(x,y)表示Box的中心点坐标(相对于网格边界)；w，h时Bounding Box的宽度和高度(相对于整个图像)；Confidence表示Predicted Box和Ground Truth Box的...表示第i个Cell是否包含Object；判断第i个Cell的第j个Bounding Box是否负责预测该Object，与Object的GoundTruth的IOU最大的Bounding Box负责预测该...实验显示在预训练的神经网络上增加卷积层和全连接层可以提升神经网络的表现。...所以我们首先在ImageNet 1000-Class数据集上预训上图中的前20层卷积层 + Average-Pooling Layer + Fully Connected Layer，在经过一周的训练后...然后在预训练的神经网络基础上增加4个卷积层和2个随机初始化权重的全连接层。Detection需要丰富的视觉信息，所以我们将网络的输入分辨率从224 x 224 增加到 448 x 448。

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与最先进的检测系统相比，YOLO产生了更多的定位误差，但不太可能在背景上的预测假阳性。最后，YOLO学习目标非常通用的表示。...每个边界框包含5个预测：xx，yy，ww，hh和置信度。(x，y)(x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。...最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...我们在ImageNet分类任务上以一半的分辨率（224×224224 \times 224的输入图像）预训练卷积层，然后将分辨率加倍来进行检测。...训练我们在ImageNet 1000类竞赛数据集[30]上预训练我们的卷积图层。对于预训练，我们使用图3中的前20个卷积层，接着是平均池化层和全连接层。

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相反，text-to-3D生成模型只需要集中在创建前景对象上。这种区别允许text-to-3D模型分配更多的资源和注意力来精确地表示和生成前景对象。...具体来说，论文利用具有可训练参数的MLP来预测表面材料。类似于几何学习阶段，论文使用SDS损失和AMA损失来优化MLP和CG-LoRA的可训练参数，以实现3D表示和文本提示之间的对齐。...对于属于四面体网格 (V_{T},T) 的每个顶点 v_{i}\in V_{T} ，本文训练 \Phi_{dmt} 来预测两个重要的量：SDF值 s(v_{i}) 和变形偏移量 \delta(v_{i}...SD的预测噪声。...\Omega 表示由满足条件 \omega_{i}\cdot n_{p}\geq0 的入射方向集合 \omega_{i} 定义的半球，其中 \omega_{i} 表示入射方向， n_{p} 表示点 p

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基于网格的预测为了理解图像中存在什么事物，我们将会将输入馈送通过一个标准的卷积神经网络以构建出原始图像的丰富特征表示。...如果输入图像包含多个目标，那么在我们的网格上应该有多个激活，表示每个激活区域中都有一个目标。 ? 但是，我们不能使用单个激活就充分地描述每个目标。...当我们在训练过程中计算损失时，我们会将目标与有最高 IoU 分数的边界框预测（在同一个网格单元上）进行匹配。对于未匹配的框，我们会包含进我们的损失函数的唯一描述量是 pobj。...类别标签最初的类别预测是在网格单元层面上执行的。这意味着单个网格单元不能预测不同类别的多个边界框。之后的修订版可以使用在类别和交叉熵损失上的 softmax 激活来预测每个边界框的类别。...下面我会具体介绍该模型的实现细节。骨干网络其骨干网络是一个在 ImageNet 上针对图像分类预训练后的 VGG-16 模型。

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EMNLP2023！蚂蚁 && 复旦 | 提出全新多模态文档信息抽取模型

，文档信息抽取是视觉富文档上的重要应用任务，近年来，面向文档理解的多模态预训练模型极大地推进了这一领域的发展。...以此法，我们将每条文档样本的实体标注表示为 E*N*N 的二值网格标签。随后，我们建立模型进行网格标签的预测。...TPP 预测头的输入是文档编码器的输出，即 N 个文本+布局信息的 token 的表示序列；输出是 N*N 的二值预测，表示对网格标签的预测，其中下标为 (i, j) 的预测值表示对第 i 个、第 j...Pre.即前置的输入排序机制，其中None表示不对输入进行排序，LR/LR_C表示使用预先在ReadingBank/CORD上训练的LayoutReader阅读顺序模型对输入进行排序，TPP_R/TPP_C...r表示在测试时文档输入打乱的样本比例，r越大模型对乱序输入的鲁棒性越强，但也可能因输入顺序噪声而损失一部分性能。

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CV岗位面试题：简单说下YOLOv1,v2,v3,v4各自的特点与发展史

把图片划分成 49 个网格 ②每个网格单元预测 B（文中 B=2）个边界框和这些框的置信度得分。...这个分数反映这个框包含物体的概率 Pr(Object) 以及预测框的位置准确性 IOU，所以置信分数也由这两部分定义； ③每个 bounding box 都要包含 5 个预测值，x, y, w, h,...ii)YOLO 与 R-CNN 相似的地方是在网格单元找可能的边界框，用 CNN 提取特征。...类竞赛数据集上对卷积层进行预训练然后再把网络根据检测任务微调检测流程 a) 输入一幅多目标图像 b) 将图像划分成多个网格 c) 通过网络得到每个网格的分类概率，以及各网格预测的框+置信度 d)...因为能看到图像全貌，与 Fast R-CNN 相比，YOLO 预测背景出错的次数少了一半。学习到物体的通用表示（generalizable representations），泛化能力好。

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目标检测（Object Detection）

R-CNN系列 1）R-CNN ① 定义 ② 流程 ③ 效果 ④ 缺点 2）Fast R-CNN ① 定义 ② 流程 ③ 改进 ④ 缺点 3）Faster RCNN ① 整体流程 ② Anchors...数据表示经过标记后的样本数据如下所示：预测输出可以表示为: y = [ p c b x b y b w b h C 1 C 2 C 3 ] , y t r u e = [ 1 40 45 80...实际上，YOLO并没有真正去掉候选区，而是采用了预定义候选区的方法，也就是将图片划分为7*7个网格，每个网格允许预测出2个边框，总共49*2个bounding box，可以理解为98个候选区域，它们很粗略地覆盖了图片的整个区域...( x ， y ) (x，y) (x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...、类别预测构成；其中 1 i o b j 1_i^{obj} 1iobj表示目标是否出现在网格单元 i i i中，表示 1 i j o b j 1_{ij}^{obj} 1ijobj网格单元 i

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YOLO

YOLO核心思想：从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类（proposal 提供位置信息，分类提供类别信息）精度已经很高，但是速度还不行。...1000-class competition dataset上预训练一个分类网络，这个网络是Figure3中的前20个卷机网络+average-pooling layer+ fully connected...一幅图片分成7x7个网格(grid cell)，某个物体的中心落在这个网格中此网格就负责预测这个物体。 ? 最后一层输出为（7*7）*30的维度。...(通用公式： SxS个网格，每个网格要预测B个bounding box还要预测C个categories，输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。...缺陷： YOLO对相互靠的很近的物体（挨在一起且中点都落在同一个格子上的情况），还有很小的群体检测效果不好，这是因为一个网格中只预测了两个框，并且只属于一类。

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【源头活水】CVPR 2021 | CLD: 通过挖掘实例与聚类间关系进行无监督特征学习

在预训练100 epochs 的情况下，CLD 仅需8块GPU训练即可在ImageNet上超过需要128（512）块 GPU (TPU) 训练的方法SimCLR [ICML 2020][6], BYOL...此外我们发现，CLD也可以与不含负样例的方法BYOL结合，并在ImageNet (ImageNet100)上获得2.6% （4.7%）的top-1准确率提升。...小规模数据集 STL-10 & CIFAR10 & ImageNet100 CLD 可以与BYOL 结合获得4.7%的top-1 accuracy提升。 STL-10上获得3~4%的准确率提升。...CLD+InfoMin可以在100/200 epochs预训练情况下取得state-of-the-art performance 在进行线性测试linear evaluation阶段，SwAV/BYOL...解耦表示，理解用户的多样偏好和意图 REPAINT：深度强化学习中的知识迁移 Transformer 的稳健性更好吗？

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用语言建模世界：UC伯克利多模态世界模型利用语言预测未来

类似于下一个 token 预测允许语言模型形成关于世界知识的内部表示，研究者假设预测未来的表示为智能体理解语言以及它与世界的关系提供了丰富的学习信号。...如下图（左）所示，在每个时间步，世界模型将文本和图像压缩成潜在表示。通过这个表示，模型被训练用于重建原始观察结果、预测奖励，并预测下一个时间步的表示。...Dynalang 的性能优于基于语言的 IMPALA 和 R2D2，这两种方法在使用不同类型的语言上遇到困难，通常在超出指令范围的语言任务上表现更差。...在通用文本数据（TinyStories，2M 个短故事）上预训练模型，提高了模型在 Messenger 上的下游强化学习任务表现，超过了使用预训练的 T5 嵌入的结果。...研究者在潜在空间中对预训练的 TinyStories 模型进行模拟的抽样，然后在每个时间步骤从表示中解码 token 观察。

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深度学习与CV教程(13) | 目标检测 (SSD,YOLO系列)

还有一点要注意，中心坐标的预测值 (x,y) 是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的，单元格的坐标定义如上方图所示。...1.3 YOLO训练与预测在训练之前，先在 ImageNet 上进行预训练，其预训练的分类模型采用上图中前20个卷积层，然后添加一个 average-pool 层和全连接层。...图片每个网格都要预测 b= 2 个框，49 个网格就会输出 98 个边界框，每个框还有它的分数。每个格子最多只预测出一个物体。...对边界框预测施加了严格的空间约束，因为每个网格单元只能预测两个边界框，并且只能有一个类。...图片采用 VGG16 做基础模型，首先VGG16是在 ILSVRC CLS-LOC 数据集上做预训练。

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