知识图谱是基于知识的人工智能代理的重要支持者，它提供实体之间有效的、结构良好的关系信息。典型的KG通常存储具有三重事实的知识(头实体、关系、尾实体)，也简称为(h;r;t)。...因此，在知识表示学习和知识应用中考虑噪声是至关重要的。 ? 在构造无噪声知识表示的同时，尝试检测现有知识图中可能存在的噪声和冲突。大多数传统的KRL方法假定现有的知识图谱是绝对正确的。...然而，大多数传统的KRL方法都假设KG中的所有三元具有相同的置信度，这尤其不适用于那些无需人工监督就自动构建的KG。据我们所知，我们的模型是第一个考虑KRL中现有KGs置信度的嵌入方法。...评估协议 由于现有的知识边图中没有显式的负三元组，我们按照[Socher et al.， 2013]中的相同协议在验证和测试集中构造负三元组。...我们还保证生成的负三元组的数量应该与正三元组的数量相等。 分类方法如下:首先对每个关系学习不同的阈值点r，通过在验证集上最大程度地提高分类精度来优化。三联体r，将被归类为正，否则将被归类为负。 ?
在本文中提出了一种利用对象外观的新方法，以将外观匹配自适应地集成到现有的高性能基于运动的方法中。...也在具有挑战性的DanceTrack基准测试上实现了61.3 HOTA，这是一种新的sota，即使与设计更严格的方法相比也是如此。...它在MOT17、MOT20和DanceTrack基准的所有已发表作品中创下了最新水平。由于重点是将视觉外观引入OC-SORT，因此将方法命名为Deep OC-SORT。...尽管具有更复杂的架构，但这些方法无法胜过利用强检测器的简单运动关联算法。最近一些尝试将外观提示添加到基于运动的方法中的尝试使用简单的移动平均值进行外观嵌入更新，取得了适度的成功。...相比之下， s_{det}＝1 意味着 α_t＝α_f ，并且 e^{new} 被最大程度地添加到tracklet视觉嵌入的更新中。该值随检测器置信度线性缩放。
我们希望工具箱和基准能够提供完善、灵活的工具包来复现现有方法并开发自定义的新探测器，从而为日益壮大的研究社区服务。...图 1 MMDetection 工具箱支持的检测模型数量上远远超过了其他现有目标检测代码库 网络架构 一、模型表示 虽然不同探测器的模型架构不同，但它们具有共同的组件，可以粗略地概括为以下类...我们采用 Mask R-CNN 作为基准测试方法，并在另一个 V100 节点上进行实验。接着我们采用不同的节点数量时，基本学习率被调整为线性，实验结果展示在下图中。...（2）将 SyncBN 或 GN 添加到 FPN 和 bbox / mask head 不会带来进一步的好处。...（4）具有更多卷积层的 bbox head 将展现出更高的性能。
bi和M的IOU越大，bi的得分si就下降的越厉害。 经典的NMS算法将IOU大于阈值的窗口的得分全部置为0，可表述如下： ? 论文置信度重置函数有两种形式改进，一种是线性加权的： ?...图 9 R-CNN和Softer-NMS异同 如所示Softer-NMS网络结构，与R-CNN不同的是引入absolute value layer（图中AbsVal）,实现标注方差的预测。...RoI Pooling：在Fast R-CNN首先提出，将特征图上的RoI划分成固定数目的网格区域(如7*7)，对每个网格区域的边界点坐标（算出来可能是非整数）进行量化后再对各区域网格执行池化操作。...这种计算方式和ROI Align最大的区别在于计算一个bin的值时不仅仅考虑该bin中4个插值点的均值，而是将bin中的插值看作是连续的，这样就可以通过对该bin中所有插值点求积分得到该bin所包围点的总和...论文将 IoU-Net添加到网络中有助于网络学习更具判别性的特征，这能分别将 ResNet50-FPN 和 ResNet101-FPN 的整体 AP 提升 0.6% 和 0.4%。
算法流程同NMS相同，但是对原置信度得分使用函数运算，目标是降低置信度得分，其伪代码如图 5所示： image.png 经典的NMS算法将IOU大于阈值的窗口的得分全部置为0，可表述如下： 论文置信度重置函数有两种形式改进...3.2网络结构与算法实现 图 9 R-CNN和Softer-NMS异同 如所示Softer-NMS网络结构，与R-CNN不同的是引入absolute value layer（图中AbsVal）,实现标注方差的预测...RoI Pooling：在Fast R-CNN首先提出，将特征图上的RoI划分成固定数目的网格区域(如7*7)，对每个网格区域的边界点坐标（算出来可能是非整数）进行量化后再对各区域网格执行池化操作。...这种计算方式和ROI Align最大的区别在于计算一个bin的值时不仅仅考虑该bin中4个插值点的均值，而是将bin中的插值看作是连续的，这样就可以通过对该bin中所有插值点求积分得到该bin所包围点的总和...论文将 IoU-Net添加到网络中有助于网络学习更具判别性的特征，这能分别将 ResNet50-FPN 和 ResNet101-FPN 的整体 AP 提升 0.6% 和 0.4%。
首先，常用的关键点（landmark）人脸模型假定所有的关键点都是可见的，因此不适用于大型姿势。其次，从正面视图到配置文件视图，大型姿势的脸部外观变化更为剧烈。...我们还利用3D信息在剖面视图中合成人脸图像，以提供丰富的训练样本。在具有挑战性的AFLW数据库上的实验表明，所提出的方法比现有技术的方法取得显著的改进。...我们从现成的知识库中自动获取这些常识提示，无需额外的人力。 在具有挑战性的MS COCO数据集上，我们发现使用常识知识可以大大提高现有传输学习基线的检测性能。...仅使用图像标签监督，以完全卷积方式的CNN分类器可以生成类别响应map，该图指定每个图像位置处的分类置信度。我们观察到，类别响应地图中的局部最大值，即峰值通常对应于每个实例内存在的强烈视觉线索。...具有较高预期置信度得分的帧区域遍历流网络。具有较低预期置信度得分的帧区域必须通过分割网络。我们已经广泛地对DVSNet的各种配置进行了实验，并针对所提出的决策网络研究了许多变体。
Meta-MolNet评估了现有的单任务、多任务和自监督方法作为基线，证明了Meta-MolNet具有衡量算法在域泛化和不确定性量化评估中是否有效的能力。...最终的向量表示可以作为分子结构信息的高质量描述符，降低了元模型对于分子图中的无监督信息的学习难度。...数据集 Meta-MolNet基准平台为衡量现有模型的泛化和不确定性量化能力提供了统一的标准，这对于推动计算化学的发展至关重要。...现有模型在分子/骨架比例较高的分子数据集上没有预测能力，这表明只有少数样本点的分子数据集固有的随机性和噪声可能会损害模型的评估质量。在分子/骨架比例较低的数据集中，同一骨架中可能只有几个分子样本点。...图例中的值是置信度误差曲线下的面积。由于y轴的差异，在回归任务中优选较小的AUCO，而在分类任务中优选较大的AUCO。 分子表示模型需要具有量化不确定性的能力。
这与现有方法相反，现有方法将每个边界框的预测或分类视为独立问题并需要对检测集合进行后处理。 我们证明了我们的方法在富有挑战性的包含有大量人物的拥挤场景数据集上优于现有的架构。...Faster R-CNN通过将对象划分为9个具有3个尺度和3个纵横比的类别来解决这个问题，允许网络直接产生多个重叠对象，只要它们具有不同的尺寸[16]。...LSTM从该信息源获取并且在区域的解码中充当控制器。在每一步，LSTM输出新的边界框和对应的置信度，即在该位置处将发现先前未检测到的人。这些边界框将按照置信度降序生成。...我们使用相同的网络架构和相同的超参数值在两个数据集上进行实验。 图5：TUD交叉数据集上的示例检测结果。中间和底部两行分别显示了Faster R-CNN和我们的检测器在工作点的输出具有90％的精度。...对于每个模型，在验证集上选择最佳检测阈值，并且在图7中将结果报告为COUNT。 基准方法： 我们将我们的方法与Faster-RCNN [16]和OverFeat [17]模型作比较。
在所提出的模块中，本文首先通过候选关键点的像素索引从不同分辨率的特征图中采样特征。然后，将采样的特征连接在一起，以执行以下回归任务。...通过将Lite FPN模块和注意力损失集成到几个最先进的基于关键点的检测器中，其有效性已在公共KITTI目标3D和BEV检测基准上得到验证。...(1−Y_{cxy})^β 负责通过降低接近GT关键点的负样本的权重来缓解正样本和负样本之间的不平衡。 回归损失仅应用于回归图 S^r 的一部分。本文根据 l_1 范数将目标函数定义为等式2。...然后，通过上述3组像素索引，从输入图像的1/4、1/8和1/16分辨率的特征图中采样具有相同形状 K×D 的3组特征。最后，将采样的特征连接在一起，以创建 K×3D 形状的嵌入特征。...本文可以将关键点分为4组：高置信度但定位差、高置信度和精确定位、低置信度和差定位、低置信度但精确定位。具有高置信度的关键点具有充分的特征表示，该特征表示与实例很好地对齐，以进行很大的定位预测。
RLvLR 从子图中抽样规则，并提出了基于嵌入的评分函数来估计每个规则的重要性 。RNNLogic 将规则生成和规则加权分离开来，彼此可以相互增强并减少搜索空间 。...R5 提出了一种强化学习框架，通过在知识图谱上启发式地搜索并挖掘潜在的逻辑规则 。先现有研究中，RLogic 和 NCRL 达到最优效果。...然而，支持度是一个绝对数值，在知识图谱中具 有更多事实的关系可能具有更高的支持度， 并提供有偏的排名结果。 覆盖度衡量了在知识图谱中由规则ρ蕴含的现有事实的比例 。...对比基准方法， 我们可以观察到 ChatRule 可以生成具有更高支持度 、覆盖度和置信度。具体来说，我们可以观察到度量标准的分数与知识图谱补全的性能一致。...原因是 ChatRule（GPT-4） 生成的规则具有更好的 PCA 置信度， 更适合评估不完整的知识图谱中的规则 。
没有使用其他技巧，Mask R-CNN 在每个任务上都优于现有的单一模型，包括优于 COCO 2016 竞赛的获胜模型。...我们希望这个简单而有效的方法将成为一个可靠的基准，有助于未来的实例层面识别的研究。我们将会公开相关代码。 Mask R-CNN ?...图中，掩膜（mask）用彩色显示，也显示了边界框，类标签和置信度。 放大看看： ? ? 图3：Head 架构：我们扩展了两个已有的 Faster R-CNN 的头（head）。...我们将关键点的位置建模为 one-hot mask，采用 Mask R-CNN 来预测每个 K 关键点类型（例如左肩，右肘）的 K mask。这个任务证明了 Mask R-CNN 的灵活性。...图6：使用 Mask R-CNN（ResNet-50-FPN）在 COCO 测试集上的关键点检测结果，具有同一个模型预测的人物分割掩膜。
考虑到环境的动态性和可能进入未建图区域的可能性，构建了一个因子图来融合里程计和定位结果，产生了经过微调的全局轨迹和新生成的地图。新生成的地图然后无缝合并到现有地图中，确保了稳定和一致的地图更新过程。...然后，根据我们获得的相邻关系，我们在获得轮廓法线向量后采用区域生长算法来聚类轮廓点。具有一致轮廓法线向量的点被聚类到同一组中。聚类结果如图4(c)所示，说明了将道路标志分割成多个线云的过程。...在完成全局优化后，我们可以使用优化后的姿态将局部地图合并到全局地图中。 定位和地图更新 完成地图构建后，当车辆再次访问同一环境时，我们会执行定位和地图更新过程。...在获得了连续的轨迹后，生成使用当前观测和新获得的轨迹的局部地图，这些具有关键帧全局位姿的局部地图被合并到先前的地图中，补充缺失的部分，并更新/完善现有的地图。 图7....此外，我们使用ORB-SLAM2 作为基准，该基准具有安装在车辆顶部的前置摄像头，用于获得足够的特征进行视觉里程计。我们比较了提出的方法在建图和定位任务中与基准方法的性能。
因此，在这项工作中，本文将注意力集中在当前的拖拽技术上，以实现更稳定和更精确的图像操作。...可以看到，本文的 StableDrag 方法可以更精准地将操纵点移动到目标点，例如山峰、狮子下巴、小鹿额头和灯泡。...研究者在 DragBench 基准上对 StableDrag 方法进行了定量评估，该基准包含 205 个具有预定义拖拽点和掩码（mask）的样本。...这进一步表明：通过置信动作监督和判别式点跟踪，StableDrag 可以在编辑准确性和内容一致性方面实现有潜力的结果。...研究者首先进行了基于 StableDrag-GAN 的马编辑实验，如下图 6 所示，随着置信度得分逐渐降低，没有置信度动作监督模块的 StableDrag 编辑的图像质量较低。 其次是判别点跟踪。
LaserNet通过以下几个步骤实现三维检测： 使用传感器的固有范围视场来构建一个密集的输入图像； 图像通过全卷积网络生成一组预测； 对于图像中的每个激光雷达点，预测一个类概率，并在俯视图中对边界框架进行概率分布回归...像KITTI基准一样，我们计算了汽车0.7 IoU和自行车及行人0:5 IoU的平均精度(AP)。在这个数据集上，LaserNet在0-70米范围内表现优于现有的最先进的方法。...通过使用激光id将点映射到行，并在传感器捕获数据时直接处理数据，可以获得性能上的提高。 均值漂移聚类：每个点独立地预测边界框的分布，通过均值漂移聚类将独立的预测组合起来实现降噪。...非极大值抑制：当激光雷达的点稀疏时，有多个边界框的配置可以解释观测到的数据。通过预测各点的多模态分布，进一步提高了该方法的查全率。在生成多模态分布时，使用具有严格阈值的NMS是不合适的。...或者，我们可以使用软NMS来重新评估置信度，但是这打破了对置信度的概率解释。通过自适应NMS算法，保持了概率解释，并获得了更好的性能。 ? 对于自动驾驶而言，运行时性能同样重要。
在 3.2 和 3.3 节，研究者分别展示了如何将 IoU 预测器用于 NMS 和边界框修正的方法。最后在 3.4 节，研究者将 IoU 预测器整合进了 FPN [16] 等现有的目标检测器中。...bin 中激活的和；为了消除量化误差，在 RoI Align 中，会采样该 bin 中 N=4 个连续点，表示成 (a_i,b_i)，而池化就是在这些采样的点上执行的。...通过保留定位准确的边界框，IoU 引导式 NMS 在具有高匹配 IoU 阈值的 AP（比如 AP_90）上的表现显著更优。 ?...即使是对有三级边界框回归运算的 Cascade R-CNN，这种改进方法能进一步将 AP_90 提升 2.8%，将整体 AP 提升 0.8%。 ?...研究者发现，将 IoU 预测器添加到网络中有助于网络学习更具判别性的特征，这能分别将 ResNet50-FPN 和 ResNet101-FPN 的整体 AP 提升 0.6% 和 0.4%。
HR-Pro包括两个可靠性感知的阶段，能够有效地从片段级别和实例级别的点标注中传播高置信度的线索，从而使网络能够学习到更具区分性的片段表示和更可靠的提议。...在多个基准数据集上进行的大量实验证明，HR-Pro明显优于现有方法，并取得了最先进的结果，证明了其方法的有效性和点标注的潜力。...△HR-Pro与前SOTA方法在THUMOS14数据集上的对比 在各种基准数据集上的通用性和优越性方面，HR-Pro也明显优于现有方法，在GTEA、BEOID和ActivityNet 1.3上分别取得了...阶段一：片段级判别学习 研究团队引入可靠性感知的片段级判别学习，提出为每个类别存储可靠原型，并通过视频内和视频间的方式将这些原型中的高置信度线索传播到其他片段。...proposal，研究者将每个PP中的proposal的起始区域特征和结束区域特征输入到回归预测头φr中，以预测proposal开始和结束时间的偏移量。
关于公平性，因果方法，如因果干预[17]，可以通过将GNNs暴露于事实和反事实图中，减轻节点敏感属性的偏见。...从图数据中指定感兴趣的因果变量，根据某些领域知识阐明这些变量之间的因果关系，并选择适当的因果学习方法来获取因果知识以提高下游应用中的可信度，这是具有挑战性的[21]、[24]、[26]。...第三，评估CIGNNs是具有挑战性的，因为数据因果性可能在应用中有所不同或无法获得，这需要定制的评估基准和度量标准[24]、[28]、[29]。...据我们所知，这是第一次系统性地回顾现有的CIGNNs，本综述的主要贡献如下。 我们通过因果性的视角分析了不同可信度风险背后的理由，强调了GNNs深入理解图中潜在因果机制的重要性。...在每个类别中，我们深入探讨了代表性方法及其对提高可信度的特定贡献，提供了这一新兴领域最先进情况的全面概述。 我们系统地编制了开源基准、数据合成策略、常用评估指标以及可用的开源代码概览。
，现有的工作主要是利用网络深度或宽度上的结构冗余。...RANet的自适应推理过程如上图所示：使用H个子网络（图中H=3）和输入样本x，网络将首先生成H个S尺度的基本特征图（例如，图中有3个尺度，s=1表示最低分辨率）。...具有代表性特征的“简单”样本有时可以以高置信度正确分类，即使仅提供低分辨率表示。具有非典型特征的“困难”样本只能基于从高分辨率特征图中提取的具有细节的全局信息进行正确识别。 2.3....如果前一个子网络不能进行高置信度的预测，则输入样本将传播到下一个子网络，并重复深度自适应的过程，直到预测置信度满足标准，或达到整个网络的最后一个分类器。...具有高预测置信度的样本将提前从网络中退出，具有更精细细节的较大尺度特征将仅进一步用于那些在上一个子网络中没有得到高置信度输出的样本。
基于空间的GNN通过迭代转换和聚合节点特征和相邻信息来获得节点表示。基于谱图的GNNs将节点表示矩阵H∈R|V|×d视为d维图信号的集合，并设法在谱域中调节它们的频率。...图2 根据其增强的因果学习能力的现有CIGNNs的详细分类 表1 已审查的CIGNNs的总结 4.1 因果任务导向型分类法 现有的CIGNNs通过给GNN配备因果学习功能来提高可信度，主要分为因果推理和因果表示学习两类...4.3 增强图的因果表示学习（CRL） 将CRL整合到图神经网络中具有巨大潜力。...CIE将CAL中的变异表示监督损失替换为促进从输入图中解耦的hI和hV之间的独立性。DisC执行类似的解耦策略来生成hI和hV，并采用不变预测器和变体预测器来促进hI和hV的学习。...不同应用中的图生成过程可能导致不同类型的分布偏移、不公平性或模型可解释性问题，因此数据集的多样性至关重要。接下来，将介绍已经采用用于评估可信度的三个方面的现有真实世界和合成数据集。
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