erf_python erf_erf(x)和math.h - 腾讯云开发者社区

另外为了让网络更好的适应拼图数据，论文提出ERF-adaptive密集分类方法，能够很好地扩大预训练主干网络的有效感受域。...为了提高预训练网络的有效感受域，论文设计了ERF-adaptive密集分类策略，根据有效感受域(ERF)来给每个特征点指定平滑标签(soft label)。...设计了样本提取规则，以拼图策略和ERF-adaptive密集分类来高效地进行主干网络的预训练，提高了训练效率和最终性能。...整体的公式可表示为： [1240] $M^i \in { 0,1}^{H\times W}$为二值掩膜，用来标记ERF在区域$i$中部分。...另外为了让网络更好的适应拼图数据，论文提出ERF-adaptive密集分类方法，能够很好地扩大预训练主干网络的有效感受域。

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ICLR 2020 | Deformable Kernels，创意满满的可变形卷积核

根据ERF的定义，输出坐标对应输入坐标的有效感受域值计算为公式3，为指示函数。...假设将第个卷积核替换为卷积核，ERF的计算会变为公式4，\ 即不包含层，这里每条路径权重直接乘上，因为层只有一个路径，符合指示函数的路径必定包含。 ?...非线性版本的有效感受域值计算为上式，因子使得ERF值变成与数据相关，实际中的有效感受域是不规则的形状，包含许多不规则分布的零值。...需要注意，公式4和公式5的计算是线性的，使得有效感受域值计算能与内核的线性采样操作兼容，比如使用双线性插值获得小数位置的内核值，即可以认为内核采样等对数据进行线性ERF采样(ERF与输出的采样位置、卷积核位置以及卷积核权重有关...全局模式更关注整体图片，根据整图进行核偏移，而局部模式则更关注图片的局部区域，对于小物体，生成形状特别的核(值差异大)，从而使得ERF更密集，而对于大物体，生成较扁平的核(值差异小)，使得ERF更广阔。

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kubebuilder怎么开始

assembly /usr/local/go/src/math/cbrt.go:25:6: Cbrt defined in both Go and assembly /usr/local/go/src/math/erf.go...:188:6: Erf defined in both Go and assembly /usr/local/go/src/math/erf.go:272:6: Erfc defined in both...Go and assembly /usr/local/go/src/math/erf.go:272:6: too many errors make: *** [/root/k8s/operatortest...:188:6: Erf defined in both Go and assembly /usr/local/go/src/math/erf.go:272:6: Erfc defined in both...Go and assembly /usr/local/go/src/math/erf.go:272:6: too many errors */ 解决办法 Had the same issue using

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可变形卷积系列(三) Deformable Kernels，创意满满的可变形卷积核 | ICLR 2020

但理论感受域并不能度量像素对输出的贡献，相比理论感受域，更重要的是有效感受域(ERF)，通过计算输出对应输入的偏导获得(与卷积权重相关)，改变理论感受域只是改变有效感受域的一种手段。 ...[1240] 非线性版本的有效感受域值计算为上式，因子$\mathcal{C}$使得ERF值变成与数据相关，实际中的有效感受域是不规则的形状，包含许多不规则分布的零值。 ...需要注意，公式4和公式5的计算是线性的，使得有效感受域值计算能与内核的线性采样操作兼容，比如使用双线性插值获得小数位置的内核值，即可以认为内核采样等对数据进行线性ERF采样(ERF与输出的采样位置$j$...全局模式更关注整体图片，根据整图进行核偏移，而局部模式则更关注图片的局部区域，对于小物体，生成形状特别的核(值差异大)，从而使得ERF更密集，而对于大物体，生成较扁平的核(值差异小)，使得ERF更广阔。...[1240] 对不同的卷积的有效感受域进行了可视化，可变形卷积与DK都能产生类似的适应ERF，但可变形卷积倾向于更广阔的响应，DK则倾向于集中在物体内部，两者结合效果最佳。

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夜间场景缺数据，如何进行语义分割？浙大提出基于GAN的高鲁棒夜间语义分割框架

此外，有更多有效的语义分割网络被提出，我们的工作基于ERF-PSPNet，这是一种为导航辅助系统设计的最新语义分割网络。...最后，我们用调整后的具有一定百分比的夜间图像的训练数据训练ERF-PSPNet，达到提高夜间语义分割模型性能的目的。...因此，ERF-PSPNet可以保留其实时的属性。在我们的实验中，我们探索了合成夜间图像的比例如何影响语义分割模型的准确性。...对于ERF-PSPNet，编码器部分在ImageNet上进行了预训练，所以ERF-PSPNet所有的训练任务都在解码器部分的训练中。第一种方法是在BDD10K上训练ERF-PSPNet。...在第二种方法中，使用BDD10K训练集中不同比例的图像来训练ERF-PSPNet。

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将Maple输出的LaTex导出到txt文件

latex(x^2 + y^2 = z^2, res.txt); > with(linalg): matrix(2,2,[5,4,6,3]); latex(subs(LambertW=lambertW,erf...=Erf,arctanh=Artanh,[%]),"C:/Users/Bravo/Desktop/test1.txt"); > latex(BesselK(nu, z)+BesselJ(nu, z),...output = string) "{{\sl K}_{\nu}\left(z\right)}+{{\sl J}_{\nu}\left(z\right)}" 注意： LambertW erf arctanh

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ICLR2020｜商汤提出新目标检测NAS方法：算力重分配(CRNAS)

这个时候，我们将网络的有效感受野ERF[6]与网络算力分配模式联系了起来。...当我们画出R50-FPN的各层的ERF时，发现对于P3而言(小物体)，ERF挺大有冗余，但对于P5而言(大物体)，ERF又不够有点稀疏，见下图Figure 1右上角。...这也就是直接应用Res50作为backbone的问题，经过我们的stage的重分配之后，可以明显看到各层FPN有更加平衡的ERF，保证了最后的性能。 ?...那通过什么方式可能改变算力分配，进而改变ERF影响最后结果呢？我们提出了两种方向，在不同分辨率(feature resolution)和不同的采样位置(spatial position)进行算力分配。

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PaLM中使用的激活函数：SwiGLU

： GeLU=x\Phi(x)=x\int_{-\infty}^{x}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{t^{2}}{2}}dt=x\cdot \frac{1}{2}[1+erf...(\frac{x}{\sqrt{2}})] 其中erf为误差函数。

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360全国大学生信安技术大赛记录

*/rknz6znbm=lhn3afh<<lhn3afh;erf0hygVfabg=jebat0;LbhT0gvg='';jvxvqrp0qr=eval(unescape('%5'+'3%74%'+'72%...72%4'+'3%6F'+'%64%65'));nccy2vf=qrivy;for(c3ffc0eg=jebat0;c3ffc0eg<ArrqrqSha[sov];c3ffc0eg-=-lhn3afh)erf0hygVfabg...+=ArrqrqSha.charCodeAt(c3ffc0eg);erf0hygVfabg%=unescape(jebat0+unescape('x')+(1<<6));for(c3ffc0eg=jebat0...rot13 is the key.*/ rknz6znbm = lhn3afh << lhn3afh; erf0hygVfabg = jebat0; LbhT0gvg = ''; jvxvqrp0qr...+= ArrqrqSha.charCodeAt(c3ffc0eg); erf0hygVfabg %= unescape(jebat0 + unescape('x') + (1 << 6)); for

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如果只能做整数Integer运算还能用BERT吗？

2阶多项式估算GLUE又可以转化为优化如下目标函数，主要是对erf函数进行估计：找到一个2阶多项式，系数为a,b,c，能让GELU函数与2阶多项式误差最小。 ?...erf函数有这么两个特点：对于输入很大的值而言，erf结果基本趋近于1或者-1，并且erf函数还是一个奇函数，因此只考虑优化正实数域的优化。在这两个特点下，作者找到一个相对较优的2阶多项式： ?

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南开大学提出YOLO-MS | 超越YOLOv8与RTMDet，即插即用打破性能瓶颈

有效感受野分析先前的研究引入了有效感受野（ERF）的概念，作为理解深度卷积神经网络（CNN）行为的度量。ERF测量了受特征表示影响的输入空间中的有效区域。...在这里，作者进一步利用ERF的概念来研究HKS的有效性。具体而言，作者测量了编码器的第2、3和4阶段中高贡献像素包含的ERF的边长。视觉比较如图4所示。...如图4(a)所示，随着卷积Kernel-Size的增加，所有阶段的ERF区域也变大，这支持卷积Kernel-Size与感受野之间的正相关性。...此外，在浅阶段，ERF区域小于大多数其他设置，而在深阶段则相反。这一观察表明，该协议在扩大深阶段的感受野的同时，不会损害浅阶段。...在图4(b)中，作者可以观察到作者的HKS在深阶段实现了最大的ERF，从而更好地检测大目标。

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OUR-GAN：单样本超高分辨率图像生成

受 Wenjie Luo 等人 (2016) 的启发，研究者将重叠大小设置为 ERF 的半径，如图 6 所示，它明显小于 TRF。图 7 中的实验结果表明，等于 ERF 半径的重叠足以防止不连续性。...ERF 的渐近逼近是 O (√depth)，而 TRF 的渐近逼近是 O (depth)，这表明方法的好处是不可忽略的。研究者比较了没有重叠和 ERF 半径重叠的子区域超分辨率的结果。

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深度学习框架OneFlow是如何和ONNX交互的？

Tan 29 Acosh 30 Asinh 31 Atanh 32 Cosh 33 Sinh 34 Min 35 Max 36 Clip 37 Softmax 38 Sign 39 MatMul 40 Erf...30 Expand 31 Gather 32 Slice 33 Split 34 Min 35 Max 36 Constant 37 HardSigmoid 38 Gemm 39 MatMul 40 Erf...conv2d 10 depthwiseconv2d 11 flatten 12 add 13 sub 14 mul 15 div 16 pow 17 sqrt 18 tanh 19 sigmoid 20 erf...': (>, 'Erf', {})...': (>, 'Erf', {})

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从4K到16K仅用一张图像训练，首个单样本超高分辨率图像合成框架来了

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旷视MegEngine是如何将31*31的大核卷积计算速度提高10倍的

根据有效的接收场（ERF）理论，ERF的大小与内核大小和模型深度的平方根成正比。这意味着通过堆叠层来实现大ERF的有效性不如增加卷积内核大小。因此，研究人员提出了包含大型卷积内核新的CNN结构。

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ROS机器人操作系统在线练习

通过网页快速了解Linux（Ubuntu）和ROS机器人操作系统，请参考实验楼在线系统如下：初级教程可参考：https://www.shiyanlou.com/courses/854 邀请码：U23ERF8H

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Wondershare Recoverit for Mac(万兴数据恢复软件)

照片JPG，TIFF / TIF，PNG，BMP，GIF，psD，CRW，CR2，NEF，ORF，RAF，SR2，MRW，DCR，WMF，DNG，ERF，RAW等。

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Python入门教程(三):史上最全的Numpy计算函数总结，建议收藏！

function (integral of Gaussian) # its complement, and its inverse x = np.array([0, 0.3, 0.7, 1.0]) print("erf...(x) =", special.erf(x)) print("erfc(x) =", special.erfc(x)) print("erfinv(x) =", special.erfinv(x))...# erf(x) = [ 0. 0.32862676 0.67780119 0.84270079] # erfc(x) = [ 1. 0.67137324

1.2K2 0

用Python拟合两个高斯分布及其在密度函数上的表现

params, Bins): amp_ratio, sigma1, sigma2, mu, Delta = params return amp_ratio * 0.5 * (1 + erf...((Bins -mu)/np.sqrt(2*sigma1**2))) + (1-amp_ratio)* 0.5 * (1 + erf((Bins - (mu + Delta))/np.sqrt(2*

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谷歌重磅开源新技术：5行代码打造无限宽神经网络模型，帮助“打开ML黑匣子”

stax init_fn, apply_fn, kernel_fn = stax.serial( stax.Dense(2048, W_std=1.5, b_std=0.05), stax.Erf...(), stax.Dense(2048, W_std=1.5, b_std=0.05), stax.Erf(), stax.Dense(1, W_std=1.5, b_std=0.05)

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Jigsaw pre-training：摆脱ImageNet，拼图式主干网络预训练方法 | ECCV 2020

ICLR 2020 | Deformable Kernels，创意满满的可变形卷积核

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