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OpenGLES进阶教程8-obj文件和mtl文件解析

之前学习blender的时候,在国外的一个系列教程有提到解析obj文件,这篇教程便来介绍如何解析obj和mtl文件,并用OpenGL ES显示出来。 其中 v 几何体顶点 (Geometric vertices) vt 贴图坐标点 (Texture vertices) vn 顶点法线 (Vertex normals) f 面 (Face) 2、mtl 文件mtl文件则是obj文件的附属文件,描述几何体的表面属性。 指定材质的反射指数,定义了反射高光度 折射值 Ni ptical density 指定材质表面的光密度,即折射值 渐隐指数 d factor 参数factor表示物体融入背景的数量 核心思路新建一个工程,读入obj和mtl

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加载obj模型和mtl材质文件 Three.js

var fileName = QueryPara(obj) || GateValve; new MTLLoader(manager) .setPath(models) .load(fileName+.mtl

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    (含源码)「自然语言处理(QA)」基于常识的对话生成&&多任务学习(MTL)&&多实例学习&&结构化语义表示

    在本文中,我们通过多任务学习(MTL)同时处理答案选择和KBQA任务。其主要处理流程为:首先,答案选择和KBQA都可以看作是一个排序问题,一个在文本层面,一个在知识层面。

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    学界 | 多任务学习概述论文:从定义和方法到应用和原理分析

    从这个意义上看,MTL 可以被看作是多标签学习和多输出回归的一种泛化。我们在本论文中对 MTL 进行了概述。我们首先将先给出 MTL 的定义。 此外,我们也将回顾对 MTL 的理论分析,这能为我们提供对 MTL 的深度理解。多任务学习首先,我们给出 MTL 的定义。 因此不同的学习任务对应于不同的 MTL 设置,这也是后面的章节所关注的重点。在后面的章节中,我们将回顾不同 MTL 设置中的代表性 MTL 模型。 MTL 领域的理论分析主要关注的是 MTL 模型的泛化边界(generalization bound)。众所周知,MTL 的主要关注点是 MTL 在测试数据上的泛化表现。 然后讨论了并行和分布式 MTL 模型,这可以帮助加快学习过程。最后,我们回顾了 MTL 在各个领域的应用,并对 MTL 进行了理论分析。

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    超越视觉-语言多任务学习的局限

    我们采用多模态变压器模型,利用多任务学习(MTL)协调解决这些任务。在最初的100个任务数据集上进行了广泛的实验,揭示了“大规模MTL”(即使用≥100任务)。 使用我们的大规模MTL方法,我们成功地训练了一个单一的模型,在我们的数据集中的所有1000个任务最小任务特定参数,从而表明,在当前MTL的努力之外,有可能扩展几个数量级。 Adopting a multi-modal transformer model, we solve these tasks in unison using multi-task learning (MTL ” (i.e., MTL with ≥ 100 tasks). Using our large-scale MTL methodology, we successfully train a single model across all 1000 tasks in

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    Science杂志:研究者首次发现人类记忆检索的电生理标志物

    被试以及实验设计实验中的被试是14个癫痫患者,颅内电极放置在MTL和其他脑区(如图1A),当被试执行配对关联词语记忆任务时采集颅内EEG信号。 作为对比,研究者还研究了除MTL和颞叶联合皮层(包括MTG)外的其他脑区(如初级运动皮层,Primary motor)的EEG信号,结果发现,在记忆检索的过程中,初级运动皮层不会产生与MTL同步的波纹振荡信号 (图1E中最上面的时频分析图),只有颞叶联合皮层会产生与MTL脑区同步的波纹振荡信号(图1E中下面两个图)。 2、此外,与未能成功地回忆起所需记住的单词相比,当被试成功地回忆起所需要记住的单词时,MTL脑区的波纹振荡数量以及MTL和颞叶联合皮层之间的耦合波纹振荡数量会显著增加(图2C、D、E)。 总之,本篇文章揭示了内侧颞叶(MTL)和颞叶联合皮层之间的波纹振荡耦合对于人的记忆检索功能具有重要的作用,这对于进一步理解记忆的神经机制提供有价值的参考。

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    【NSR特别专题】张宇 杨强:多任务学习概述「全文翻译」

    在本文中,我们对MTL进行了综述,首先给出MTL的定义。 最后,本文综述了MTL的理论,以加深我们对其的理解。本文剩余部分结构如下。“MTL”部分介绍了MTL的定义。 “并行与分布式MTL”部分介绍了并行与分布式MTL模型。“MTL的应用”部分展示了MTL是如何帮助其他领域的。“理论分析”部分专注于MTL的理论分析。最后,“结论”部分对全文进行了总结。 结论在本文中,我们对MTLMTL)进行了概述。 首先,我们给出了一个MTL的定义。 对于每种MTL方法,我们介绍了其有代表性的模型。 然后讨论了并行和分布式MTL模型,这两个模型可以帮助加快MTL学习过程。 最后,我们回顾了MTL在各个领域的应用,并介绍了MTL的理论分析。

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    共享相关任务表征,一文读懂深度神经网络多任务学习

    目录1.介绍2.动机3.两种深度学习 MTL 方法Hard 参数共享Soft 参数共享4.为什么 MTL 有效隐式数据增加注意力机制窃听表征偏置正则化5.非神经模型中的 MTL块稀疏正则化学习任务的关系 在本文中,我将尝试概括一下多任务学习的现状,特别是当涉及到具有深度神经网络的 MTL 时。我将首先从不同的角度阐述 MTL 的动机。然后,我将介绍 MTL 在深度学习中最常用的两种方法。 随后,我将描述 MTL 的机制,并阐述为什么 MTL 在实践中效果良好。在研究更先进的基于神经网络的 MTL 方法之前,我将通过讨论 MTL 的文献来提供一些背景。 两种深度学习 MTL 方法到目前为止,我们只研究了 MTL 的理论动机。为了使 MTL 的思想更具体化,现在我们来看一下在深度神经网络中执行多任务学习的两种最常用的方法。 非神经模型中的 MTL为了更好地了解深度神经网络中的 MTL,我们将研究关于 MTL 在线性模型、核函数方法和贝叶斯算法方面的论文。

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    揭秘为什么大公司搜索推荐都用CTRCVR Cotrain的框架

    MTL中, 归纳式的bias是由辅助任务提供的。 两种经典MTL学习方式到目前为止,Deep Learning中最常见的两种MTL方法是Hard parameter sharing 和Soft parameter sharing。 为什么MTL是有效的呢?在上面我们给出了MTL的启发式解释,但是还是不够解释MTL的有效性。此处我们更加深入的分析潜在的机制。我们先假设我们有两个相关的任务和,他们共享一个相同的浅层表示。 非神经网络中的MTL为了更好地理解MTL在DNN中的任务,我们看看MTL在现有工作中的情况,特殊地,此处主要讨论MTL两种流行性的说法:通过范数正则化实现任务间的稀疏性;对任务之间的关系进行建模;文献中的许多 Related task将相关任务作为MTL的辅助任务。

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    ICCV 2019 | 加一个任务路由让数百个任务同时跑起来,怎么做到?

    在计算机科学中,MTL的定义是这样的:MTL是一种学习范式,它通过同时优化多个任务来提高机器学习模型的泛化性能。与多任务相对的,是单任务(STL),也就是一个模型只对应一种任务。 背景知识多任务学习( MTL)是一种旨在提高机器学习模型对多个任务进行优化的泛化性能的学习范式。还可以将MTL描述为一种利用相关任务的训练信号中包含的领域特定信息来改进泛化属性的机制。 因此,在MTL中,我们的目标是联合执行多个任务,并改进每个任务的训练学习过程。MTL可以分为对称(symmetric)和非对称(asymmetric)两种。 如果这种先验知识是存在的,很明显对MTL是有益的,但如果这种先验知识不存在或者难以获得,对有些MTL性能是一个巨大打击,也会阻碍MTL在实际应用中的落地。 任务路由(Task Routing)MTL中,硬参数共享是主流。硬参数共享是指,将MTL划分为特征共享部分(task-shared)和特定任务的特征(task-specific)两部分。

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    Survey | 多任务学习综述

    ,并重点讨论了多任务监督学习的五种方法,之后分析了并行和分布式MTL,最后提出在未来的MTL研究中还需解决的问题。 在MTL定义的基础上,由于大多数MTL研究都是在这种背景下进行的,因此主要研究监督学习任务,再对其它类型学习任务进行回顾。3. 上述模型的特征变换只有一个层次,而一些深层的MTL模型可以有多层特征转换,许多深层MTL方法假设任务共享前几个隐藏层,然后在后续层中设有特定于任务的参数。 所以我们可以使用这些强大的计算设备来设计并行 MTL 算法,从而加速训练过程。在某些情况中,用于不同任务的训练数据可能存在不同的机器中,这会使传统的 MTL 模型难以工作。 设计能够直接处理分布在多台机器上数据的分布式 MTL 模型是更好的选择。9. MTL的应用MTL在不同领域有不同应用,其模型各不相同,解决的应用问题也不尽相同,但在各自的领域都存在着一些特点。

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    多任务学习如何做到你好我也好?

    (理论暂无)其他如何做到MTL任务能帮助我们多个任务提升?本篇文章在多任务loss固定的情况下很好地缓解了第二个问题,并且给所有的任务带来了不错的提升。 推荐系统中的MTL问题而在推荐系统中,多任务模型已经使用很久,包括大家熟知电商领域的CTRCVR Cotrain的模型等。 推荐中MTL方案的跷跷板现象 此处我们以视频推荐中的MTL ranking系统为例, ? MTL中的跷跷板现象? 但是,学习需要在深层的MTL中逐渐形成越来越深的语义表征,而对于中间表征是否应该加以处理,通常并不十分清楚。为了处理该问题,此处使用PLE来泛化CGC。

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    CIKM21 多关系图神经网络的社区问答

    这些任务之间的相关性通过多任务学习(MTL)为彼此提供了有用的学习信号。然而,由于这些任务的高度异质性,很少有现有的工作能够在一个统一的框架中共同解决它们。 为了解决这一难题,我们开发了一种基于多关系图的MTL模型——异构多任务图同构网络(Heterogeneous Multi-Task graph Isomorphism Network, HMTGIN), 据我们所知,HMTGIN是第一个能够从多关系图的角度处理CQA任务的MTL模型。 大量实验表明: (1) HMTGIN在5个任务上优于所有基线; (2) 提出的MTL策略和跨任务约束具有显著优势。https:arxiv.orgabs2110.02059

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    Multitask Learning

    MTL中共享表示有两种方式:(1)基于参数的共享(Parameter based):比如基于神经网络的MTL,高斯处理过程。 还有基于特征(feature table)共享MTL。 图3 基于特征的共享表示示意图基于特征共享的MTL输入输出关系如图4所示,其中采用L1正则来保证稀疏性。 ? 其他多任务学习方法还有均值约束 MTL:基于均值来约束所有的task,参数共享的高斯处理MTL,低秩约束MTL,交替结构优化MTL等等。 其他MTL的应用还有,网页图片和语音搜索,疾病预测等等参考文献: Caruana, R. (1997). Multitask Learning.

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    干货 | 多任务深度学习的三个经验教训

    我们使用多任务学习(MTL)来预测同一组输入特性上的多个关键性能指标(KPIs),并在 TensorFlow 中实现了一个深度学习(DL)模型。 但是,在我们开始着手这项研究的时候,MTL 对我们来说比现在复杂得多,所以我想分享一些经验教训。 在本文中,我将分享一些在神经网络(NN)中实现 MTL 时具体需要考虑哪些方面的问题,我还将对这些问题提出简单的 TensorFlow 解决方案。 这允许 MTL 中有多个任务,并使所有损失达到相同的规模。 通过这种方法,不仅可以得到比加权和更好的结果,而且不需要考虑附加的权重超参数。 MTL 网络中有用。

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    中文NER的那些事儿2. 多任务,对抗迁移学习详解&代码实现

    简单说多任务的好处有两个:引入额外信息:帮助学习直接从主任务中难以提取出的特征学到更通用的文本特征:多个任务都需要的信息才是通用信息,也可以理解成正则化,也可以理解为不同任务会带来噪声起到类似bagging的作用MTL 有很多种模型结构,之后我们主要会用到的是前三种,hard,Asymemetry和Customized Sharing, 下面让我们具体看下MTL在NER任务中的各种使用方式。? 不过MTL和任务选择关系很大,所以以上结论并不能直接迁移到其他任务。?? 当辅助任务和主任务差异过大,或者辅助任务噪声过多时,MTL反而会降低主任务效果?这里任务差异可能是分词任务和实体识别词粒度的差异,不同领域NER任务文本的差异等等。 不排除我们用了强大的Bert做底层抽取,以及这里的3个任务本身差异并不太大,毕竟在people daily上MTL的效果提升已经十分显著,所以adv和mtl的差异感觉也就是个随机波动,之后要是有比较垂的样本再试试看吧

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    如何利用深度学习模型实现多任务学习?这里有三点经验

    Engineering作者:Zohar Komarovsky机器之心编译参与:Tianci LIU、路Taboola 算法开发者 Zohar Komarovsky 介绍了他们在利用深度学习模型实现多任务学习(MTL 我们运用多任务学习(Multi-Task Learning,MTL),在相同的输入特征集上预测多个关键性能指标(Key Performance Indicator,KPI),然后使用 TensorFlow 回想最初的时候,我们感觉(上手)MTL 比现在要困难很多,所以我希望在这里分享一些经验总结。现在已经有很多关于利用深度学习模型实现 MTL 的文章。 在本文中,我准备分享一些利用神经网络实现 MTL 时需要考虑的具体问题,同时也会展示一些基于 TensorFlow 的简单解决方案。 第一点:整合损失我们的 MTL 模型所遇到的第一个挑战是为多个任务定义一个损失函数。既然每个任务都有一个定义良好的损失函数,那么多任务就会有多个损失。我们尝试的第一个方法是将不同损失简单相加。

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    GLUE排行榜上全面超越BERT的模型近日公布了!

    人类学习活动中经常用先前任务中学习到的知识来帮助学习新的任务,多任务学习(MTL)正是有这样的优点。 最近人们越来越关注将 MTL 应用到使用深度神经网络(DNN)的表示学习中,其原因是:首先,DNN 的监督学习需要大量特定任务的标记数据,但这些数据并不总是可用的,MTL 提供了一种有效的方法利用来自其他相关任务的监督数据 ;其次,使用 MTL 可以减轻对特定任务的过拟合,从而能够使得学习到的表示在不同的任务中通用。 与 BERT 不同的是,MT-DNN 在微调阶段使用 MTL,在其模型架构中具有多个任务特定层。 我们对比了 MT-DNN 与现有的包括 BERT 在内的 SOTA 模型,在 GLUE 上证明了 MTL 进行模型精调的有效性,在 SNLI 和 SciTail 上证明了 MTL 的领域适应性。?

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    关于深度多任务学习的 3 点经验

    我们运用多任务学习(Multi-Task Learning,MTL),在相同的输入特征集上预测多个关键性能指标(Key Performance Indicator,KPI),然后使用 TensorFlow 回想最初的时候,我们感觉(上手)MTL 比现在要困难很多,所以我希望在这里分享一些经验总结。现在已经有很多关于利用深度学习模型实现 MTL 的文章。 在本文中,我准备分享一些利用神经网络实现 MTL 时需要考虑的具体问题,同时也会展示一些基于 TensorFlow 的简单解决方案。 第一点:整合损失我们的 MTL 模型所遇到的第一个挑战是为多个任务定义一个损失函数。既然每个任务都有一个定义良好的损失函数,那么多任务就会有多个损失。我们尝试的第一个方法是将不同损失简单相加。 Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics》,提出引入不确定性来确定 MTL

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    基于多任务学习、欺骗检测和欺骗类型分类的合成语音神经MOS预测 (cs)

    利用2018年语音转换挑战的结果进行的实验表明,带有两个辅助任务的MTL改进了MOS预测。 In this paper, we propose a method using multi-task learning (MTL) with spoofing detection (SD) and spoofing Experiments using the results of the Voice Conversion Challenge 2018 show that proposed MTL with two

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