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常用激活函数

ActivationFunction），在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出1.阶跃函数阈值区分：f(x)={1，ifx≥T0，ifxaligned

komoreiii·2022-11-24 21:57

【论文解析】Pixel-aligned Volumetric Avatars

文章目录论文速读Methodpixel-alignedRadianceFields。VolumeRenderingmulti-viewfeatureaggregation1.Fixednumberofconditioningviews2VariablenumberofconditioningviewsbackgroundModelcolorcorrectionmodelLossFunctionLi

_Summer tree·2022-11-24 02:58

Accelerating DETR Convergence via Semantic-Aligned Matching 笔记

AcceleratingDETRConvergenceviaSemantic-AlignedMatching论文学习笔记论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.06883语义对齐就是在描绘同一类别对象的两幅图像中,建立稠密的语义对应关系。语义在语音识别中指的是语音的意思，在图像领域，语义指的是图像的内容，对图片意思的理解摘要：DETR(DEtectionTRansforme

AnZhiJiaShu·2022-11-24 00:19

【论文随笔2】COALA: Co-Aligned Autoencoders for Learning Semantically Enriched Audio Representations

原文链接：【论文随笔2】COALA:Co-AlignedAutoencodersforLearningSemanticallyEnrichedAudioRepresentations-知乎零----相关背景Contrastiveloss（对比损失）Contrastiveloss的目标是：同类相吸，异类相斥。本文提到的Contrastiveloss又叫“NT-Xentloss”(Normalized

moses1994·2022-11-23 23:12

经典的SDR算法（下）：SDR的具体使用细节与相关代码

这里简单回顾下，原QCQP问题为：min⁡x∈Rn xTCxs.t.xTAix⊵ibi,i=1,…,m(1)\begin{aligned}\min_{x\in\mathbb{R}^{n}}&\;\

B417科研笔记·2022-11-23 21:32

张学工模式识别第四版——03 概率密度函数的估计

[\theta_1,\theta_2]^T=[\mu,\sigma^2]^Tθ=[θ1,θ2]T=[μ,σ2]T，估计量为：μ^=1N∑k=1Nxkσ^2=1N∑k=1N(xk−μ^)2\begin{aligned

溜了溜了==3·2022-11-23 18:55

张学工模式识别第四版——02 统计决策方法

第2章统计决策方法2.1引言：一个简单的例子对二类问题，在样本xxx上错误的概率为：p(e∣x)={P(w2∣x)x∈w1P(w1∣x)x∈w2p(e\midx)=\left\{\begin{aligned

溜了溜了==3·2022-11-23 18:25

概率论与数理统计——常用结论

1随机事件和概率若A⊆BA\subseteqBA⊆B，则:P(A)≤P(B)P(AB)≤min⁡(P(A),P(B))\begin{aligned}&P(A)\leqP(B)\\&P(AB)\leq\min

溜了溜了==3·2022-11-23 18:24

高等数学——常考公式（1）

0补充公式x>0时，有如下常用放缩式：x>sin⁡xx>ln⁡(1+x)>x1+x\begin{aligned}&x>\sinx\\&x>\ln(1+x)>\frac{x}{1+x}\\\end{aligned

溜了溜了==3·2022-11-23 18:19

G2O的使用1-——构建一个简单的优化器

指针指向的数组大小，Eigen::Vector3d为_estimate的类型classCurveFittingVetex:publicg2o::BaseVertex{public:EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEWvir

mameng4·2022-11-23 18:47

统计学习方法第四章朴素贝叶斯法公式推导

文章目录第四章朴素贝叶斯法朴素贝叶斯法的学习与分类后验概率最大化朴素贝叶斯的参数估计朴素贝叶斯算法流程第四章朴素贝叶斯法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法朴素贝叶斯法与贝叶斯估计是不同的概念生成模型与判别模型{生成模型：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)X,Y为随机变量判别模型：Y=f(X),P(Y∣X)\left\{\begin{aligned

亲持红叶·2022-11-22 19:13

霍夫变换圆检测原理及 OpenCV API 应用

圆在极坐标下的数学表达式如下：{x=a+r⋅cosθy=b+r⋅sinθ\left\{\begin{aligned}x=a+r\cdotcos\theta\\y=b+r\cdotsin\theta\\\

kuweicai·2022-11-22 09:52

机器学习06：多项式回归及python实现

机器学习06：多项式回归及python实现多项式回归多项式回归的假设函数：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+ ⋅⋅⋅ +θdxd=θ0+θ1x+θ2x2+ ⋅⋅⋅ +θdxd\begin{aligned

Sayram_0·2022-11-21 15:58

【Learning RAW-to-sRGB Mappings with Inaccurately Aligned Supervision通过不准确对齐的监督学习 RAW 到 sRGB 的映射】

摘要学习RAW到sRGB映射近年来引起了越来越多的关注，其中训练输入的原始图像以模仿另一台相机捕获的目标sRGB图像。然而，严重的颜色不一致使得生成输入原始和目标sRGB图像的良好对齐训练对非常具有挑战性。虽然使用不准确对齐的监督进行学习很容易导致像素偏移并产生模糊的结果。在本文中，我们通过提出一种用于图像对齐和RAW到sRGB映射的联合学习模型来规避这个问题。为了减少图像对齐中颜色不一致的影响，

learning112358·2022-11-20 20:55

对偶单纯形算法

对偶可行解考虑线性规划问题：min⁡cTxs.t.Ax=bx≥0\begin{aligned}\min~&c^

胡拉哥·2022-11-20 09:19

Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks 解析+总结

paper:2004.06165.pdf(arxiv.org)code:microsoft/Oscar:OscarandVinVL(github.com)多模态学习初入门最近，视觉和语言预训练（Vision-LanguagePretraining,简称VLP）在解决多模态学习方面已显示出巨大的进步。这类方法最有代表性地通常包括如下两步：预训练：是以自监督的方式在海量"图像-文本"数据（Image-

ying wong·2022-11-20 04:32

Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks

目录OscarPre-trainingAdaptingtoV+LTasksExperimentalResults&AnalysisPerformanceComparisonwithSoTAQualitativeStudiesReferencesOSCAR:Object-SemantiCsAlignedpRe-trainingOscarPre-trainingInputOscar将每个输入的imag

连理o·2022-11-20 04:28

2020：Oscar:Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks

摘要学习图像-文本对的跨模态表示的大规模预训练方法在视觉-语言任务上越来越流行。现有的方法只是将图像区域特征和文本特征连接起来作为模型输入，以进行预训练，并使用自注意力以蛮力的方式学习图像-文本语义对齐。本文中，我们提出一种新的学习方法OSCAR，使用图像中检测到的对象标记作为锚点，以显著简化对齐的学习。我们方法的动机是观察到图像中的显著对象可以被准确检测到，并且经常在成对的文本中提及。我们在65

weixin_42653320·2022-11-20 04:28

【论文笔记】Oscar Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks

Ourmethodismotivatedbytheobservationthatthesalientobjectsinanimagecanbeaccuratelydetected,andareoftenmentionedinthepairedtext.motivation:图片中比较重要（salient突出）的地方是能够通过一些目标检测方法精确检测到的。而且这一部分又往往会出现在配对的文本数据里。

烫烫烫烫的若愚·2022-11-20 04:21

Influence Maximization across Partially Aligned Heterogenous Social Networks

部分对齐的异构社交网络的影响力最大化前言文章内容摘要背景AHI问题与其他影响力最大化问题的不同之处：AHI的挑战：问题定义提出的模型多对齐多关系网络提取多对齐多关系网络中的影响传播传统的线性阈值模型（Linearthreshold）改进的线性阈值模型M&M模型中的影响最大化问题分析一下AHI问题的贪婪算法实验数据集前言PAKDD2015年的文章，最早一批人研究异质信息网络中影响力最大化的成果吧。但

Allen_Ciel·2022-11-19 15:25

卡尔曼滤波(kalman filter)超详细推导

对这些熟悉的可以直接跳到第2节看贝叶斯滤波1.1条件概率P(x,y)=P(x∣y)P(y)P(x,y,z,t)=P(x∣y,z,t)P(y,z,t)P(x,y∣z,t)=P(x∣y,z,t)P(y∣z,t)\begin{aligned

青蛙球·2022-11-19 14:50

支持向量机-线性不可分情况

上节回顾线性可分情况下，支持向量机寻找最佳超平面的优化问题可以表示为：最小化(Minimize):12∥ω∥2限制条件:yi(ωTxi+b)≥1,(i=1∼N)\begin{aligned}最小化(Minimize

山东秦琦琛·2022-11-17 09:55

【矩阵论】3. 矩阵运算与函数——矩阵函数的计算

A特根λ(A)={λ1,⋯ ,λn}，则f(A)的特根为λ(f(A))={f(λ1),⋯ ,f(λn)}其中f(x)为任意多项式函数，满足f(A)=c0I+c1A+c2A2+⋯+ckAk\begin{aligned

AmosTian·2022-11-13 17:53

Latex公式无编号

Latex公式无编号\begin{equation}\begin{aligned}E&=\frac{1}{2}\sum_{j=1}^{2}(z_j-f_j(x_k))^2\\&=\frac{1}{2}(

try_trying_try·2022-11-13 00:59

Latex语法学习01：大括号的使用

方法一：\begin{eqnarray}f(x)=\left\{\begin{aligned}x&=&\cos(t)\\y&=&\sin(t)\\z&=&\fracxy\end{aligned}\right

运筹码仓·2022-11-12 11:20

error C2338: You've instantiated std::aligned_storage《Len, Align》 with an extended alignment.（讨论）

最近在一程序中同时使用到make_shared函数和Eigen库，编译时报如下错误（编译环境VS2017企业版15.9.9）：#include#include#include#includestructObject{Eigen::Matrix4dpMatrix;Object(){pMatrixshPtr11=make_shared();//使用eigen库时编译报错shared_ptrshPtr2

石凌风SLF·2022-11-11 00:34

注意力评分函数 - Attention Scoring Function

\begin{aligned}f(x)&=\sum_

Gaolw1102·2022-10-30 03:21

图像处理学习笔记-04-频率域滤波04

v)=∑x=0M−1e−j2πux/M∑y=0N−1f(x,y)e−j2πvy/N=∑x=0M−1F(x,v)e−j2πux/MF(x,v)=∑y=0N−1f(x,y)e−j2πvy/N\begin{aligned

尔呦·2022-10-24 18:12

【控制】滑模控制，滑模面的选择

SlidingModeControl）2【控制】滑模控制，小例子，有程序有结果图3【控制】滑模控制，滑模面的选择文章目录1问题描述2滑模面3趋近律Ref.1问题描述假设存在一个被控系统x˙1=x2x˙2=u(1)\begin{aligned

Zhao-Jichao·2022-10-16 13:10

支持向量机之一：约束优化问题、硬间隔SVM

∀i,gi(x)≤0,∀j,hj(x)=0(1.1)\tag{1.1}\begin{aligned}\min_x\&f(x)\\s.t.

Hellsegamosken·2022-10-13 07:18

【白板推导系列笔记】支持向量机-硬间隔SVM-模型求解-引出对偶问题&引出KKT条件

{minω,b12ωTωs.t.yi(ωTxi+b)≥1⇔1−yi(ωTxi+b)≤0,i=1,2,⋯ ,N⏟N个约束\left\{\begin{aligned}&\mathop{\text{min}}

烧灯续昼2002·2022-10-07 16:13

离散傅里叶变换 (DFT)、快速傅里叶变换 (FFT)

DFT)离散傅里叶变换的基对于周期为2π2\pi2π的函数而言，它的傅里叶变换为f(t)=∑n=−∞∞Cneints.t.Cn=1T(∫0Tf(t)e−intdt)f(t)=f(t+2π)\begin{aligned

连理o·2022-10-07 11:46

【白板推导系列笔记】降维-背景

22R2，对应最大内接圆的面积为π⋅R2\pi\cdotR^{2}π⋅R2；一个正方体边长为2R2R2R，则体积为23R32^{3}R^{3}23R3，对应最大内接球的体积为43π⋅R3\begin{aligned

烧灯续昼2002·2022-10-06 07:22

数学建模常用算法汇总及python，MATLAB实现（一）—— 线性规划

\left\{\begin{aligned}A\vecx\leq\vec{b}\\Aeq\cdot\vecx=\vec{beq}\\\vec{lb}\

程序喵；·2022-10-03 13:44

【Pytorch基础】torch.nn.MSELoss损失函数

MSE:MeanSquaredError（均方误差）含义：均方误差，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即：MSE=1N∑i=1n(xi−yi)2\begin{aligned}MSE=\cfrac{1

一穷二白到年薪百万·2022-09-22 21:15

论文阅读【Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks】

Oscar:Object-SemanticsAlignedPre-trainingforVision-LanguageTasks1.简介发表：ECCV2020解决问题：论文主要是想解决视觉语言跨模态表示中的对齐问题传统方法：传统的视觉语言对齐主要依赖于这样的二元组学习对齐存在着两个问题：（1）object区域之间存在着重叠，特征不准确，导致提取的visualembedding有噪声；（2）是弱监督

hei_hei_hei_·2022-08-28 17:52

向量叉乘的几何意义

向量叉乘的几何意义对于两个2维向量:a⃗=(x1,y1)b⃗=(x2,y2)\begin{aligned}\vec{a}&=(x1,y1)\\\vec{b}&=(x2,y2)\end{aligned}ab

DSLMing·2022-07-29 15:41

【上】CS229 吴恩达机器学习习题作业答案 problem sets 03 PS03（全部问题解答，欢迎各位前辈指教）

1.ASimpleNeuralNetwork(a)首先写出forward过程：z[1]=W[1]x+W0[1]h=σ(z[1])z[2]=W[2]h+W0[2]o=σ(z[2])\begin{aligned

ML--小小白·2022-07-23 13:49

CycleGAN项目的介绍

train.py：是训练的脚本，支持不同的数据集和不同的模型的训练，模型有--model:e.g.,pix2pix,cyclegan,colorization，数据集有--dataset_mode:e.g.,aligned

菜鸟的进阶之路1D·2022-07-21 07:20

报错[warning] Neural network inference was performed on socket ‘RGB’, depth frame is aligned to socket

报错提示：[warning]Neuralnetworkinferencewasperformedonsocket‘RGB’,depthframeisalignedtosocket‘RIGHT’.Boundingboxmappingwillnotbecorrect,andwillloadtoerroneusspatialvalue.Aligndepthmaptosocket‘RGB’using‘se

OAK中国_官方·2022-07-07 07:39

AXI总线的Burst Type以及地址计算 | WRAP到底是怎么一回事？

目录AXI总线的BurstType以及地址计算一、概念1.Transaction/Burst/Transfer/Beat2、对齐二、BurstType介绍三、地址计算1.aligned_addr的计算2

Ericcoding·2022-06-28 19:40

决策树CART算法、基尼系数的计算方法和含义

一个数据集的纯度可以用基尼系数来度量Gini(D)=∑k=1∣y∣∑k′≠kpkpk′=1−∑k=1∣y∣pk2\begin{aligned}Gini(D)=\sum_{k=1}^{|y|}\sum_{

志存高远脚踏实地·2022-05-24 07:53

嵌入式C语言自我修养-地址对齐的核心思想

最近比较闲，带做毕设，带学生参加省级以上比赛///绿色图标【‟で】liutianwang1237.1属性声明：alignedGNUC通过 __atttribute__来声明 aligned

大方老师嵌入式·2022-05-23 07:31

《统计学习方法》——第四章朴素贝叶斯及C++实现

P（X,Y），再计算条件概率P(Y|X)朴素贝叶斯法和朴素贝叶斯估计是两种不同的概念朴素贝叶斯法（model)---->参数估计参数估计={最大似然估计贝叶斯估计参数估计=\left\{\begin{aligned

李滚滚·2022-05-17 07:26

肖有量·2022-05-06 15:18

汽车质心绝对加速度数学推导和滑模控制实例

下面是推导的过程：$$\begin{aligned}a&=a_\tau+a_n\&=\overset{

静候佳茵·2022-04-27 21:00

Ubuntu 20.04 ORB-SLAM2 安装错误解决

更稳定一些2.还是有一些slot等等的东西不在命名空间内，老错误了，c++版本的问题，详见ORB-slam3编译错误3.valuetype问题,loopclosing.htypedefmap,Eigen::aligned_allocator

南瓜先生_·2022-04-27 07:55

用C#搓一个地球

而球的参数方程为x=rsin⁡φcos⁡θy=rsin⁡φsin⁡θz=rcos⁡φ\begin{aligned}x&=r\sin\varphi\cos\theta\\y&=r\sin\varphi\sin

微小冷·2022-04-20 14:46

卷积神经网络卷积后尺寸大小计算

无填充1.1公式11.2示例2、有填充2.1.1公式22.1.2示例2.2.1公式32.2.2示例1、无填充1.1公式1H′=(H−K[0])S[0]+1W’=(W−K[1])S[1]+1\begin{aligned

Ethan Hunt丶·2022-04-18 07:38

卷积神经网络反卷积后尺寸大小计算

卷积神经网络反卷积后尺寸大小计算反卷积尺寸计算公式附:证明过程反卷积尺寸计算公式H′=(H−1)∗S[0]+K[0]−2∗Pad[0]W′=(W−1)∗S[1]+K[1]−2∗Pad[1]\begin{aligned

Ethan Hunt丶·2022-04-18 07:08

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