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原文链接：https://arxiv.org/abs/2311.152601.引言神经辐射场（NeRF）应用在自动驾驶中，可以创建可编辑的场景数字克隆（可自由编辑视角和场景物体），以进行仿真。但目前的方法或者需要大量的训练时间，或者对传感器的建模过于简单（导致仿真和真实数据的间隙），或者性能较低。本文提出NeuRAD，一种可编辑的新视图合成模型。该方法可以处理大型自动驾驶场景，建模了重要的传感器特

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论文链接：SemanticRepresentationforDialogueModeling(aclanthology.org)https://aclanthology.org/2021.acl-long.342.pdfattention:本文的"我"、"我们"都指作者概述：题目为《对话建模的语义表示》仍需解决的问题：1.AMR2.featurefusion(Mangaietal.,2010)3.

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基础模型transformers-attentionisallyouneed细节笔记论文笔记几个重点1.架构图2.attention原理attention机制中的query,key,value的概念解释

在众多的图像分割算法中，语义分割作为一种能够对图像中的每个像素进行分类的方法，具有很高的实用价值。

最终排行榜挑战比赛围绕两个关键任务展开-语义分割和单目深度感知。这两个任务在模型架构方面相似，但在足够不同的地方需要特别注

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Abstract几乎任何机器学习算法性能提升的一个非常简单的方法是在相同数据上训练多个不同的模型，然后对它们的预测结果进行平均。不幸的是，使用整个模型集合进行预测繁琐，可能会因为计算成本过高而难以部署给大量用户，尤其是如果各个模型是庞大的神经网络时。研究表明，可以将集合中的知识压缩成一个单一模型，这样更容易部署，而我们则进一步使用不同的压缩技术发展了这种方法。本文在MNIST数据集上取得了令人惊讶

医疗图像分割任务中，捕获多尺度信息、构建长期依赖对分割结果有非常大的影响。该论文提出了Multi-scaleCross-axisAttention（MCA）模块，融合了多尺度特征，并使用Attention提取全局上下文信息。论文地址：MCANet:MedicalImageSegmentationwithMulti-ScaleCross-AxisAttention代码地址：https://githu

文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言ICLR2023|Accept:notable-top-5%：《WikiWhy:AnsweringandExplainingCause-and-EffectQuestions》一段话总结：WikiWhy是一个新的QA数据集，围绕一个新的任务建立：用自然语言解释为什么一个答案是

精确分割拓扑管状结构例如血管和道路，对医疗各个领域至关重要，可确保下游任务的准确性和效率。然而许多因素使分割任务变得复杂，包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。针对这个问题，作者提出了动态蛇卷积，该结构在管状分割任务上获得了极好的性能。论文：DynamicSnakeConvolutionbasedonTopologicalGeometricConstraintsforTubularStruc

1intro论文提出LTELoc，仅使用信令数据实现精准定位信令数据已经包含在已在LTE系统中，因此这种方法几乎不需要数据获取成本仅使用TA（时序提前）和RSRP【这里单位是瓦】（参考信号接收功率）TA值对应于信号从手机到达基站所需的时间长度——>考虑到光速，它相当于用户设备与基站之间的距离在4GLTE网络中，TA值介于0到63之间，每个步骤代表一个比特周期（大约0.5208μs）的提前。以大约3

19KDD1intro研究内容：OD矩阵预测（ODMP）预测在给定时间段内从一个地理区域到另一个地理区域的叫车订单数量本文提出了一种基于网格嵌入的单馈多任务学习模型(GEML)，同时考虑出行信息和地理特征，基于图对出行模式进行建模如果直接将已有的GCNs应用到OD矩阵所生成的图上，会出现以下问题：由于数据稀疏，学习到的具有很少订单的网格嵌入往往是不可靠和无效的对于没有任何历史订单记录的孤立节点(例

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文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言ICLR2023|Accept:notable-top-5%：《ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModels》一句话总结：ReAct方法在问答任务中通过提示大语言模型生成与任务相关的推理文本，并根据需求生成搜索或调用工

（论文笔记及思考）培养小学生数学运算能力主要体现在以下几个方面：1-培养学生对数学运算的兴趣；多种形式的训练（如：游戏、竞赛、算式卡片、黑板视算、听算、限时口算、自编计算题等）。

语义分割数据增强python-pytorch代码-语义分割github项目0.先放github开源项目链接https://github.com/gengyanlei/segmentation_pytorch

2020年6月发布以来，Ultralytics公司一直在对项目进行维护与更新，目前repo的star数目突破44k，YOLOv5的功能在迭代中越发强大与完善，目前支持多平台多框架，以及涵盖语义分割等功能

并可以推广到多个任务：图像分类、对象检测和语义分割本文目录1MobileOne：1ms推理延

linux服务器上使用gitclone常用linux命令基础款在linux终端下载文件Linux命令不受终端断开的影响，保持在后台运行linux+git监控服务器状态图像分割入门：Unet下载脑卒中数据集语义分割评价指标数据集读取

前提条件：1.安装好pycharm2.安装好PIL、os等库3.注：这里我是主要做语义分割，所以有两个数据集包（1）原图img文件夹（2）标注图segment文件夹（有需要labelme的使用可以后续发出滴

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RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain目录RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain1.Introduction1.1多分支网络结构的缺点1.2RepVGG优点2.ModelRe-parameterization（模型重参数化）2.1.DiracNet2.2WinogradConvolution3.BuildingRe

为了解决这个问题，我们提出了一种新的语义感知知识引导框架（SKF），该框架可以帮助弱光增强模型学习封装在语义分割模型中的丰富多样的先验。

paper：https://arxiv.org/abs/2304.09787code：问就是没有code！主旨：用两个autoencoder

方式一：controlnet的seg模型基础起手式：选择常用算法，抽卡：抽到喜欢的图片之后，拖到controlnet里：选择seg的ade20k预处理器，点击爆炸按钮，得到seg语义分割图，下载下来：根据语义分割表里的颜色值

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背景语义分割是将图像中的每个像素按其语义类别进行分类，从而实现像素级别的语义理解。其在自动驾驶、医学图像、结构损伤检测等领域有着广泛的应用。

基于DenseNets构建的形状像梯子的语义分割架构，其不仅精度达到目前最高（超越DeepLabV3+），而且参数量少，计算速度快，可谓语义分割领域的新突破。

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comparisonwithSOTAAblation总结简介题目：《Conflict-BasedCross-ViewConsistencyforSemi-SupervisedSemanticSegmentation》，CVPR’23,基于冲突的半监督语义分割跨视图一致性日期

摘要：建模长距离依赖关系对于复杂场景理解任务（如语义分割和目标检测）至关重要。尽管CNNs在许多计算机视觉任务中表现出色，但由于CNNs通常由局部核层组成，因此在捕捉长程结构化关系方面仍然受到限制。

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语义分割和数据集参考:https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/semantic-segmentation-and-dataset.html语义分割可以理解为识别并理解图像重每一个像素的内容计算机视觉领域还有

cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错:RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfou

SparseMOE:稀疏激活的MOESwtichMOE，所有token要在K个专家网络中，选择一个专家网络。显存增加。ExpertsChoice：路由MOE：由专家选择token。这样不同的专家都选择到某个token，也可以不选择该token。由于FFN层的时间复杂度和attention层不同，FFN层的时间复杂度在O(N*d)，N是输入长度，d是隐层纬度。attention层的时间复杂度在O(N

但不包含特定于语义分割任务的类别信息。标注数据是语

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提问：目标检测，实例分割，语义分割，有什么区别？

文章目录分割图像分割语义分割实例分割分割图像分割指的是使用边界、色彩梯度等特征对图像进行划分，但只能是进行划分，算法并不对划分出的部分有语义上的理解；而随着计算能力提高以及卷积神经网络的发展，能够理解分割后图像语义的算法逐渐出现

需求描述实际工作中，相比于mAP项目更加关心的是特定阈值下的precision和recall结果；由于本次的GT中除了目标框之外还存在多边形标注，为此，计算IoU的方式从框与框之间变成了mask之间；本文的代码适用于MMDetection下的预测结果和COCO格式之间来计算PR结果，具体的实现过程如下：获取预测结果并保存到json文件中；解析预测结果和GT；根据image_id获取每张图的预测结果

https://blog.csdn.net/qq_40234695/article/details/88633094衡量图像语义分割准确率主要有三种方法：像素准确率（pixelaccuracy,PA）平均像素准确率

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