PREDICTION 第15页

M4C:Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for TextVQA ---论文阅读笔记

Paper:https://arxiv.org/abs/1911.06258Code:https://ronghanghu.com/m4c/基于多模式transformer结构以及图像中文本的丰富表示形式。通过将不同模态嵌入到共同的语义空间中，自然地将不同的模式融合在一起，在该空间中，自我注意被应用于模式间和模式内上下文。使用动态指针网络进行迭代答案解码，从而允许模型通过多步预测而不是一步分类来形

CharlesWu123·2020-08-22 17:06

Graviti携手UC Berkeley探索自动驾驶预测模型， INTERACTION预测挑战赛正式开启！

目前学术界和工业界一致认为，行为预测（Prediction:如轨迹、动作、意图）是自动驾驶领域最具挑战性的问题之一，它是阻碍全自动驾驶

格物钛工程师·2020-08-22 14:30

词向量（Word Embedding）和单词预测（Word Prediction）

文章目录一、词变量二、单词预测一、词变量为什么要引入词变量？在分类问题中，采用的编码为one-hot编码，例如总共有五类，属于第二类的标签为（0,1,0,0,0）。但是在一篇文章中，单词的个数有成千上万个，倘若还是用one-hot编码，会消耗过多计算资源。词变量：将单词转化为一个n维向量。根据单词的数量使用torch.nn.Embedding(num_embeddings:int,embeddin

爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:38

ECCV2020——Self-Prediction for Joint Instance and Semantic Segmentation of Point Clouds

Self-PredictionforJointInstanceandSemanticSegmentationofPointCloudsAbstract（一）Introduction（二）RelatedWork（三）Methodology3.1Self-Prediction3.2AssociatedLearningFramework3.3OptimizationObjectives

Dujing2019·2020-08-22 00:34

Automatically learning semantic features for defect prediction

背景出处：2016IEEE/ACM38thIEEEInternationalConferenceonSoftwareEngineering作者：SongWang,TaiyueLiuandLinTan概述论文主要观点解析程序源代码中的抽象语法树（AST），利用深度置信网络（DBN）从中抽取特征，形成“语义特征”，利用这些特征进行软件缺陷检测。成果利用DBN从AST中抽取的语义特征在within-pr

Entelecheia·2020-08-21 21:48

论文导读：Exercise-Enhanced Sequential Modeling for Student Performance Prediction

Exercise-EnhancedSequentialModelingforStudentPerformancePrediction智能教育系统中，如何有效预测学生表现是非常重要的，也是进行个性化推荐，学习路径规划的基础，常用的预测方式依赖于专家将学习材料进行的知识成分的标注，如题目对应的知识点等，并没有考虑题面信息。而相同的知识点的题目难度，区分度或其他技能要求都是有所不同的，所以作者考虑将体面

Zoe____·2020-08-21 08:50

关于X264比较好流程的介绍（GOP分法）

X264比较好流程的介绍（GOP分法）转载自：http://www.nmm-hd.org/bbs/thread-1014-1-2.html由于x264最近引入了weightp，虽然weightedp-prediction

Jack_Steave·2020-08-21 07:46

Graviti携手UC Berkeley探索自动驾驶预测模型， INTERACTION预测挑战赛正式开启！

目前学术界和工业界一致认为，行为预测（Prediction:如轨迹、动作、意图）是自动驾驶领域最具挑战性的问题之一，它是阻碍全自动驾驶

格物钛工程师·2020-08-21 00:41

Graviti携手UC Berkeley探索自动驾驶预测模型， INTERACTION预测挑战赛正式开启！

目前学术界和工业界一致认为，行为预测（Prediction:如轨迹、动作、意图）是自动驾驶领域最具挑战性的问题之一，它是阻碍全自动驾驶

格物钛工程师·2020-08-21 00:41

从《Urban Anomaly Analytics: Description,Detection,and Prediction》说起

《UrbanAnomalyAnalytics:Description,Detection,andPrediction》是MingyangZhang，YuZheng等人于2020年4月发表的一篇综述性文章，该文概述了最新的城市异常检测技术的研究进展，涵盖所需的数据来源、数据表现形式、预测算法、异常检测算法等，对于从事交通领域研究的初学者颇具启发性意义。目录1概述2城市数据2.1数据类型2.2数据表示

瑶琴遇知音·2020-08-20 09:47

[CVPR 2018]Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition

文章目录背景贡献模型TheImageFeatureNetwork（FNet）TheZoomNetwork（ZNet）TheEmbeddingNetwork(ENet)Prediction实验背景作者认为当前

剑启郁兰·2020-08-20 08:11

预测股价

预测（forecast）和预报（prediction）近义，区别明显。预测，以概率描述趋势；预报，“预言”特定时空的事件。我相信，股价趋势可能

陈茀茀·2020-08-20 07:41

用 Keras 搭建 Double DQN 模型

全部代码，请见我的githubrepohttps://github.com/zht007/tensorflow-practice1.DQN的缺点DQN有两个神经网络:Prediction网络和Target

Hongtao洪滔·2020-08-20 05:52

3.Towards Unifified Depth and Semantic Prediction from a Single Image

论文在这儿本篇论文的源代码貌似没有公布…大体思想由于深度估计和语义分割两者有密切关联且能相互促进，所以这篇论文提出了一个统一的深度和语义联合预测框架(atwo-layerHierarchicalConditionalRandomField分层条件随机场(HCRF))，首次将语义分割和深度估计结合起来。CRF的理解CRF就是用来计算给定观察序列计算标记序列的概率的P(y|x,lambda)，需要确定

いしょ·2020-08-19 05:21

论文翻译（中）：CNN-SLAM_ Real-Time Dense Monocular SLAM With Learned Depth Prediction

3.提出的单目语义SLAM在这一部分中，我们将阐述所提出的三维重建框架，其中CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量数据相融合。此外，我们还展示了CNN预测的语义分割如何与全局重建模型相融合。图2中的流程图描述了框架概况。我们采用基于关键帧的SLAM[12，4，20]，特别是我们使用[4]中提出的直接半稠密方法作为基线。在这种方法中，视觉清晰帧的子集被收集为关键帧，其位姿基于图优化

christinayo·2020-08-19 03:32

论文翻译（上）：CNN-SLAM_ Real-Time Dense Monocular SLAM With Learned Depth Prediction

原文见我上一篇博客摘要随着卷积神经网络（CNN）在深度预测中取得了越来越多的进展，本文探讨了如何将卷积神经网络的深度预测用于高精度稠密单目SLAM系统中。我们提出了一种方法，CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量值自然融合在一起。我们的融合方案在单目SLAM方法效果不佳的图像位置进行深度预测具有优势，例如低纹理区域，反之亦然。我们演示了使用深度预测来估计重建的绝对尺度，克服了单目

christinayo·2020-08-19 03:32

论文翻译（下）：CNN-SLAM_ Real-Time Dense Monocular SLAM With Learned Depth Prediction

4.评估我们做了一个实验评估，以验证我们的方法在跟踪和重建精度方面的效果，方法是通过与两个公共数据集进行定量比较（4.1）。以及对纯旋转摄像机运动鲁棒性的定性评估（4.2）和语义标签融合的准确性（4.3）。实验使用台式PC，该PC配置为：IntelXeonCPU2.4GHz，RAM16GB，NvidiaQuadroK5200GPU8GB。至于我们方法的实现，尽管CNN网络的输入/输出分辨率为304

christinayo·2020-08-19 03:32

原文：CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

这是一篇CNN结合SLAM的经典论文，事实证明，以深度学习去替换SLAM中的一个/几个模块，是可行的，只要实验数据比纯几何SLAM要好，就是可以接受的。此篇文章使用CNN替换了SLAM中的数个模块，值得一看。原文链接我放在这儿：链接：https://pan.baidu.com/s/1X91XTqIH8nV5yZ6smh1aYA提取码：zm18在我的下一篇博客里，也会贴上我自己翻译的译文，仅供参考。

christinayo·2020-08-19 03:32

CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

时间：2016年关键字：单目、稠密、实时本质：LSD-SLAM+CNN优点：估计绝对尺度应付纯旋转运动获得低纹理区域的深度为什么单目slam无法估计绝对尺度（尺度不确定性）？常识：对轨迹和地图同时缩放一定的倍数，我们看到的图像是一样的。原因是透视投影，近大远小。一个很大但很远的物体，跟一个很小但很近的物体，看起来可能是一样的。公式：对极约束恒等于0，t的尺度不确定本文如何确定绝对尺度？单帧图片的能

白菜-Momenta·2020-08-19 00:13

一文梳理论文《AIBox: CTR Prediction Model Training on a Single Node》

论文链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3357384.3358045背景介绍：百度搜索中一个很重要的工作室点击率预估（CTR），CTR预估计算代价很大，往往在线的数据非常的大，之前采用的方式是MPI上训练集群，但是这种方式不但耗时而且通信代价也很大；点击率预测起着关键作用确定最佳广告空间分配，因为它会直接影响用户体验和广告盈利能力。本文设计了一个通过SSD

Robert Wang·2020-08-18 21:13

Titanic-乘客获救预测1

代码中数据集：https://github.com/jsusu/Titanic_passenger-survival-prediction/tree/master/titanic_data#Titanic

monkey_susu·2020-08-18 16:07

卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波算法非常喜欢这个配图，先贴出来出处：http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/卡尔曼滤波的五个公式卡尔曼滤波主要分为两部分：预测(prediction

Bungehurst·2020-08-18 15:40

pyWavelet基于阈值的小波分解重构法去噪（软硬阈值折衷法）

软硬阈值及相应的改良方法见链接：点击打开链接数据来源：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Appliances+energy+prediction代码如下：importpywtimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath

Kblacksmith·2020-08-18 07:14

AtCoder Beginner Contest 149 D.Prediction and Restriction

ProblemStatement(略)题目来源OutputPrintthemaximumtotalscoreearnedinthegame.SampleInput152876rsrprSampleOutput127SampleInput271100101sssspprSampleOutput2211SampleInput3305325234123rspsspspsrpspsppprpsprpssp

旺崽·2020-08-18 02:36

Autoware的MPC源码解析（五）mpc_follower解析：calculateMPC()函数解析

constintN=mpc_param_.prediction_horizon;//预测时域const

Solar丶Star·2020-08-17 21:22

求分类问题的精确率accuracy 采用 tf.reduce_mean tf.cast tf.equal

importtensorflowastfA=[1,3,4,5,6]B=[1,3,4,3,2]correct_prediction=tf.equal(A,B)withtf.Session()assess:

Xurui_Luo·2020-08-17 20:13

深度补全（一）-论文阅读-翻译（Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network）

摘要深度预测是理解场景三维几何结构的重要组成部分。对于立体图像来说，局部匹配就足够进行估计了，但是从单个图像中找到深度关系就不那么简单了，需要从各种线索中整合全局和局部信息。此外，这项任务本身是含糊不清的，很大一部分不确定性来自于总体规模。在本文中，我们提出了一种新的方法，通过使用两个深层网络栈来解决这个问题:一个是基于整个图像进行粗略的全局预测，另一个是在局部细化这个预测。我们还使用标度不变误差

小小usper·2020-08-17 15:41

【深度学习论文翻译】基于LSTM深度神经网络的时间序列预测（Time Series Prediction Using LSTM Deep Neural Networks）

1.文章原文：https://www.altumintelligence.com/articles/a/Time-Series-Prediction-Using-LSTM-Deep-Neural-Ne

水亦心·2020-08-17 15:26

TensorFlow Estimator 教程之----快速入门

Estimators中封装了以下几部分：训练（training）评估（evaluation）预测（prediction）输出模型（exportforserving）我们既可以使用内置Estim

黑暗星球·2020-08-17 03:13

详解pandas编码函数pd.factorize()

概述：本文以kaggle比赛MicrosoftMalwarePrediction数据为例，如需数据请自行前往：https://www.kaggle.com/c/microsoft-malware-prediction

qq_41978139·2020-08-16 07:21

A Guide For Time Series Prediction Using Recurrent Neural Networks (LSTMs)

Forecastingfuturecurrencyexchangerateswithlongshort-termmemory(LSTMs)TheStatsbotteamhasalreadypublishedthearticleaboutusingtimeseriesanalysisforanomalydetection.Today,we’dliketodiscusstimeseriespredic

Omni-Space·2020-08-16 07:22

Online Anomaly Prediction for Robust Cluster System

题目：《OnlineAnomalyPredictionforRobustClusterSystem》时间：2009会议：IEEEInternationalConferenceonDataEngineering简介：这是一篇发表在一个顶级会议上的会议论文。主要的工作是通过将stream-based的数据进行异常点的预测，文中也提到了这是首篇对stream-baseddata进行预测的paper。另外

敲代码的quant·2020-08-16 04:22

DIMP：Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 学习判别模型预测的跟踪

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07220v1.pdf代码：pytracking中有dimp的代码摘要与大多数其他视觉问题相比，跟踪需要在推理阶段在线学习鲁棒的特定于目标的外观模型。为了能够进行端到端的培训，目标模型的在线学习因此需要自身嵌入到跟踪体系结构中。由于这些困难，流行的孪生网络仅预测了目标特征模板。但是，这种模型由于无法集成背景信息而具有有限的判别能力。我

-流风回雪-·2020-08-16 04:40

DiMP:Learning Discriminative Model Prediction for Tracking

文章目录ATOM、DiMP、SiamfcAbstractIntroductionRelatedWorkMethodBaselineAnalysis作者是瑞士(Switzerland)ETHZurich实验室的，GoutamBhat,MartinDanelljan.MartinDanalljan主页dimp论文链接ATOM、DiMP、Siamfc首先看到题目的disciminative为什么叫判别性

xwmwanjy666·2020-08-16 04:05

Multi-Scale DenseNets for Efficient Prediction_论文周报

Multi-ScaleDenseNetsforEfficientPrediction_论文周报Innse.XuGaoHuang,DanluChen,TianhongLi,FelixWu,LaurensvanderMaaten,KilianQ.Weinberger2018（一种多尺度的DenseNet）论文思路在实际的应用上，存在着这样一个问题：当前最新、性能最好的模型要把它应用在真实环境上会有一定

Innse·2020-08-16 01:37

【DiMP】Learning Discriminative Model Prediction for Tracking论文阅读

LearningDiscriminativeModelPredictionforTracking论文地址写在前面又是MD大神的一个作品，发现MD大神也把Siamese的框架用起来了，而且一用就解决了Siamese这个框架的三大固有问题，论文还是延续了我看不懂的风格，很多机器学习和概率统计中的知识，自己基础不够扎实了。MotivationSiamese的网络框架一般都只是把模板割出来，忽略了背景信息

gagajian·2020-08-16 01:32

关于python 高维数组transpose的实现原理以及pytorch view等的思考

很多时候需要给高维数组变形，以达到需要的格式，但很多时候，可能变形后的结果并不是你所预想的那样，我是在看一段pytorch的代码时引发的思考：prediction=prediction.view(batch_size

normol·2020-08-16 00:35

Social LSTM:Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces 翻译

Fuidene·2020-08-14 02:28

Recursive Social Behavior Graph for Trajectory Prediction（CVPR2020阅读笔记）

RecursiveSocialBehaviorGraphforTrajectoryPrediction摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论用于轨迹预测的递归社会行为图收录于CVPR2020作者：JianhuaSun,QinhongJiang,CewuLu论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10402发表时间：22Apr2020摘要社会互动是人类轨迹预测中产生合理路径的

Sun_ZD·2020-08-14 01:50

论文翻译：Take a NAP: Non-Autoregressive Prediction for Pedestrian Trajectories（行人轨迹预测2020）

TakeaNAP:Non-AutoregressivePredictionforPedestrianTrajectories摘要1引言2Background33ProposedMethod(方法)4实验5结论TakeaNAP：行人轨迹的非自回归预测作者：HaoXue,Du.Q.Huynh,MarkReynolds论文地址：rXiv:2004.09760v1[cs.CV]发表时间：21Apr2020

Sun_ZD·2020-08-14 01:50

论文翻译：GraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for Human Trajectory Prediction（行人轨迹预测2020）

GraphTCN:Spatio-TemporalInteractionModelingforHumanTrajectoryPrediction摘要1引言2相关工作3GraphTCN4实验5结论GraphTCN:用于人类轨迹预测的时空交互建模收录于CVPR2020作者：ChengxinWang,ShaofengCai,andGaryTan论文地址：arXiv:2003.07167v3[cs.CV]发

Sun_ZD·2020-08-14 01:52

解读Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network （2）

解读DepthMapPredictionfromaSingleImageusingaMulti-ScaleDeepNetwork（2）把CNN的基本知识补全后，接着向下看Section3Approach卷积网络分为两个部分：a.Acoarse-scalenetworkpredictsthedepthofthesceneatagloballevelb.Itisthenrefinedwithinloc

Niuip·2020-08-13 17:43

Santander Customer Transaction Prediction Kaggle比赛小结

参加比赛的的忘不了被magic这个词所支配的恐惧...比赛链接https://www.kaggle.com/c/santander-customer-transaction-prediction/overview

Kingslayer_·2020-08-12 14:25

《T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Trafﬁc Prediction》代码解读

论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.05320博客原作者Missouter，博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/，欢迎交流。解读了一下这篇论文github上关于T-GCN的代码，主要分为main文件与TGCN文件两部分，后续有空将会更新其他部分作为baseline代码的解读（鸽）。1、main.py#-*-coding:utf-8

那不太可能·2020-08-12 01:00

sklearn.externals.joblib.my_exceptions.JoblibValueError: JoblibValueError解决办法

代码如下：#这个是要并行执行的函数defaccumulate_prediction(predict,X,out,pr

cool whidpers·2020-08-12 01:26

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构建特征金字塔，利用一次网络前向传播计算不同大小的featuremap，在不同的featuremap上做prediction网络前向传播，featuremap大小逐渐变小，特征从local到global

fo4rever·2020-08-11 23:03

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Estimator实现transitionbaseddependencyparsingimportnumpyasnpimportmathimporttensorflowastfimportcjdpyWORD_NUM=6defmodel_fn(features,labels,mode):#word_lookup=tf.truncated_normal(shape=[14871,100],mean=0

slmady·2020-08-10 22:53

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importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#先验网络classPrior(nn.Module):def__init__(self,input_size=256,output_size=64):super(Prior,self).__init__()self.input_size=input_size#输入大小self.outp

coolsunxu·2020-08-10 15:31

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WeekWeek1Week2Week3Week4CertificateWeek1Week2这题：Converttheentriesofainto0(ifactivation0.5),storesthepredictionsinavectorY_prediction.Ifyouwish

狂小虎·2020-08-10 08:45

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