核心体系是Grey Model.即对原始数据作累加生成（或其他处理生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法。...在处理较少的特征值数据，不需要数据的样本空间足够大，就能解决历史数据少、序列的完整性以及可靠性低的问题，能将无规律的原始数据进行生成得到规律较强的生成序列。...优点是短、中、长期的预测都适合。如传染病的预测模型、经济增长（或人口）的预测模型、Lanchester战争预测模型。...NSGA(非支配排序遗传算法) 多目标优化问题 NSGA NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法) 带权约束多目标优化问题 NSGA-II Bat Algorithms （蝙蝠算法） 多目标优化问题...BA MOEAD（基于分解的多目标优化） 多目标优化问题 MOEAD
在所有数据集上，它都优于文献。 1、介绍 图像到图像（i2i）翻译网络学习域之间的翻译，将从数据集学习的目标外观应用于源图像的上下文。...2、相关工作 与早期的i2i不同，[75，70]中的开创性工作实现了不成对的源/目标训练。在此基础上，出现了多模态或多目标i2i。额外的监督也提高了性能。 ...我们还使用了另一个无监督网络，称为 ，它在目标数据集上回归 。从上图（左）来看，因为 是在 变换中中注入的，我们通过将 添加到生成器目标来强制所有 值的正确扩展， 。...在表中，IS[54]评估了所有数据集的图像质量和多样性，CIS评估了多模式翻译，LPIPS仅评估了绝对多样性。...相反，我们推测MUNIT专注于目标数据集雾强度，这些雾强度是离散的，可能与FD不同，而我们的FIN层能够实现连续表示，从而实现更好的泛化。图中两个数据集的定性评估。6b考虑mIoU性能。
在本文中，作者通过多目标优化扩展DrugEx算法，以生成针对多个靶标或一个特定靶标的类药物分子，同时避免脱靶(本研究中的两个腺苷受体，A1AR和A2AAR，以及钾离子通道hERG)。...预测模型 为了预测每个生成分子对给定靶标的pChEMBL的平均值(pX，包括pKi、pKd、pIC50或pEC50)，作者使用4种不同的机器学习算法构建了QSAR回归模型，即随机森林(RF)、支持向量机...作者把两种不同的多目标强化学习方案应用到四种算法中，分别对不同算法进行了多靶标和特定靶标的性能测试。...LIGAND 集和生成分子的化学空间的比较 4 总结 在这项工作中，作者提出了一种基于帕累托的多目标学习算法，用于基于不同要求的多靶标亲和力分数的多目标药物从头设计。...在未来的工作中，作者提出将继续使用这些新的深度学习模型来更新DrugEx，以处理不同的分子表征，如图或片段，还将会整合更多的目标(例如稳定性、可合成性等)，特别是当这些目标相互矛盾时，模型允许用户为每个目标设定权重
超参数调优需要结合具体的问题、数据集和模型类型进行选择，通常包括以下几个步骤：定义要调优的超参数及其可能的取值范围选择调优策略（如网格搜索、随机搜索等）使用交叉验证或验证集评估模型性能根据评估结果选择最优的超参数组合通过这些步骤...贝叶斯优化的工作流程包括以下步骤：初始化：选择一些初始的超参数组合，计算并记录其目标函数值（如验证集上的性能）。构建代理模型：根据已评估的超参数组合和目标函数值，构建一个代理模型（如高斯过程回归）。...数据集大小：对于大数据集，分布式调优方法（如 Ray Tune）可以有效利用多台机器的计算能力，提高调优效率。模型类型：不同模型对超参数的敏感性不同，需要针对具体模型选择合适的调优方法。...8.2 实例：调优不同类型的模型以下是调优不同类型模型的一些实例：线性回归模型：调优超参数包括正则化参数（如 L1 和 L2 正则化系数）。可以使用网格搜索或随机搜索。...掌握这些高级技术可以帮助我们在复杂的模型和大规模数据集上进行更精细的调优。9.1 多目标优化多目标优化是一种同时优化多个目标函数的方法。
这些方法中，最直接的方法是从输入图像直接回归物体的 6D 姿态，无需额外的步骤或模型进行特征点检测或匹配。这些方法既适用于单目标场景，也适用于多目标场景，并且易于部署和训练。...因此，为了在YCB-V数据集上提高准确性，许多方法训练了21个姿态估计模型针对21种不同的目标[8, 14]。这意味着在实际部署时，系统复杂性和资源消耗都较高。...为了解决多目标场景中物体尺度的变化问题，作者设计了一种纹理-形状引导的特征金字塔结构，以层次化地捕捉不同大小的物体的融合特征。...在仅使用RGB图像的方法中，作者在LM-O和YCB-V数据集上实现了最先进的性能。即使与多模型方法和利用3D模型进行比较，SEMPose仍可实现类似或甚至更好的性能。...接着，它们利用如 RANSAC或 Perspective-n-points (PnP)等算法，根据匹配点对计算目标物体的6D姿态。
导读 在计算机视觉的征途中，多目标跟踪（MOT）扮演着至关重要的角色，尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而，现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集，这不仅限制了模型的泛化能力，也增加了应用成本。...02 方案提出 最近效果卓越的多目标跟踪方法突出了学习区分性实例嵌入的重要性，这对于确保目标在不同帧中的准确关联至关重要。然而，开发有效的目标关联算法通常依赖于大量的标注数据。...虽然在静态图像集上收集目标检测的标签已经是一项艰巨的任务，但在视频数据上获取跟踪标签则更加困难。因此，现有的MOT数据集往往集中在少数固定类别或具有有限标注帧的特定领域对象上。...这需要进一步的研究和创新，以克服现有数据集的局限性，并开发出能够适应多样化场景和目标的跟踪算法。...然而，当前的视频数据集只包含有限范围的固定类别。这种数据集的有限多样性导致学习的外观嵌入是为特定领域定制的，在其普遍泛化方面存在挑战。
SSDSSD（Single Shot MultiBox Detector）和YOLO类似，也是一种单阶段检测器，与YOLO不同的是，SSD通过使用不同尺度的特征图来检测不同尺寸的物体，从而提升了对多尺度目标的检测能力...它通过在不同尺度的特征图上进行预测，从而在图像中不同的区域进行多角度、多尺寸的目标检测。锚框设计SSD在每个特征图位置定义了多个默认框（default boxes），并根据预测目标调整框的大小和形状。...区域建议网络（RPN）使用滑动窗口生成一系列候选框，并通过分类和回归对这些候选框进行优化。两阶段检测器第一阶段生成候选区域，第二阶段进一步精细化分类和边界框。...应用场景YOLOYOLO因其优异的速度，广泛应用于需要实时检测的场景，如自动驾驶、安防监控、实时视频分析等。例如，YOLO可以用于实时监控系统中快速检测进入禁区的人员或检测交通中的行人和车辆。...在Coovally平台上，无需配置环境、修改配置文件等繁琐操作，可一键另存为我的模型，上传数据集，即可使用YOLO、Faster RCNN等热门模型进行训练与结果预测，全程高速零代码！
此外，作者还成功地将他们的方法扩展到使用多目标奖励函数。 ? 一、研究背景 在计算机模拟和实验中产生具有理想性质的分子或材料是一个当前感兴趣的领域。...线性回归数据：(a)y=0.44+0.79x，R2=0.79；(b)y=0.49+0.74x，R2=0.68 3.2 单目标分子生成 作者首先考虑了具有单一目标的分子生成(多巴胺转运体相互作用）。...单目标分子生成实验结果 3.3 多目标分子生成 虽然生成对某一特定配体具有较高亲和力的分子本身也是很受欢迎的，但在许多情况下，人们可能希望寻找与一种受体结合但并不与另一种受体结合的分子（激酶抑制剂可能就是这样的例子之一...作者试图在这里通过本文中的方法来实现这一点，方法是将奖励函数修改为两个不同目标的pKi值的加权组合。...多目标分子生成实验结果 四、总结 作者发表了一个有用的，生成分子的方法，它是一个结合了分子图编码，强化学习和多目标优化的虚拟筛选。
摘要 作者提出了一种基于编码器-解码器转换器结构的端到端多目标跟踪和分割模型TrackFormer。作者的方法引入了跟踪查询嵌入，通过视频序列利用一个自回归的方式跟踪对象。...新概念的自回归轨迹查询嵌入对象的空间位置，并随时间跟踪它。 在两个具有挑战性的多目标跟踪基准(MOT17和MOTS20)的最先进的结果。 ?...TrackFormer通过自回归处理视频实现联合检测和多目标跟踪。...在MOT17测试集上评估的现代多目标跟踪方法的比较。作者报告了数据集提供的三组公共检测以及在线和离线方法之间的平均结果。在所有的跟踪方法中，TrackFormer在MOTA方面取得了最先进的结果。...箭头指示低或高的最优度量值。 ? 在MOTS20训练集和测试集上评价现代多目标跟踪和分割方法的比较。TbD所指出的方法最初是通过检测进行跟踪，没有分割。
基尼不纯度：常用于CART算法，度量数据集的不纯度，基尼不纯度越小，数据集的纯度越高。 假设我们要从一个包含苹果和橘子的篮子中分类水果，信息增益会衡量按照颜色或按照质地分裂数据所带来的信息纯度提升。...通过预剪枝或后剪枝，我们可以移除这些仅对训练数据有特定判断能力的规则。 决策树的基础原理既直观又深邃。它将复杂的决策过程简化为易于理解的规则，并且通过学习数据中固有的模式，适用于各种机器学习任务。...例如，在电子商务推荐系统中，我们可以利用进化算法来不断进化决策树的结构，以提高推荐的准确性。不同的树结构被视为不同的“物种”，经过迭代的“自然选择”，最适应用户行为模式的决策树结构会被保留下来。...多目标决策树优化 在某些复杂的机器学习任务中，我们不仅仅想要优化单一的性能指标，如准确度，我们还可能关心模型的可解释性、速 度或是占用的内存大小。...多目标优化（Multi-Objective Optimization）技术能够在这些不同的指标之间找到最佳的平衡。
化学分布也可以通过比较训练集和测试集中常见的分子性质如分子量或logP的分布来评估。...重新发现基准与相似性有关，目标是重新发现被从训练集中删除的分子。异构体基准涉及到生成遵循一个简单模式的分子（这是一个先验的未知模式）。最后，中位数分子发现基准的目标是生成与多个分子相似度最高的分子。...这对于具有较小的公共数据集的性质来说可能会成为问题，如毒性或相位行为，对于这些性质来说，训练高精度的预测模型可能是不可行的。此外，对于难以定义的性质，也很难训练预测模型。...与明确的多目标优化不同，用户不需要定义每个次要目标，这使得考虑难以定义的目标变得很直接。...最后，利用二维和三维表征的生成模型在训练时比简单的模型计算成本更高，使它们更难扩展到更大的分子和/或更大的数据集。
与此不同，这项工作跟踪了在训练过程中出现或未出现的类别目标，并生成了它们的类别，这显著扩大了跟踪的实际应用范围。 开放世界MOT尚未得到广泛探索。...该基准测试旨在为目标跟踪领域提供一个全面的数据集，以评估和比较不同的跟踪算法。作者详细阐述了数据集的构建过程，并对其特性进行了分析，同时提供了用于评估跟踪性能的多样化指标。...与OVMOT中的分类头不同，所提出的OCMOT将识别视为一个生成性问题。这可能造成语义同义或从属关系。例如，“出租车”和“的士”通常是指同一事物，都是“汽车”的类型。...需要注意的是，基础类别和新颖类别仅用于结果评估，这与OVMOT使用它们生成预测结果的方式不同。 如第3.2节的P3所述，开放语料库跟踪可能引入语义歧义问题。...由于没有大规模带有追踪标注的通用目标视频数据集[15]，作者只能使用图像数据集或原始视频进行训练。第一阶段是学习静态图像的关联模型。遵循[15]，作者应用数据幻觉策略生成用于训练的成对图像。
推荐系统可能具有使用不同来源的多个召回队列，例如： 矩阵分解模型的相关item。 根据各类标签下的用户item。 “本地”与“非本地”项目； 也就是说，要考虑地理信息。 热门或流行item。...社交网络； 也就是朋友喜欢或推荐的item。 系统将这些不同的来源组合成一个通用的候选库，然后由单个模型对其进行打分并根据该分数进行排名。...而多目标建模中难点在于如何平衡多个建模目标之间的关系，目前的通用做法是将多个q加权或连乘，比如Prob(click) * watch_time，也就是人工的去制定规则，这种方式可以快速见效、简单、快捷，...当然，不同的业务数据量，样本的质量通常存在很大的差异，所以，在样本上我们的问题就变成了如何根据业务目标，构造合适的样本并加以使用。...wide部分（传统模型，如logistic回归）起记忆（memorization）的作用，即从历史数据中发现item或者特征之间的相关性，deep部分（深度学习模型）起泛化（generalization
多目标优化问题的定义 多目标优化问题（MOOP）是优化问题的一个类别，其中涉及两个或更多个相互冲突的目标函数。这些目标通常无法同时达到最优，因此解决方案涉及到在不同目标之间找到最佳折中点。...因此，选择或者开发适合特定问题的算法是一个重要的挑战。这不仅需要深入理解问题的本质和需求，还需要对不同算法的特点和适用范围有清晰的认识。...多目标遗传规划（MOGP） 多目标遗传规划（MOGP）是遗传规划的多目标版本，用于自动生成计算机程序或模型。 核心概念： 程序树（Program Trees）：表示解决方案的树状结构。...应用场景： MOGP适用于需要自动生成或优化复杂结构或模型的场景，如符号回归和自动编程。...我们将使用遗传算法来同时处理这两个目标。 2.遗传算法实现 算法概述： 初始化：随机生成一组候选解（参数集）作为初始种群。 适应度评估：评估每个候选解的性能，考虑两个目标：准确度和资源消耗。
最先进的目标检测性能，高达15帧每秒，是报告的数据集，如KITTI和Caltech，包含大量的小目标。1、简介经典的目标检测器，基于滑动窗口范式，在多个尺度和宽高比下搜索对象。...3、多尺度目标建议网络在本节中，我们将介绍用于生成对象建议的网络。3.1、多尺度检测多目标尺度的覆盖是目标检测的关键问题。...然而，对于Caltech和KITTI这样的数据集，情况就不一样了，因为目标尺度可以跨越多个八尺度0。在KITTI中，许多目标都非常小。如果不重新标度，集合 的基数变化很大。...对于包含大量小目标的数据集，如KITTI，这种方法的有效性有限。输入上采样也有三个副作用:大内存需求、慢训练和慢测试。需要注意的是，输入上采样并不能丰富图像的细节。...值得一提的是，MS-CNN生成了高质量的建议(与ground truth高度重叠)，没有任何边缘检测或分割。这证明了边界盒回归网络的有效性。5.2、目标检测的评估在本节中，我们将评估目标检测性能。
首先ECO降低了C-COT的参数量，对特征提取作了降维简化，提升效率、防止过拟合；第二，使用高斯混合模型生成不同样本组合，简化训练集的同时还增加了多样性；另外，提出了一种高效的模型更新策略，在提升速度的同时还提升了鲁棒性...多目标跟踪 问题定义 与单目标跟踪相比，多目标跟踪的研究进展则缓慢得多，可用的数据集不够丰富，可以参考的开源代码也比较少。...左：用于目标状态预测的RNN；右：用于数据关联（匹配）的LSTM（图片来源：[23]） 后续的工作中，陆续出现了一些同样尝试使用神经网络解决多目标跟踪问题的方法（不包括使用CNN做目标检测），如JDT...刚从单目标跟踪研究失败的阴影中走出来斗志昂扬精神百倍甚至已经开始拿DukeMTMC训练模型的笔者又产生了卷铺盖退学的想法（捂脸）……DukeMTMC即便拆分开来作为八个单相机多目标跟踪的数据集，也是一个相当高质量...如果类似这样的数据集能够多起来，拥有了数据量加成的多目标跟踪研究又会是怎样一幅景象呢？
由于动态多目标优化问题的最优解集存在不确定性，因此如何在环 境发生变化之后快速追踪到新环境的最优解集是解决动态多目标优化问题的难点。...化检测方法主要分为两类：第一类是基于种群的检 测方法，该方法是在种群中选择个体，而选择的方 式有随机选择个体或从不同的非支配等级上选择 个体等；第二类是不基于种群的选择方法，在搜索 空间中随机初始化产生一些个体或者均匀产生一...(2) 目标函数值数据的分布估计。Richter[26]提 出的这一检测变化的方法主要思想是判断相邻两 次迭代的目标解集是否属于同一种统计分布，如果 不是就判定为环境没有发生变化。...上生成期望个体，来预测产生新环境初始种群；DSS2 通过在连续两次迭代之间最优解集的移动方 向生成期望个体来加速种群收敛。..., CKPS) 来响应环境变化，提出了新的动态多目标优 化 算 法 CKPS/RM-MEDA (CKPS-based RM-MEDA)[55]来解决 DMOPs，该预测机制描述如 下：(1) 通过前两个环境的非支配解集的中心点变
图2：多目标表达式和无目标表达式示例 新数据集：gRefCOCO 然而，现有的几个引用表达数据集，如RefCOCO系列，几乎不包含多目标表达式或无目标表达式样本，只有单目标表达式样本，如表1所示。...表1：gRefCOCO与其他引用表达式数据集的比较 为了促进对GRES的研究工作，本文构建了新的大规模引用分割数据集gRefCOCO。它进一步包含多目标表达式和无目标表达式。...该数据集共有278,232个表达式，其中包括80,022个多目标表达式和32,202个无目标表达式，涉及19,994张图像中的60,287个不同物体。...gRefCOCO数据集的多目标表达式主要有以下难点： 1.计数表达式：处理包含计数的表达式，需要区分基数词和序数词，如“two”和“second”，并具备对象计数能力。...3.属性的范围：要处理多目标表达式中的不同目标之间的属性共享或差异，需深入理解各个属性以及它们与相应对象之间的关系。
在众多数据驱动建模方法中，SVR 凭借其在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中的优势，得到了广泛的应用[6~11]。...为此，本文基于多目标参数优化技术，提出一种具有稀疏性和鲁棒性的改进最小二乘支持向量回归(LS-SVR)建模技术，用于对铁水[Si]进行动态软测量建模。...多目标遗传参数优化时，C,s 经上述多目标遗传优化的Pareto 前沿进化过程如图4 所示。...实际生产中，数据总会不同程度受到噪声等外界干扰[14,15]，若在常规数据建模时将这些离群点考虑进去会严重的影响建模效果以及模型的泛化能力。...结论 ⑴ 针对机理建模难以准确估计铁水硅含量的难题，利用数据驱动建模的思想，提出一种基于模型精度多目标评价与多目标遗传参数优化的稀疏鲁棒最小二乘支持向量机算法，用于对铁水硅含量进行动态软测量。
因此，本文提出了一种非支配排序多目标共生生物搜索算法来生成BCI最优特征子集。在两个基于运动图像的数据集上研究了该算法作为特征选择方法的效率和鲁棒性。...因此，应该将特征选择视为一个多目标问题，以确定两个目标之间的帕累托最优解。EC技术更适合于多目标特征选择算法，因为它们在一次运行中生成多个解(薛等人，2016)。...然而，现有的研究一般针对中小型数据集，因此可以看出，多目标模糊系统问题仍然是BCI数据的一个开放研究领域，这是一个高维数据。...此外，现有的多目标研究存在上述问题，并且没有处理像BCI数据这样的大规模数据集。考虑到目前文献中的不足和SOS算法的优点，本文提出了一种基于包装器模式的多目标算法用于BCI。...在本文中，不同版本的SOS算法也只在数据集1上进行了研究和实现。对这些算法的结果进行了比较，并评价了它们的优缺点。
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