CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。...该介绍包括以下内容： CoreML入门 将CoreML与Vision框架结合使用 CoreML入门 这些步骤描述了如何将CoreML添加到iOS项目中。...单值功能提供程序的代码如下所示： C＃复制 使用这样的类，可以以CoreML理解的方式提供输入参数。功能的名称（例如myParam代码示例中）必须与模型所期望的相匹配。...以下步骤描述了如何在CoreMLVision示例中一起使用CoreML和Vision 。...（最高置信度优先）： C＃复制 样品 有三种CoreML样本可供尝试： 的火星居价格预测器样品具有简单的数字输入和输出。
从模型部署的角度出发，可以分为单输入、多输入、单输出、多输出、静态形状输入、动态形状输入、静态形状输出、动态形状输出一系列不同，当上述的差异点与内存零拷贝优化结合的时候（直接操作推理框架内部分配输入输出...图像检测模型YOLOv5，将后处理不融合到模型内部 静态形状输入 输入张量的形状在推理前已知且不变。 在BuilderConfig中设置固定的输入形状。...上述模型基本都为静态输入模型 动态形状输入 输入张量的形状在推理时可能变化。...，例如单输入、多输入、单输出、多输出、静态形状输入、动态形状输入、静态形状输出、动态形状输出一系列不同。...，将大问题拆分为小问题，通过组合的方式快速解决多模型的复杂场景问题 快速构建demo：对于已部署好的模型，需要编写demo展示效果，而demo需要处理多种格式的输入，例如图片输入输出、文件夹中多张图片的输入输出
例如，我们创建了一组测试题的训练集，其中只有在应用于线条颜色时才会遇到“渐进关系”，而在测试集中应用于形状大小时会遇到“渐进关系”。...但是，同样的网络在“外推”（extrapolation）机制中表现糟糕得多，在这种情况下，测试集中的属性值与训练期间的属性值不在同一范围内。...ResNet-50具有比我们的简单CNN模型更多的卷积层，因此具有更强的推理其输入特征的能力。 ?...我们利用这些细粒度预测来询问WReN模型的准确性如何随其对每个属性的预测而独立变化。...在几乎所有情况下，当需要推断超出其经验的输入或处理完全陌生的属性时，系统的表现很差；这是一个关键且极为重要的研究领域，未来的工作可以集中于这个焦点。
图1.深度学习失败案例 通过对深度学习局限性的观察，可以找到它大量的失败案例（图1）。一方面是超人的性能，一方面是惊人的失败，这两者之间的差异如何调节？...图2.神经网络中捷径学习例子 一般来说，任何神经网络都会执行一个定义输入和输出之间关系的决策规则。...捷径机会是无处不在的，当数据集的规模简单地按一定数量级放大时，捷径机会就会出现。 除此之外，DNNs十分依赖纹理和其他局部结构进行对象分类，而忽略了对象全局形状。...图5:图像分类 既然了解了捷径的来源，那么如何发现它们呢？ 实验证明，捷径学习可以通过泛化测试发现。...因此，为了深入理解捷径学习，从而减轻它的影响，作者提出了四条建议： 捷径学习无处不在，让不同领域通过它联系起来 仔细分析结果 使用o.o.d.测试集进行泛化 了解解决方案容易学习的原因，弄清归纳偏向四个因素的影响以及彼此之间的相互作用
然后，我们使用这个枚举在 handlePlayerInput 函数中处理玩家的输入。 为什么要用枚举？ 代码更清晰：使用枚举后，代码更具可读性。...你可以清楚地看到每个方向对应的具体操作，而不必依赖字符串或数字。 防止错误：枚举使得输入值更加有限，减少了拼写错误的可能性。例如，使用字符串时，容易出现拼写错误，而使用枚举则可以避免这种情况。...二、 HTTP 状态码 枚举不仅可以表示简单的选项集合，还可以关联特定的值（如数字、字符串等）。下面我们通过一个示例展示如何使用带值的枚举来确保类型安全，并防止使用任意数字。...四、使用枚举作为判别联合类型 这个例子展示了如何使用枚举来定义两个可能的形状：圆形（Circle）和矩形（Rectangle）。这是确保在处理不同形状时的类型安全的基础。...五、使用枚举作为数据结构 这个 TypeScript 示例展示了如何使用枚举来表示扑克牌的花色、等级以及根据花色派生的颜色属性。
近几年，随着深度学习的大热，许多研究攻克了如何从单张图片生成3D模型。从某些方面似乎再次验证了深度学习的神奇——doing almost the impossible。...研究人员认为，卷积网络在单视图3D重建任务中是主流实验程序的某些方面的结果，包括数据集的组成和评估协议。它们允许网络找到一个快捷的解决方案，这恰好是图像识别。...在聚类方面的基线中，使用K-means算法将训练形状聚类为K个子类别。 在检索基线方面，嵌入空间由训练集中所有3D形状的两两相似矩阵构造，通过多维尺度将矩阵的每一行压缩为一个低维描述符。...研究中的一些问题 参照系的选择 我们尝试使用视角预测网络对聚类基线方法进行扩展，该方法将重点回归摄像头的方位角和仰角等规范框架，结果失败了，因为规范框架对每个对象类都有不同的含义，即视角网络需要使用类信息来解决任务...只有一小部分模型的形状被精确构建出来，预设任务仍然远未解决。我们的检索基线方法不再具有明显的优势，进一步表明使用纯粹的识别方法很难解决这个问题。
我们在附录中包括了更多关于信息流图的细节，以及我们如何使用它们来设计注意力模式。 注意层有一些限制。首先是它们在计算上效率低下：标准的密集注意力需要内存和时间复杂度，它们在输入大小上成倍增加。...我们将此过程称为ESA(枚举、移位、应用)，并在图3中对此进行了说明。 ? 图3 图3:重塑和ESA图像网格单元的枚举，显示如何将图像网格投影到直线上。(左)使用标准重塑的8×8图像的像素计数。...图5 我们以红脚鹬的真实图像为例来说明我们的方法（图5a）。图5b显示了用于反转发电机的标准方法是如何失败的：喙，腿和石头丢失了。图5c显示了我们方法的结果。...图6b显示了反转的标准方法如何失败：鸟的头部和树枝未重建。我们还将说明特定查询点所在的位置。我们首先说明该模型利用了ESA的局部偏差：我们绘制了生成器头0的查询点（0,0）的注意力图。...该点位于鸟的身体边缘和鸟的头部。 我们提出第二次反转，这次是靛蓝鸟（图6a）。图6b显示了反转的标准方法如何失败：鸟的头部和树枝未重建。我们还将说明特定查询点所在的位置。
1.6 移除行为 实例化新形状时，每次生成形状时添加行为的效果都很好，但是当形状被回收时，会导致行为组件重复。 ? （行为重复） 解决此问题的最快方法是简单地销毁所有行为并在回收形状时清除列表。...或者通过让工厂意识到形状行为，来进行复杂的合并。这些解决方案并不理想，因为我们最终要与Unity的组件体系结构去抗争，而不是利用它。简单的解决方案是不使用Unity组件进行形状行为。...这是通过将：ScriptableObject代码放在#if UNITY_EDITOR和#endif编译器指令之间的单独一行中来完成的。 ? if UNITY_EDITOR如何工作？...这是否允许我们向所有内容中添加方法？ 是的，就像你可以编写任何类型为参数的静态方法一样。 这是一个好主意吗？ 当适度使用时，没问题。它是一种有其用途的工具，但是如果过渡使用它会产生混乱非的结构。...我们可以通过根据形状的生存周期进行摆动并保存为Age来解决这两个问题。 首先，将Age属性添加到Shape中。它是公开可用的，但是形状控制着自己的年龄，因此它的Setter应该是私有的。 ?
0 关键总结Java SE 15在2020年9月发布，预览功能引入“封闭类”(JEP 360)封闭类是一种限制哪些其他类或接口可扩展它的类或接口类似枚举，封闭类在领域模型中捕获替代方案，允许程序员和编译器推理其穷尽性封闭类对于创建安全的层次结构也很有用...新功能要通过实际使用来验证，开发人员的反馈至关重要。...4 穷尽性像Shape这样的封闭类承诺一个可能子类型的穷尽列表，这有助于程序员和编译器以我们以前无法做到的方式推理形状。...case Timeout(), Interrupted(): ...}6 和积类型是广义的枚举理解和积类型的一个好方法是，它们是枚举的广义形式。...（解决这个问题的成本很高；紧凑字符串通过对仅包含Latin-1字符的字符串进行特殊处理，提供显著的内存占用和性能改进，但若String是封闭类而非final类，这会更容易和低成本。）
TensorRT和CoreML分别代表服务器端和移动端设备的通用且易于部署的解决方案，有助于提供令人信服的硬件导向性能指导。...为了促进多头之间的信息交互，我们还为MHCA配备了一个投影层。CA是单头卷积注意力，可以定义为： 其中和是输入特征中的相邻令牌。O是带有可训练参数和输入令牌的内积操作。...3.3 下一代Transformer块（NTB） 尽管通过NCB有效地学习了局部表示，但迫切需要解决全局信息的捕获问题。...因此，浅层阶段未能捕获全局信息，例如对象的全局形状和结构，这对分割和检测任务至关重要。...此外，如图5(b)所示，我们可以看到Next-ViT与ResNet和Swin相比，能够捕获更丰富的纹理信息和更准确的全局信息（例如边缘形状），这显示了Next-ViT更强的建模能力。 5.
另外，形状的内部表示可以被内插，这意味着体素形状中的离散共性允许实现对象到对象的变换，例如，汽车变飞机。...DeepMind 的强大的生成模型可运行在 3D 和 2D 图像上。使用 OpenGL 的基于网格的表示允许构建更多的知识，例如，光线如何影响场景和使用的材料。...，然后使用另一个称为 SMPL 的模型来创建 3D 身体形状网格，从而允许它从 2D 姿态估计理解 3D 形态。...论文笔记：「我们提出了一种实时高质量 4D（即，时空相干）性能捕获的新方法，允许从多个有噪声的 RGB-D 相机输入中进行增量式非刚性重建。...原论文作者提出了一个自动系统，可以「迭代地优化对象的位置和尺度」，从而对来自真实图像的输入进行最佳匹配。绘制的场景通过使用深度 CNN 作为度量方法验证与原始图像的差别。 ?
本文重点： 1、让形状旋转和移动 2、集中控制游戏Update 3、每个生成区域可配置化 4、提高检视面板便捷度 这是有关 对象管理 的系列教程中的第七篇。...（方向选择） 3.2 向外运动 除了选择一致的移动方向外，还可以使形状从生成区域的中心移开。为此，在枚举中添加一个“Outward ”选项。 ?...这里其实不恢复也可以，因为Unity的默认编辑器会为我们恢复值，但是我们通常不应该依赖它。 ? 4.3 配置颜色 我们可以配置的另一件事是允许的随机颜色范围。...（现在拥有颜色的选择项了） 4.4 范围滑动条 色相，饱和度和值都必须介于0到1之间，因此不允许使用任何其他值。...首先使用EditorGUI.FloatField绘制一个最小的float输入字段，不带标签。它返回可能更改的值。之后是滑块，然后是最大输入字段。 ? ?
8、enumerateenumerate(start=0)枚举此数据集的元素。它类似于python的枚举。...cycle_length:这个数据集中将被并发处理的元素的数量。block_length:在循环到另一个输入元素之前，从每个输入元素生成的连续元素的数量。...2)使用tf.py_function，它允许您编写任意Python代码，但通常会导致比1)更差的性能。参数：map_func:映射张量嵌套结构的函数(具有self定义的形状和类型)。...批处理时，要批处理的输入元素可能具有不同的形状，这个转换将填充每个组件到padding_shapes中的相应形状。...表示形状的TensorShape或tf.int64类向量tensorlike对象，每个输入元素的相应组件在批处理之前应填充到该形状。
论文如何解决这个问题？...这篇论文提出了一个名为 RigAnything 的新型自动骨骼绑定（auto-rigging）方法，旨在解决如何为多样化 3D 资产自动生成骨骼和蒙皮权重的问题。...论文如何解决这个问题？...此外，图 6 比较了具有和不具有姿态增强的结果，对于一个具有随机骨骼姿态且不在数据集中的角色，完整模型生成了与形状对齐得更好的骨骼结构，而没有姿态增强的模型则无法产生与形状对齐的骨骼，并且生成了过多的关节...模型基于已预测的关节和全局输入形状，迭代预测下一个关节的位置和父节点索引，从而生成骨骼序列。 关节位置预测的扩散模型 ：为了解决自回归模型在连续值预测上的局限性，采用扩散采样过程来预测关节位置。
在这篇文章中，我将向你展示如何使用只有开源模型和CoreML的方式实现一个小型的风格转换应用程序。 最近，我们在GitHub上共享了一个工具，这个工具将Torch7模型转换为CoreML。...我们需要获取图像到图像（image-to-image）神经网络的CoreML（.mlmodel文件）模型，将一些“风格”应用于3个通道的图像输入并且得到输出图像。...ShaveImage是一个简单的裁剪输入的层，它可以从左、右、顶部和图像底部裁剪一些像素。我们可以简单地把它改成标准torch的SpatialZeroPadding层。...torch2coreml库可以转换模型，该模型来自文件或已经加载的PyTorch模型(它在内部使用PyTorch来推断某些层的输入/输出形状并解析.t7文件)。...stylized_image.convert('RGB') stylized_image.save(args.output) if __name__== "__main__": main() 请注意使用输入大小与模型兼容的图像
我们需要尽可能正确的分割图，所以我们数据集中所有的图片都是用专业的编辑程序手工标注。另外，我们希望数据是多样的。缺乏多样性或许会导致算法造成结构性的错误。...目前，我们训练数据集中大概有13000张图片，测试集有1000张图片。包括各种姿势、全身的、半身的以及自拍。 ? ? 图片增强：原始图像和两个随机增强的例子。 结构 神经网络需要设计结构。...架构最后的挑战是效率。输入图像的形状是关键的一个参数。我们模型的输入是降低图像的分辨率，然后输出时放大为原始形状。输入图像越小，推理越快。然而，分辨率太低，在放大图像时，会导致语义分割的结果模糊。...为了解决这个问题，本文增加了额外的残差块在最后的形状中，以及给出额外的训练时间。 结果 ?...我们的算法可以移植到大多数框架上，包括CoreML, MetalPerformanceShaders, SNPE, Huawei Kirin, OpenVINO。
但是，开发人员经常遇到的其中一个挑战是：如何创建模型？幸运的是，Apple在去年冬天宣布从GraphLab收购了Turi Create，正正解决了我们的问题。...输入下列指令到终端机中: jupyter notebook 这将会打开Safari 并显示这个页面： ? coreml-turi-create-4 点击New按钮，然后按下Python 2！...coreml-turi-create-6 不用太担心这样的警告。接下来，我们将输入指令来创建风格转换模型。...[0] = 1.0 Turi Create允许你将多于一种「风格」打包到模型之中，虽然这次的项目只有一种风格，就是Starry Night。...由于我们只有一种风格，所以只有一种形状及数据元素，因此我们将styleArray的数据元素设为1。 ?
在400个训练任务中，我们的表现从解决5个任务增加到29个任务，每个任务只使用30秒的计算时间。我们的方法不仅能预测输出网格，还能输出一个可理解的模型和解释，说明模型是如何逐步构建的。...如果有一个单元格出错，任务就被认为是失败的。为了补偿这一点，每个输入网格允许进行三次尝试。 – 在每个任务中，通常有2到4个训练实例（输入网格+输出网格），以及1到2个测试实例，需要对其进行预测。...在许多情况下，这种差异并不影响模型的有效性，这只不过是过度具体（一种过拟合）。我们解决这一困难的方法是允许近似解析，即允许网格解析树偏离网格模型。由于这些差异出现在网格解析树π中，因此没有信息损失。...步骤9-11将输出形状的位置展开为向量，并找到定义这些位置的表达式，这里是指顶部输入形状和底部输入形状之间的差异。在这个阶段，模型已经解决了任务，因为它可以为任何输入网格正确生成输出网格。...成功任务的数量从5个跃升到训练数据集中的24个，从4个跃升到评估数据集中的8个。这似乎证实了评估任务本质上比训练任务更复杂。
为了解决这个问题，作者首先引入了一种模型和多视图优化方法，来捕捉鸟类独特的形状和姿势空间。然后介绍了一种用于从单视图准确恢复鸟类姿势的方法，还包括鸟类的关键点、mask和外形。...动物姿势和形状的估计：在生物学中，大部分的工作都是集中在单独的动物，没有杂乱的背景和少数的遮挡。...模型能够捕捉栖息和飞行时的姿势 为了形成给定姿势的网格，作者修改了SMPL【5】和SMPLify【6】中使用的方法以允许不同的骨骼长度。...合成数据和位姿与形状回归：在标注的数据集中对140个3D鸟类实例进行多视图优化后，作者拟合一个多元高斯估计的姿态参数(位姿、视角和平移)。...基于多视图优化的鸟类网格模型对关键点和mask标注的拟合，上面部分是好的案例，下面是失败的案例 ?
01 介绍 在实际应用中，移动机器人和可能会处于一些危险的环境中。这些危险环境可能导致机器人任务操作的中断，也可能导致机器人崩溃、卡住，从而经常性地导致其任务失败。...在本文中，我们讨论了与从视觉输入中检测异常相关的挑战，并提供了一个包括许多异常类型的数据集。因为我们没有任何关于这些危险如何出现的模型，所以我们认为任何奇怪、不寻常的东西都是应该避免的潜在危险。...地板上的油坑可能对地面机器人造成危险，但对无人机不会造成危险；但如果油坑不在机器人的移动路径上，也不会造成危险。 第三个判断依据区分与机器人任务相关的异常和不相关的异常。...几何异常在机器人环境中具有明确的3D形状（例如，在正常自由走廊中从未见过的物体），或由环境中某一部分的位置或形状的变化组成（坍塌的墙）。...我们目前专注于两个相关主题：通过主动学习和领域适应，允许预先训练的模型快速适应新环境，以及通过异常值暴露利用已知异常的记录[11]。
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