**盒模型：**CSS中的盒模型描述了元素如何在页面上呈现，包括内容（content）、内边距（padding）、边框（border）和外边距（margin）。...**视口和视口单位：**视口是用户在屏幕上看到的区域。视口单位（如vw、vh、vmin、vmax）是相对于视口尺寸的单位，可以方便地实现响应式布局。...**Git 的 rebase 和 merge 的区别：**Merge：Merge操作会将两个分支的修改合并在一起，形成一个新的提交。...这个新的提交包含了两个分支的修改内容，它的父提交有两个，一个是源分支的最新提交，另一个是目标分支的最新提交。Merge操作保留了每个分支的提交历史记录，可以清晰地看出哪些提交属于哪个分支。...我使用Babel来确保我的代码能够在不同的浏览器和环境中正常运行。**ES6新特性：**ES6引入了许多新特性，如箭头函数、模板字符串、解构赋值、Promise、类（Class）等。
我的报告内容是生物视觉和计算机视觉研究的彼此影响，以此说明神经科学和人工智能研究的互动关系。这两个领域本质上都是在解开智能的黑箱，所以两者之间相互启发是非常自然的事情。 ?...我们建立了一个模型，这个模型包含两个部分，下图左下方是外界输入，黑色圆圈中的网络表示“视网膜”。这里“视网膜”的计算很简单，它把运动模式投射到高维空间，使运动模式变成线性可分的，然后再输入到抉择网络。...关于抉择网络，我用两个神经元来举例解释一下，如下图所示，每个抉择神经元代表要识别的一类运动模式。这些神经元的动力学特别的慢，因为要识别运动模式，关键是要抓住输入的时间结构，不仅仅是空间结构。...我也可以画一只手的轮廓，然后轮廓去掉，这时候你又会觉得图中是一只手，因为你有了自上而下的手的先验知识。 ? 我还可以在图中画一条鱼，我相信这时候你又会觉得图中是一条鱼。 ?...但两者的顺序是一个鸡生蛋或蛋生鸡的难悖论：给你一幅图像，没有合适的分割，如何做好识别；但另一方面，如果没有预先识别物体，又如何做合适的分割呢？
本期主讲人为旷视研究院研究员王志成，同时也是COCO 2017 Detection竞赛队owner、论文共同一作，在比赛中主要负责整体方案的确定，模型设计、训练调优的工作。...那么人是怎么样去看比较难的关节点呢？人可能会无意识地放大或者利用可见点的上下文信息来推断其他点的信息。有些点是隐藏的，不仅是被衣服遮挡，识别这一类关节点会更难，需要利用更多的上下文信息。...在COCO test-dev数据里，我们有两个网络，一个是单模型结果，一个是有模型融合结果。单模型的结果也基本比test-challenge中后几位都要高，而且我们没有用更多的数据。 ?...有的，不过我们的code是旷视自研深度学习框架Meg Brain上实现的，要迁移到开源框架（如tensorflow）需要一个过程，还有开源时间也跟我们的工作安排有关。...R-CNN，一起讨论如何在物体检测中平衡精确度和速度，欢迎报名~
内容比较多，由于这次有些地方不太直观因此我记录的比较详细，慢慢看吧 ---- 7.1 观察变换 上一章里讲到了对模型的各种变换，这一章则要介绍如何观察这些三维模型，将三维模型投影到二维屏幕的点上的过程就称为观察变换...1.相机变换部分 上图左数的两个步骤，对于一个世界坐标系空间中的物体，我们将虚拟摄像机相机旋转和移动到需要的角度上，然后把物体的顶点坐标从世界坐标系转到相机坐标系中 2.投影变换部分 中间的步骤，把那个横着的金字塔形视体压缩为下面规范视体的形状...那如何对三维空间进行一个这样的投影呢，我们可以很自然地想到，由于这是一个正交投影，所以这首先是一个降维的问题，我们需要忽视掉视体中的z轴，将顶点拍扁；然后我们可以将顶点在轴向上进行缩放，将其拉伸对齐到像素网格中...上面的图是一个标准的正交投影的形式，在这里我们可以看到相机由相机自己的相机坐标系和一个立方体形的视体组成，在这幅图中就提出了几个问题： 此处相机坐标系为什么z轴正方向和视体不在同一个方向上？...而这种变换显然是非线性变换，如何在矩阵运算中处理这个问题呢？上一节介绍仿射变换的时候提到了标记位w在透视投影中有意义，这就是这里使用到的透视除法，这个w值是其他坐标的缩放程度。
3D头部特效 3D特效是在现有2D特效基础上的次元升级，效果更逼真，可玩性产生质的飞跃，亦能在一些眼镜、帽子等试戴类应用中大放异彩。 WebAR·3D头部特效能力展示 应用场景 1. ...试穿试戴 如何让消费者拥有与线下一致的购物体验，是线上购物平台的关注重点。随技术发展，虚拟试穿试戴正变得越来越流行。消费者可以随时了解商品的外观、材质、穿戴效果等，为购买提供直观的参考 2. ...精准贴合 模型是否拟合人脸是3D效果好坏的关键，针对这个问题，研发团队不断优化模型跟踪算法，精准捕获头部动作，使得模型定位更贴合，效果更逼真，在Web平台做出了一流体验。 2. ...自iOS15带来拟我表情以来，厂商们纷纷推出了各自的表情、人像系统，以增添视频聊天的乐趣。客户端进展的如火如荼，Web端却缺乏通用的解决方案。...线上会议 随着浏览器的发展，Web会议类应用层出不穷，如何在众多同类应用中脱颖而出，就需要给自己的产品加点”料“。
关于视觉定位挑战赛 视觉定位是一个估计6自由度（DoF）相机姿态的问题，从中获取一个给定的图像相对于一个参考场景表示。视觉定位是增强、混合和虚拟现实等应用以及机器人技术（如自动驾驶汽车）的关键技术。...上图分别展示了三角化的3D模型（上）以及同一个场景但是在不同光照条件下拍摄的图像（下四图）。...假如建图时的光照左下图，定位时为后续的三种光照，由于光照条件已经发生了较大的差改变，即使使用人眼仍需要仔细辨别才能判定这是同一个地点，但如何让计算机理解这是同一个地点同时计算出此时相机的位姿呢？...本方案的成功应用，可见这两个网络在该定位任务中也能发光发热。...本方案使用了已经建好的模型提供的「scene graph」得到与当前帧共视最好的前20张图像，然后再去提取SP特征+SG进行匹配，得到2D-2D数据关联。
，片元与像素的区别在于片元拥有比像素更多的信息例如像素拥有深度值，法线，纹理坐标等等信息。...，也就是由线段组成，因此如何在屏幕上绘制出线就是光栅化的关键。...那么此时的要求就是如何在合适的时候选择合适的排列方式让折线最终能连接到重点且整体看上去和真实的线接近 解决方法很符合直觉，横向从左往右开始绘制，然后每绘制完一个像素就将两个候选像素的平均值的坐标也就是(...但是这仅仅是最简单的着色方法，实际中三角形常常是互相连接出现的，如何对两个三角形之间的公共边进行着色呢？...，其他两个剔除则在书里简单介绍了一下 视体剔除的与光栅化阶段中的视体裁剪并不一样，视体裁剪目的是精细确定场景中哪些物体不会出现在视体中并防止片元投影之后发生撕裂，而视体剔除是为了减少视体裁剪部分的负担。
总结起来这个方法应该是一个快准狠的一个方法。 light-head r-cnn非常灵活和通用，这个在后面讲我那个方法的结构的时候会有所体现。...而在two stage中，第一个stage只是做一个二分类，它的channel就不会很多。...但是可以通过在后面加一个到81类的全连接层来出最后的结果。 ?...这是为什么呢？因为第二个stage的两个全连接层计算量挺大的，不能直接把pooling的feature map给减小；即便是要减小，也要把第二个stage的计算量给砍下来。...这个是怎么样达到比别人高的呢？相比R-FCN，我们其实是在第二个stage上加了一个廉价的只有一个全联接层的子网络，这个子网络能提1.8个点。
再打开Max文件，导出为FBX文件，使用默认设置，FBX文件也放置在和Max文件相同的目录下，如 导出的时候，可以将模型简单的分类，如地面、植被、楼房等，也可以将模型分为几个区域，如小区1，小区...在场景视图中操作在场景视图的上方有一个包含布局模式选择的工具栏 工具栏 尽管现在的工具栏没有附着在场景视图窗口上，但是位于左侧的四个按钮可用来在场景视图中导航并操纵物体，中间的两个用来控制选中的物体轴心如何显示...但是物体中的每一个都会做许多不同的事情。如果每一个物体都是一个游戏物体，我们怎么从一个静态房间中区分一个具有强大交互能力的物体？是什么使得游戏物体相互不同呢？ 答案就是游戏物体是一个容器。...任何在脚本中申明的公有变量都将在游戏物体的检视面板中显示为可编辑或可连接。编写脚本的时候，你能够直接访问任何游戏物体类的成员。你可以在这里看到一个游戏物体类的成员列表。...使用正规化视口矩形非常容易的创建一个两玩家的分屏游戏效果。在创建了两个相机之后，改变玩家一的 Ymin为 0.5,玩家二的 Ymax为 0.5。
最后他还分享了一些“如何在大公司和创业公司做好研究？”的心得。 计算机视觉发展现状 去年夏天我加入旷视科技，就是大家所熟知的Face++，Face++其实是早期一款产品的名字，而并非公司名称。...旷视科技在2011年~2014年做了一个Face++这样的人工智能开放云平台，提供人脸识别、图像识别的开放服务；从2014年开始，公司聚焦在两个方向：一个是互联网金融，以提供人脸识别认证服务为主，另外一方面是...另外一类是叫测度学习的方法，学习一个feature，来自同一个人的不同照片距离比较近，不同的人的照片距离比较远。 两种方式都很好，而且还可以结合。那现在人脸识别的进展是什么样子的呢？...如果你想识别图中的鸟的话，实际上我们还是需要一个很大的 receptive field 的。...我为什么相信这件事呢？今天世界上所有最聪明的人都在投入做人工智能。这张照片是我参加 CTC 大会时拍的，以前这是一个图形学的会议，会研究游戏怎么做。
由此可见，物体与其所发出声音之间的天然对应关系为模型的训练提供了自监督信号。并且，大部分物体在视觉和听觉上均具有类间差异大而类内差异小的物理性质。...基于这一思想，该研究提出用聚类的方法对基于单声源定位得到的所有样本的视觉表征进行聚类。聚类的每一个簇被认为能够代表一种语义类别的视觉表征的集合。...对于某一类别而言，若特征图中存在对该类别视觉表征响应比较大的区域，则可认为该区域存在这一类别的物体。此时，画面中存在的物体能够被初步定位。...在可视化定位图中，每张图展示了一类物体的定位结果，且发声物体有较大响应，而不发声物体未响应或响应很低。可以看到，尤其在合成的含有不发声物体的复杂多声源场景中，该方法具有较大优势。...这一特点为视觉领域其他典型任务，如物体检测，向无监督方向的发展提供了新的角度。对于无监督物体检测任务来说，两个关键问题分别是物体边界框的构建和类别伪标签的生成，而判别性声源定位任务与其不谋而合。
本期主讲人为旷视研究院研究员彭超，同时也是MegDet论文第一作者、COCO 2017 Detection竞赛主力队员，在比赛中主要负责物体检测模型的撰写、训练和调优工作，拥有丰富的深度学习模型调优经验...图中的柱状图展示了我们在相同基础下，增加不同模块导致的模型精度增加。...如果是处理两类的物检问题，你实际上可以在后端再接一个比较小的分类器，来把误检的框给去掉。...但就我们的经验来说，如果是做一个多类物体检测算法，特别是像COCO比赛这类的物体检测器，你很难有一个较好的小分类器。...就我个人来说，我认为只要能在限制性条件下涨点的策略都是有意义的研究路线，但如何来实现限制性条件下能涨点，就得具体看你们就做这个模型的一个需求。
人工智能创新技术持续涌现，推动新一代技术浪潮向前发展，解决一个个技术难题，其中如何在资源有限的终端场景实现 AI 模型的有效部署，是加速 AI 落地的重要问题。...AI 工程师们研发了各种试图缩小模型大小并保持性能的办法，例如量化和蒸馏。 目前相对成熟的模型量化方案是 INT8 量化。...分享时间：北京时间 9 月 2 日 18:00-19:00 【关于旷视天元 MegEngine】 旷视天元开源深度学习框架 MegEngine 是旷视自主研发的国产工业级深度学习框架，是旷视新一代 AI...MegEngine 是一个快速、可拓展、易于使用的深度学习框架，拥有以下三大关键特点： 训练推理一体：训练推理同一内核，模型结构、量化、前后处理、动态 shape 甚至求导均可 放入模型 进行推理，训练推理轻松对齐精度...：扫描下方「AI 开发者日 - AI 开发与工程实践 Workshop」专属活动二维码，点击右上角“预约线上参会” 9 月 2 日 18：00，通过 WAIC 2022 云平台 3.0 个人主页 “我的预约
（如：苹果的移动设备都是是以左上角为坐标原点） w, h 要渲染的视口尺寸，单位是像素 glDepthRange void glDepthRange(GLclampf n, GLclampf f)...) 【完成图中 3】 设置图形的视图区域，对于 3D 图形还可以设置 depth- range --> glViewport 、glDepthRange 第二次变换：视变换，世界空间到摄像机空间 （...2 -> 3 ） 上面提到， ES 版本没有 gluLookAt 这个函数，但是我们知道，这里做的都是矩阵运算，所以可以自己写一个功能一样的矩阵函数即可； // 我不想写，所以可以用 GLKit 提供给我们的函数...，当然也可以写成一个；因为它们是一矩阵，等同于一个常量，所以使用的是 uniform 变量，变量类型就是 mat4 四乘四方阵（齐次矩阵）； 第三步，就是外部程序赋值这两个变量 注意，要在 glUseProgram...函数后，再使用 glUniform 函数来赋值变量，不然是无效的；* 依次完成 模型变换、视变换、投影变换，即可；它们两两用矩阵乘法进行连接即可； 如：modelMatrix 点乘 viewMatrix
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...： 为何源码中别人的注释和自己写的注释显示效果完全不一样呢 其实是设置问题而已(今天才知道… 尴尬了) 点击图中的铅笔就可以切换为注解源码，效果如下： 再点击图中左上角的图标就切换回了注释的阅览视图...的注释中加入指向Student类以及其中属性和方法的超链接: 图中的5个@see注解后的链接分别指向Student类、age属性、pub属性、getName方法、printWords方法 需要注意的是...，并不会如原注释般换行 当写为： /** * * hello world * * hello world */ @Data public class User { 效果为： 此时两个...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Brain++：旷视自研人工智能算法平台 很多人会误以为这仅仅只是旷视的一个深度学习框架，或者是企业内部开发的云计算平台。...编程和表示层进行用户交互，能够使用高级编程语言（如 Python）执行用户的命令。 2....除了支持深度学习框架中所有的基本功能，MegEngine 还有很多高级功能，如支持神经架构搜索、网络剪枝和构建低比特的小型神经网络（基于旷视提出的 DoReFaNet）等。...为杜绝浪费，Workspace 中不带 GPU，那训练程序需要 GPU 怎么办呢？...比如，使用聚类算法，旷视可以使某项标注任务的成本下降为原有的 10%。一些标注任务通过算法辅助验收，效率提升 150% 以上。
规范化的向量 N 和 L 的点积是两个向量之间夹角的一个度量。两个向量之间的夹角越小，点积的值越大，而表面会受到更多的入射光照。...BlinnPhong光照模型： ? 当视向量（V）和半角向量（H）之间的夹角很小时，材质的镜面反射外表将变得很明显。N和H的点积的幂确保了镜面反射外表当H和V分开的时候能够迅速的减弱。...u_LightClusterBuffer：灯光聚类纹理，存储 点光源 和聚光灯 相对于当前 3D模型的信息。 ? 平行光 ? 平行光的数据结构： ?...函数 getClusterInfo 的实现：函数需要的参数 （聚类纹理(u_LightClusterBuffer) ， 视图矩阵 (u_View) ， 摄影机视口 (u_Viewport) ， 投影参数...通过以上内容的介绍，我们可以了解到：如何在LayaAir引擎中获取3中灯光数据（平行光，点光源，聚光灯），如何去计算经典光照模型（环境光，漫反射光，镜面反射高光）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 视锥就是场景中的一个三维空间，它的位置由视口的摄像机来决定。这个空间的形状决定了摄像机空间中的模型将被如何投影到屏幕上。...这个金字塔再经过前、后两个剪切面的分割，位于这两个面之间的部分就是视锥。只有位于视锥内的对象才可见。 视锥由凹视野（ 在上图中，变量 投影矩阵是一个典型的缩放和透视矩阵。...又因为投影矩阵需要将摄像机放在 将两个矩阵相乘，得到下面的矩阵： 下图显示了透视变换如何将一个视锥变换成一个新的坐标空间。注意：锥形体变成了直平行六面体，原点从场景的右上角移到了中心。 ...这个空间的形状决定了摄像机空间中的模型将被如何投影到屏幕上。透视投影是最常用的一种投影类型，使用这种投影，会使近处的对象看起来比远处的大一些。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
用一些传统模型（如随机森林）进行实验通常不会花费很长时间，而这将有助于评估深度学习的所有潜在提升，并针对你的问题提供更多权衡深度学习方法和其他方法的视角。...我经常向公司提出获取更多数据的建议，但他们视我的建议如疯人疯语，这让我很吃惊。是的，投入时间和金钱去收集更多的数据是可行的，而事实上，这通常也是你最好的选择。...微调的基本思想是取一个一定程度上跟模型所在域相似的非常大的数据集，训练一个神经网络，然后用你的小数据集对这个预先训练好的神经网络进行微调。...从上图中可以看出，基于每个类的样本数量的性能是如何变化的，以及微调对于一些小型数据集（CUB）是多么有价值，而对于其他数据集（CIFAR-100）则没有那么有价值。...我将其作为最后的选择，是因为结合先验知识可能是一个挑战，通常也是最耗费时间的。 九、让深度学习在小数据上也能变得很酷 希望本文为你提供了一些关于如何在有限的数据上使用深度学习技术的思路。
基础 如先前所提到的，类图的目的是显示建模系统的类型。在大多数的 UML 模型中这些类型包括： 类 接口 数据类型 组件 UML 为这些类型起了一个特别的名字：“分类器”。...相反的，我将会把重点集中在每种关联的用途，并说明如何在类图上画出关联。 双向（标准）的关联 关联是两个类间的联接。...软件包使建模者能够组织模型分类器到名字空间中，这有些象文件系统中的文件夹。把一个系统分为多个软件包使系统变成容易理解，尤其是在每个软件包都表现系统的一个特定部分时。3 在图中存在两种方法表示软件包。...既然这样，我为什么要在这里提及数据类型和接口呢？你可能想在结构图上模仿这些分类器类型，在这个时候，使用正确的记号来表示，或者至少知道这些分类器类型是重要的。...它允许你显示一个类或另外的一个分类器如何在内部构成。这在 UML 1. x 中是不可能的，因为记号限制你只能显示一个类所拥有的聚合关系。
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