引言 2D 人体姿势估计旨在从整个图像空间中定位所有人体关节。但是想要实现高性能的人姿态估计，高分辨率是必不可少的重要前提，随之带来的是计算复杂度的提升，导致很难将其部署在广泛使用的移动设备上。...条纹环境建模 SCM 利用分组矩阵 x_q 在单一空间维度（ H 或 W ）上将特征分组，并输出条纹环境特征。...空间线性变换 SUT 通过一个1 × 1卷积核将已经分组的特征进行转换，其中该卷积核通过剩余空间维度上的关注向量来训练。...证明了SUSA模块在捕捉高分辨率细节方面具有明显优势 表2 不同的输入大小与模型深度的效果对比 如表2所示，针对不同的输入大小与模型深度，X-HRNet在性能上都全面超过了 Lite-HRNet。...同时在所有Shuffle块中移除了两个1×1卷积，并将得到的网络作为 baseline。如表3所示。
在其他空间维度上保持较窄的内核形状，便于捕获局部上下文，防止不相关区域干扰标签预测。 在网络中使用这种长而窄的池内核，可以使语义分割网络能够同时聚合全局和局部上下文信息。...例如，在上图中，输出张量中以黑框为界的正方形与所有与它具有相同水平或垂直坐标的位置相连(被红色和紫色边框包围)。因此，通过多次重复上述聚合过程，可以在整个场景中构建长期依赖关系。...它具有两个空间池化层，然后是用于多尺度特征提取的卷积层，以及用于原始空间信息保留的2D卷积层。每次合并后的特征图的大小分别为20×20和12×12，然后通过求和将所有三个子路径合并。...然后将两个子模块的输出被串联在一起，并引入另一个1×1卷积层以进行通道扩展。其中，除了用于通道数量减少和扩展的卷积层以外，所有卷积层的内核大小均为3×3或3的倍数大小。...将SPM添加到每个阶段中最后一个构建块的3×3卷积层和最后一个阶段中的所有构建块之后。 SPM中的所有卷积层共享相同数量的输入张量通道。对于MPM，由于其模块化设计，我们直接将其构建在主干网络上。
——所以，你以为大模型真的实现了zero-shot，真的在吸收和记忆的基础上，涌现了推理甚至创新，实际上都是人家见过千万次，早已倒背如流的答案。...而且，虽然这篇工作针对于多模态模型，但LLM也会有相同的问题，比如我们熟知的幻觉就是一种表现形式，面对训练数据中没有的东西，LLM就开始胡编。...另一方面，训练数据的分布往往都是不均匀的，有些种类的数据频度高，那么对应到推理结果上的表现自然就好。...比如下面这个例子，模型在之前的训练中学到了马的形状、老虎的条纹和熊猫的黑白色， 这时你再告诉模型：斑马长得像马，并且有黑白相间的条纹，模型就可以在从没有见过斑马的情况下对其进行分类。...， （vii）仅从图像或文本域中分离的概念频率 而结果表明，对数线性缩放趋势在所有七个实验维度上都持续存在。
一些 padding 操作 [1] Padding 做了一些非常机智的办法来解决这个问题：用额外的「假」像素（通常值为 0，因此经常使用的术语「零填充」）填充边缘。...然而，像素总是以一致的顺序出现，而且附近的像素互相影响。例如，如果某像素附近所有像素都是红色的，那么该像素极有可能也是红色的。...即使我们将有相同大小和相同局部区域的核（3×3），应用到条纹卷积的输出，核将会拥有更大的感受域： ? 这是因为条纹层的输出仍然代表相同图像。...它不像调整大小那样裁剪，唯一的问题是，输出中的每个像素都是一个较大区域（其他像素被丢弃）的「代表性」，从原始输入的相同的粗糙位置。...两个都是增加感受域的方法，扩张卷积是一个单独层，而这是发生在一个正规卷积上，之后是条纹卷积，中间帧是非线性） ?
通过对降雨-清洁图像对的线性训练，核预测网络可以预测空间变化的核，这些核适应不同厚度和强度的降雨条纹，同时保留对象边界。我们在图2中展示了一个递减示例。...请注意，所有比较方法的时间成本都是在使用Intel Xeon CPU（E5-1650）和NVIDIA Quadro P6000 GPU的同一台PC上逐一评估的。...更具体地说，在具有挑战性的Rain100H数据集上，其中雨条纹覆盖了图像的大部分，我们观察到EfDeRain使用rank1方法（即RCDNet）实现了几乎相同的PSNR和SSIM，同时速度快了88倍。...如图6所示，7，我们的方法实现了与顶级方法（即RCDNet）几乎相同的PSNR和SSIM，并且优于所有其他基线，同时运行效率是RCDNet的71倍以上。...特别是，在案例2中，RCDNet和SPANet都未能去除较宽的雨带，而我们的方法成功地处理了所有的雨带并且获得的降级图像与地面实况几乎相同。
同样有趣的是，随着训练数据时间的推移，模型的性能呈线性下降。这一点在月份粒度和年份粒度上的结果都是如此。同时在特定月份训练的模型在同年其他某几个月份的表现也会相对较好（如下图中的对角线条纹现象）。...多时间尺度上的时间错位 以年为单位的模型线性性能退化 之前关于时间错位的研究表明，模型会随着时间逐年退化。...与之前的研究结果一致，本文观察到每个任务中都存在着线性退化的特点，无论模型的大小（更多详情请参见表 4）。与 早先研究结果一样，有些任务（如政治派别分类）的退化比其他任务更明显。...原文附录中的 §A.2 中会对这些差异进行量化。 以月为单位的模型非线性性能退化 接下来，本文介绍了按月为单位的时间错位问题。这个问题尚未得到探讨。...每隔 12 个月出现的平行于对角线的条纹可以捕捉到这种模式，这表明特定月份的模型在其他年份的相同月份往往表现更好。本文在附录图 12 中量化了这些困惑度差异。
具体而言，TAB 使用局部像素级注意（LPA）来捕捉局部空间信息，以及全局条纹级注意（GSA），包括水平条纹注意和垂直条纹注意，来捕捉全局空间信息，这使得 TAB 能够处理具有各种方向和大小的雨天和雪天模式...Jiang等人[16]提出了一种多级金字塔架构，以细粒度到大粒度的方式重复移除雨条纹。对于图像去雪，以前的研究主要关注解决不同大小的雪状图案。...GDA是一种基于梯度上升分析的方法，用于提取输入数据中的局部特征。具体来说，GDA通过对输入数据进行局部线性变换，使得输入数据的局部梯度发生改变。...然后，作者通过梯度上升算法来优化这些局部线性变换，从而提取出输入数据中的局部特征。...为了进行公平的比较，作者在这个混合训练集上优化TANet以及所有比较方法。对于评估，作者利用三个合成数据集和一个真实世界测试集来展示TANet的有效性。
例如，执行第二次模糊通过会将滤镜大小增加到5×5。来做吧。 首先，将单个blit的所有代码放入单独的Blit方法中，以便我们可以重用它。它的参数是命令缓冲区，源和目标ID，以及通道。 ?...5.1 深度条纹 将片段函数添加到HLSL文件中以绘制深度条纹。从采样深度开始，通过_MainTex进行采样。可以使用SAMPLE_DEPTH_TEXTURE宏使其适用于所有平台。 ?...然后调整DepthStripesPassFragment，以便对颜色纹理和深度纹理进行采样，并将颜色与条纹相乘。 ? ? （给深度条纹上色） 5.3 跳过天空盒 条纹将应用于所有物体，包括天空盒。...5.4 仅不透明的后处理 除天空盒外，透明几何也不会写入深度缓冲区。因此，条纹将基于其背后的内容而应用于透明表面的上层。景深等效果的行为方式相同。对于某些效果，最好不要将它们完全应用于透明对象。...我们还需要确保在渲染不透明的后期处理效果之后正确设置了渲染目标。再次设置颜色和深度目标，这一次我们要确保它们已加载。 ? ? ? （不透明几何图形后绘制深度条纹。）
如果已知LCD像素间距的大小 和每个条纹周期的LCD像素数 ，则一个摄像机像素可以根据公式（1）和（2）的相位值，唯一地定位其在世界坐标系中的相应的物理位置，。...为了提高相位靶标的定位精度，保证后续标定过程的适当输入，研究了一种噪声补偿算法来对相位靶标进行细化。作为[19]中使用的虚拟散焦技术，可以应用于捕获的条纹模式。然而，很难确定过滤器的大小。...随着窗口大小从0（没有应用拟合和插值)增加到5个像素，重投影误差的均方根（均方根）显著降低(如红线所示）。在这个过程中，旋转矩阵R的误差和平移矩阵t的误差也都减少了（分别由黑线和绿线所示）。...每10个相机像素被选择形成一个大小为161×121的网格作为输入，用世界坐标中的对应点标定相机。线性投影模型下所选像素的畸变如图10所示。 图片 图11 标定结果采用两种标定方式。...然而，在这个实验中有几个不同的因素需要考虑：（1）很难获得这些方法的开放代码；(2) 其中一些方法基于特定的标定靶标，因此无法保证对比实验具有相同的标定输入。
主要两类：影像型莫尔条纹和投影型摩尔条纹 ①影像型摩尔条纹 优点：测量精度高 缺点：要求较大光栅面积，至少覆盖待测轮廓，且光栅要紧挨待测物体 ②投影莫尔法 将一个光栅投射到被测物体上，旁边使用另一个光栅观测行程的摩尔条纹...，分析观测到的摩尔条纹，就可得到深度信息。...3.立体视觉法 原理：由多幅图像（一般两幅）来获取物体三维几何信息的方法。主要模仿生物，几乎所有具备视觉的生物，都是两个眼睛。...若沿着一行扫描编码结构光的数字投影条纹图案，我们会发现离散编码的图案中，码字(codeword)相同的区域其扫描轮廓线的值也是一样的，而相同码字区域的大小也很大程度上代表了重构出来的三维点云的密度；然而...然而非周期性模式往往限制了模板大小，目前图像亮度等级有限，只有256级的情况下，无法绝对唯一地标识大范围空间。因此，周期性模式图像配合时间域交叉技术获得广泛认可。
在第一篇文章里面，我提到计算摄影学是计算机图形学，计算机视觉，光学和传感器等领域的交叉学科，在这个领域我们可以用强大的图像算法，对传感器所获取的信息做任意的处理，得到丰富多彩的效果。 ?...这里： 线性，是指最终生成的像素值是由邻域像素值线性混合而成 移不变，是指不管对于哪个坐标的像素，其线性混合的系数都是一致的，不会因为像素坐标的变化而变化 一个非常典型的线性移不变滤波器是Box Filter...3x3的box filter可以表示为： ? 这里我们可以很容易看到，如果图像的尺寸为HxW, 滤波器尺寸为NxN, 则二维滤波器的时间复杂度为O(WHN2), 那么有没有方法可以降低此复杂度呢？...对于离散的数字图像，我们一般取半径为2~3σ的窗口大小作为滤波核的尺寸, 例如下面是一个典型的3x3的高斯滤波核： ?...总结 这篇帖子主要介绍了图像的线性移不变滤波器，它只是所有可能的图像变换中的一种基本形式。在后面的帖子中，我还会进一步介绍更多的图像变换的知识，感谢你的阅读。 ?
显然这个问题用一个线性分类器的话很难取得最好的效果。有没有办法通过组合一系列和正方形平行的线（每条线都相当于一个线性分类器）来获得一个比较好的分类效果呢？...来源：Andrew Ng在Coursera上机器学习的讲义。 GBDT并不一定总是好于线性回归或逻辑回归。根据没有免费的午餐原则，没有一个算法是在所有问题上都能好于另一个算法的。...GBDT 与 XGBoost 区别 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）...这个公式形式上跟ID3算法（采用entropy计算增益） 、CART算法（采用gini指数计算增益） 是一致的，都是用分裂后的某种值 减去 分裂前的某种值，从而得到增益。...树与树之间的Boosting逻辑是：新树拟合的目标是上一轮目标函数负梯度的值，而这个损失函数也可以自定义，只需满足具备一阶可导即可。GBDT最终的输出结果是将样本在所有树上的叶子值相加。
高亮显示的权重从零增加到一。中间调权重等于一个减去其他两个权重。这个想法是阴影和高光区域不会重叠（或只有一点），因此中间色调的重量永远不会变为负值。...（蓝色的阴影，分色的中间调，黄色高光） Unity控件的色盘工作相同，除了它们限制输入的颜色并允许更精确的拖动之外。在没有限制的情况下，使用HVS颜色选择器模式调整颜色以某种程度上模仿此功能。...从现在开始，在进行颜色分级的对比度步骤之后，我们将进入线性或ACEScg颜色空间。除了应使用ACEScg空间中的AcesLuminance计算亮度外，其他所有操作仍然相同。...因此，LUT纹理的高度等于配置的分辨率，其宽度等于分辨率的平方。使用默认的HDR格式，获得具有该大小的临时渲染纹理。...因此，我们坚持每次渲染摄像机时都重新创建LUT的简单方法。URP和HDRP也可以这样做。 3.6 LUT 条纹 尽管我们现在使用LUT进行颜色分级和色调映射，但结果应与以前相同。
由于CMOS sensor的曝光方式是一行一行的方式进行的，任何一个pixel的曝光时间是一样的，也就是同一行上的每个pixel的曝光开始点和曝光的时间都是一模一样的，所以同一行的所有点所接收到的能量是一样的...，而在不同行之间虽然曝光时间都是一样的，但是曝光的开始点是不同的，所以不同行之间所接受到的能量是不一定相同的。...为了使不同行之间所接受的能量相同，就必须找一个特定的条件，使得每一行即使曝光开始点不同，但是所接受的光能量是相同的，这样就避开了flicker，这个特定的条件就是曝光时间必须是光能量周期的整数倍时间。...模拟电压过低导致竖向条纹。提高AVDD后问题解决。 在调试 OV7725时发现，刚打开摄像头时图像有条纹，开了一段时间后图像就正常了，有没有哪位知道是什么原因；不正常的图像如下。...解决办法 将模拟电和数字电分离单独供电 图像上有固定的锯齿状垂直条纹 图像上有明显的垂直条纹，全屏分布，非常细密，好像百叶窗一样。
因此，这里列出了所有你可能做错的11件事情，并根据相关经验，给出解决办法: 1.你忘了使数据标准化 2.你忘记检查结果了 3.你忘了预处理数据 4.你忘了使用正则化 5.你使用的批处理太大 6.你使用的是不正确的学习率...正如我们所知道的，避免过度拟合和提高网络准确度的最好方法就是拥有更多的数据，从而确保神经网络不会两次碰到相同的错误！...最适合使用GPU并行度的批处理大小可能不是最好的，因为在某种程度上，更大的批处理将需要对网络进行更多的训练，以达到同样的精度。不要害怕从很小的批处理开始训练，比如16、8、甚至是1。 -为什么？...由于正值的梯度很大，这似乎不是一个问题，但是，层与层是可以叠在一起的，负的权重可以将那些梯度很大的正值变为梯度为0的负值。通常来说，无论输入是什么，一部分甚至所有隐藏单元对于成本函数都具有零梯度。...当然，所有这些都是高度依赖于环境的，并且没有简单的自动解决方案——拥有好的直觉仍然是决定隐藏单元数量的最重要的因素。
准备工具和材料 在开始之前，请确保准备好必要的压接工具和材料，如图 1 所示： [图 1：压接 Cat5e 电缆的工具] 一段未压接、未屏蔽的Cat5e 散装电缆。...每对由纯色和条纹色表示，包括橙白色条纹和纯橙色、绿白色条纹和纯绿色、蓝白色条纹和纯蓝色、棕白色条纹和纯棕色，将这些对分开。 [图 3：四对双绞线。] 第三步：选择接线标准。...第五步：将电线插入 RJ45 连接器，确保每根电线都到达 RJ45 连接器的顶部，否则，新压接的 RJ45 连接器可能没有办法正常工作。...第六步：用压线工具压接新制作的RJ45连接器并用力按压，确保连接器的触点与8根线完全连接，这样就完成了Cat5e网线的一端RJ45连接器。 在 Cat5e 跳线的另一端重复第一步到第六步。...对于直通型，只需在电缆两端使用相同的接线标准即可，它通常被称为“跳线”，可以用于几乎所有用途，例如将计算机连接到路由器。
这意味着两件事情：首先，你应该确保你确实掌握了这些几乎相同的方法中的一种，并且始终不抛弃它。你真的不需要同时掌握逻辑回归和线性支持向量机，你只要选择一个就够了。...这些方法几乎都是相似的，关键的不同就在于底层模型。深度学习还有些特别的东西，但线性模型在表现能力上几乎都是相同的。...虽然，训练时间、解决方案的稀疏度等可能会有些不同，但在大多数情况下你会得到相同的预测性能。 其次，你应该了解所有的特征工程。...例如，如果你正在做手写字体识别，你就会发现有没有一个识别度高的颜色并不重要，你只要有一个背景和前景就OK了。...好消息是，在多参数的情况下你可以并行操作，因为每个部分都是独立运行的。这 种对每个独立数据集进行相同操作（分割，提取，转换等）的过程，被称为“密集并行”（没错，这是一个技术术语）。
(当然实际各个软件还是略有差异的，这些都是我个人认为不错的笔记软件) 一句话概括: Notion= Typora + TodoList + Excel + 个人博客 +视频音频录音+团队协作+所有你能想到的...2021-12-08 12.09.00.gif 4.内容可折叠，可生成目录结构 2021-12-08 13.09.37.gif 在 Notion 中写长篇笔记的时候，字数特别多，下拉都需要很久，有没有办法将内容折叠起来...---- Notion有没有办法解决这个问题呢？有！ Table of Content （ Toc）中文就是目录的意思，当点击目录中的某个标题时，就可以快捷跳转到该标题下。...笔记软件排行榜(野榜~) 主观排名非引战，每个人都自己的No.1，欢迎在评论区讨论分享各个笔记软件的优缺点~ 第一梯队 Notion 我来wolai 飞书 语雀 其实后三个都是notion的模仿者，(就是你...第三梯队 word、记事本（当初的我） 最后附上一张我的使用图吧，很多功能我没用上所以不能完全展示notion的强大之处，但就我所体验到的，几乎满足我所有需求，也真正地爱上了写作，这种感觉是我之前从来没有过的
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