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地平线提出AFDet：首个Anchor free、NMS free的3D目标检测算法

编码后，应用上采样necks的CNN输出特征图，连接到五个不同的heads来预测BEV平面上的物体中心，并回归3D边界框的不同属性。最后，将五个heads的输出结果合并在一起，生成检测结果。...Object localization in BEV 对于热图head和偏移head，预测关键点热图和局部偏移回归图。关键点热图用于查找目标对象中心在BEV中的位置。...z-axis location regression 在BEV中进行目标对象定位之后，便只有目标对象 x-y location。因此需要z轴定位head来回归z轴值。...neck部分用于对特征进行上采样，以确保来自主干不同块的所有输出具有相同的空间大小，以便可以将它们沿一条轴连接在一起。图2显示了主干backbone和neck的详细信息。...在生成特征图的过程中，不会降低采样率，减少下采样的步幅只会增加FLOP，因此也减少了backbone和neck的卷积数量。

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    2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x表示i号怪兽在x轴上的位置

    2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x[i]表示i号怪兽在x轴上的位置；hp[i]表示i号怪兽的血量 。...range表示法师如果站在x位置，用AOE技能打到的范围是：[x-range,x+range]，被打到的每只怪兽损失1点血量 。返回要把所有怪兽血量清空，至少需要释放多少次AOE技能？...福大大 答案2021-05-08： 1.贪心策略：永远让最左边缘以最优的方式(AOE尽可能往右扩，最让最左边缘盖住目前怪的最左)变成0，也就是选择：一定能覆盖到最左边缘, 但是尽量靠右的中心点。...this.lazy[rt] this.sum[(rt<<1)|1] += this.lazy[rt] * rn this.lazy[rt] = 0 } } // 在初始化阶段...，先把sum数组，填好 // 在arr[l~r]范围上，去build，1~N， // rt : 这个范围在sum中的下标 func (this *SegmentTree) build(l int, r

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    CHEM SCI｜基于约束贝叶斯优化，采用变分自编码器进行自动化学设计

    自动化学设计是可以用来生成具有优化属性的新分子的框架。在自动化学设计的原始模型中，变分自编码器（VAE）的潜在空间上加入了贝叶斯优化，但这样往往会产生无效的分子结构。...因此，了解这些死区的起源是很重要的。产生“死区域”的原因是：（1）高维度的潜在空间将在训练期间的学习流形中产生“死区域”。（2）由于不均匀的训练数据，数据空间的未采样区域可能在潜在空间中产生缺口。...图2中表现了从“死区域”采样对SMLIES码的相关影响。在作者的实验情况下，贝叶斯优化与VAE是解耦的，因此不知道学习到的流形位置。在许多情况下，贝叶斯优化获取阶段的探索性行为将推动无效点的选择。...图2 : VAE产生的分子在潜在空间的二维主成分分析，X轴和Y轴是主成分分析选择的两个主要成分，右边色块表示不同值显示的颜色。直方图显示了潜在点的坐标投影密度。...图4 : 由约束贝叶斯优化模型所产生的新分子的最佳分数。 4.结论 约束贝叶斯优化在自动化学设计模型领域中的改进:（1）由约束贝叶斯优化所生成的分子有效的概率更高。在原模型的基础上提升较大。

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    Pandas数据可视化

    也可以用来展示《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）给出的评分数量的分布情况：  如果要绘制的数据不是类别值，而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图：简单直观，很容易根据柱子的长短看出值的大小...，易于比较各组数据之间的差别 折线图： 易于比较各组数据之间的差别； 能比较多组数据在同一个维度上的趋势； 每张图上不适合展示太多折线  面积图就是在折线图的基础上，把折线下面的面积填充颜色 ： 直方图...数据倾斜： 当数据在某个维度上分布不均匀，称为数据倾斜 一共15万条数据，价格高于1500的只有三条 价格高于500的只有73条数据，说明在价格这个维度上，数据的分布是不均匀的 直方图适合用来展示没有数据倾斜的数据分布情况...points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改x轴 y轴标签字体   上图显示了价格和评分之间有一定的相关性：也就是说，价格较高的葡萄酒通常得分更高。...一：对数据进行采样 二：hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形，然后根据其内的值为这些六边形上色： 上图x轴坐标缺失，属于bug，可以通过调用matplotlib的

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    手机侧信道窃听攻击

    通过在后台运行的AccDataRec APP同时收集加速度计读数。记录加速度信号后，计算每个轴的连续小波变换并生成相应的比例图，这些比例图显示了频率分量的大小如何随时间变化。...一个重要的观察结果是，对于所研究的每个语音信号，被测试的加速度计始终在z轴上响应最强，其次是y轴，然后是x轴。实际上，无论智能手机是放在桌子上还是用手拿着，这种关系都保持不变。...最后，二维频谱图可以通过：其中x(n)和|STFT{x（n)}(m，w)|分别表示单轴加速度信号及其对应的STFT矩阵的大小。因为沿三个轴都有加速度信号，所以每个单字信号可以获得三个频谱图。...与桌面设置相比，手持设置中的加速度计将在x轴和y轴上显示出较低的SNR。因此，应将更多注意力（权重）分配给z轴。在下表中，在“Table”和“Hand-hold”设置中显示了模型的测试准确性。...然后将测试句子的加速度信号分割成单个单词的声谱图，并使用热词搜索模型对其进行识别。如上表所示，识别模型可以在这8个热词上平均获得90％以上的识别准确度，比10位数字上的识别准确度略高。

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    Quiver：让你的多卡GNN训练更快

    一、整体介绍 所有研究图机器学习系统的团队都知道基于采样的图模型训练性能瓶颈在图采样和特征聚合上，但两个瓶颈背后的本质到底是什么？...我们可以看到在同样不需要存储图在GPU显存中的情况下，Quiver的采样在真实数据集上提供大约20倍的性能加速。...(具体benchmark代码见项目链接) 当用户的GPU足够放下整个图的拓扑数据时，可通过设置采样参数mode=GPU选择将图放置在GPU上以获得更高的性能。...考虑到上述的访问带宽层级关系以及图节点的访问不均匀性质，Quiver中的quiver.Feature根据用户配置的参数将特征进行自动划分存储在GPU显存以及CPU Pinned Memory中, 并将热点数据存储在...具体到一个Clique内部的数据访问如下所示，我们将热数据存储在Clique内的机器上，仍然一个Kernel完成不同GPU、Host Memory的访问。

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    干货 | 一文详解隐含狄利克雷分布（LDA）

    ▌1.4 Beta分布 Beta分布是指一组定义在(0,1)区间的连续概率分布，其概率密度函数是： 1） 证明： 令 t=x+y，当 y=0,t=x ; y=∞,t=∞，可得： 令 x=μt，可得： 2...图1.3 总结下MCMC的采样过程。...整个采样过程中，我们通过轮换坐标轴，得到样本(x0,y0),(x0,y1),(x1,y1),... ，马氏链收敛后，最终得到的样本就是 p(x,y) 的样本。...当然坐标轴轮换不是必须的，我们也可以每次随机选择一个坐标轴进行采样，在 t 时刻，可以在 x 轴和 y 轴之间随机的选择一个坐标轴，然后按照条件概率做转移。...图1.5 二维可以很容易推广到高维的情况，在 n 维空间中对于概率分布 p(x1,x2,...xn) 。

    3.8K51

    【干货】消除 Artifact，用缩放卷积神经网络生成高清图像（TensorFlow 代码）

    （注：在原文网站上可以调节图示的大小（size）和步长（stride）更直观地理解，下同） 重叠图案也在二维中形成。两个轴上的不均匀重叠相乘，产生不同亮度的棋盘状图案。 ?...事实上，不均匀重叠往往在二维上更极端！因为两个模式相乘，所以它的不均匀性是原来的平方。例如，在一个维度中，一个步长为2，大小为3的反卷积的输出是其输入的两倍，但在二维中，输出是输入的4倍。...事实上，不仅具有不均匀重叠的模型不会学习避免这种情况，而且均匀重叠的模型也经常学习会导致类似的棋盘效应的核！虽然对它们来说这不是默认的行为，不像不均匀重叠模型。...更好的上采样方法 为了避免棋盘效应，我们想要一个常规反卷积的代替方法。与反卷积不同，这种上采样方法默认不应发生棋盘效应。理想情况下，它会进一步对抗这些棋盘效应。...图像生成结果 ? ? ? 结论 用反卷积的常规方法生成图像（尽管这种方法非常成功 ），仍然存在一些概念上非常简单的问题，使得在生成的图像中出现棋盘效应。使用没有这些问题的替代方法可以消除棋盘效应。

    1.7K60

    ECCV 2022 | VisDB：基于学习的密集人体鲁棒估计

    分别在 x、y 和 z 轴上对人体关节和顶点的可见性进行显式建模。x 和 y 轴的可见性有助于区分帧外情况，深度轴的可见性对应于遮挡（自遮挡或其他物体遮挡）。...尽管如此，x 轴和 y 轴热图是在图像坐标中定义的，它不能表示图像边界外的身体部位。此外，物体或人体本身的遮挡可能会导致深度轴预测的歧义。...x 和 y 轴热图 H^x, H^y 在图像空间中定义，z 轴热图 H^z 在深度空间中相对于根关节定义。...up} 表示通过反卷积进行上采样，而 \psi 是一个 1D 卷积层，之后接reshape.最后，通过分别在离散热图 H_J 和 H_V 上应用 soft-argmax，可以获得关节...为了处理只有部分身体可见的更实际的场景，作者对基于热图的表示进行了以下调整：1）为了增强 x 轴和 y 轴热图，我们预测二进制截断标签 S^x, S^y ，指示关节是否或顶点在图像帧内，2) 对于

    1.6K20

    【深度学习】基于深度学习的超分辨率图像技术一览

    除了在模型中的位置之外，上采样操作如何实现它们也非常重要。...然而，它很容易在每个轴上产生“不均匀重叠（uneven overlapping）”，并且在两个轴的乘法进一步产生了特有的不同幅度棋盘状图案，从而损害了SR性能。...亚像素层也是端到端学习的上采样层，通过卷积生成多个通道然后重新整形，如图所示。首先卷积产生具有s2倍通道的输出，其中s是上采样因子（b）。假设输入大小为h×w×c，则输出大小为h×w×s2c。...然而，亚像素层的感受野的分布是不均匀的，块状区域实际上共享相同的感受野，这可能导致在块边界附近的一些畸变。各种深度学习的模型已经被用于SR，如图所示。...在这种情况下，它避免学习从完整图像到另一个图像的复杂转换，而只需要学习残差图来恢复丢失的高频细节。由于大多数区域残差接近于零，模型的复杂性和学习难度都大大降低。这种方法在预上采样的SR框架普遍采用。

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    黄浴：基于深度学习的超分辨率图像技术发展轨迹一览

    除了在模型中的位置之外，上采样操作如何实现它们也非常重要。...这样输入特征图实现因子为2 的上采样，而感受野最多为 2×2 。 ?...然而，它很容易在每个轴上产生“不均匀重叠（uneven overlapping）”，并且在两个轴的乘法进一步产生了特有的不同幅度棋盘状图案，从而损害了 SR 性能。...亚像素层也是端到端学习的上采样层，通过卷积生成多个通道然后重新整形，如图所示。首先卷积产生具有 s2 倍通道的输出，其中 s 是上采样因子（b）。...然而，亚像素层的感受野的分布是不均匀的，块状区域实际上共享相同的感受野，这可能导致在块边界附近的一些畸变。 各种深度学习的模型已经被用于 SR ，如图所示。 ?

    1.2K20

    技术干货 | 一文详解高斯混合模型原理

    在提供精确数学定义前，先用一个简单的例子来说明。 如果我们对大量的人口进行身高数据的随机采样，并且将采得的身高数据画成柱状图，将会得到如下图1所示的图形。...图2 对给定用户，身高分布的采样概率用红色柱状图表示，高斯模型在参数μ=180，σ=28时计算出的概率用绿色柱状图表示 观察图2可以看出，刚才咱们猜测的均值参数180和标准差参数28拟合的效果很不错，虽然可能稍微偏小了一点点...图3 男性和女性身高的概率分布图 图3的y-轴所示的概率值，是在已知每个用户性别的前提下计算出来的。...图4展示了Iris数据集的4-D高斯聚类结果在二维空间上的映射图 make_ellipses方法概念上很简单，它将gmm对象（训练模型）、坐标轴、以及x和y坐标索引作为参数，运行后基于指定的坐标轴绘制出相应的椭圆图形...在k-means中根据距离每个点最接近的类中心来标记该点的类别，这里存在的假设是每个类簇的尺度接近且特征的分布不存在不均匀性。这也解释了为什么在使用k-means前对数据进行归一会有效果。

    2.3K60

    Seaborn的15种可视化图表详解

    在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表 Seaborn是一个非常好用的数据可视化库，它基于Matplotlib，并且提供了一个高级接口，使用非常见简单，生成图表也非常的漂亮。...我们为x轴选择一个分类列，为y轴(花瓣长度)选择一个数值列，我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。...sns.boxplot(x='species',y='sepal_length',data=data,hue='species') 7、热图 热图是数据的二维可视化表示，它使用颜色来显示变量的值。...在该图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。...它创建了一个坐标轴网格，这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。

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    实验artifacts优化：生成图片反卷积与棋盘伪影

    Deconvolution and Checkerboard Artifacts 实验：生成图片反卷积与棋盘伪影 生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts，这几天跑实验遇到了棋盘伪影，在前辈指导下了解了如何解决这个问题...，记录一下 观察神经网络生成的图像时，经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影（artifact）， 这些棋盘图案在颜色深的图像中最突出。...虽然原则上网络可以仔细地学习权重来避免这种情况，就像我们接下来会仔细探讨的那样，但在实践中神经网络很难完全避免不均匀重叠。 ? 重叠图案也在二维中形成。...两个轴上的不均匀重叠相乘，产生不同亮度的棋盘状图案。 ? 事实上，不均匀重叠往往在二维上更极端！因为两个模式相乘，所以它的不均匀性是原来的平方。...2）将上采样分离为较高分辨率的卷积到计算特征。例如，可以调整图像大小（使用最近邻居插值或双线性插值），然后进行卷积层。这似乎是一个自然的方法，大致类似的方法在图像超分辨率（例如，Dong，et al。

    3K20

    信号补零对信号频谱的影响

    因此， 补零会使频谱图中的频率点的数量增加，从而使得频谱图更加的光滑连续，但是补零不能对频谱图中的频率分辨率、频率值以及幅值有所改善。...输出值 X = [X(1)/N,X(2:M)*2/N]; % 幅度轴，对FFT输出值进行归一化处理，得到幅度轴上的值。...补零可以在一定程度上改善频谱图的可视化效果，使频谱图在频率轴上呈现更平滑的外观。这是因为补零增加了离散傅里叶变换（DFT）点数，从而在频率轴上产生更多的插值点。...频率分辨率由采样率和FFT长度决定，而补零并不改变采样率。补零只是对现有的采样点进行插值，不会增加频率分辨率。实际上，补零只是在现有的频率分辨率上插入了更多的点，而不是提高了分辨率本身。...补零只是在现有的频率轴上插入了更多的点，对原有的频率值和幅值进行了插值。这些插值点的值是通过对原始采样点进行插值计算得到的，而不是通过补零本身引入的信息。

    1.2K20

    LDA—基础知识

    Γ(x+1)=∫∞0txe−tdt=−∫∞0txde−t=−[txe−t]∞0+∫∞0e−tdtx=x∫∞0tx−1e−tdt=xΓ(x)(17) Γ(x) 函数可以当成是阶乘在实数集上的延拓，Γ(n)...p(X=k)=(nk)pk(1−p)n−k(18) 1.4 Beta分布 Beta分布是指一组定义在 (0,1) 区间的连续概率分布，其概率密度函数是： Beta(p|α,β)=pα−1(1−p)β−1...我们可以得到一个非常好的结论，转移矩阵 可以通过任意一个马氏链转移矩阵 乘以 得到， 一般称为接受率，其取值范围为 ，可以理解为一个概率值，在原来的马氏链上，从状态 以 的概率跳转到状态 的时候...所以这个二维空间上的马氏链将收敛到平稳分布 ，称为Gibbs Sampling算法。 整个采样过程中，我们通过轮换坐标轴，得到样本 ，马氏链收敛后，最终得到的样本就是 的样本。...当然坐标轴轮换不是必须的，我们也可以每次随机选择一个坐标轴进行采样，在 时刻，可以在 轴和 轴之间随机的选择一个坐标轴，然后按照条件概率做转移。

    1.4K10

    热导方程的Matlab数值解方法

    热传导是一个很常见的现象。当物体内部的温度分布不均匀时，热量就会从温度较高的地方流动，这个过程中，温度是空间和时间的函数。热传导方程就是温度所满足的偏微分方程，它的解给出任意时刻物体内的温度分布。...为了建立热导方程，我们首先介绍热导系统置于x轴，考查系统在任意x处的横截面上的一个单位面积，设热流沿x轴方向传递，x处的温度为u(x),温度梯度为du(x)/dx。...现在假设这个一维热传导系统的长度为l，横截面面积为s杆的两个端点处于x=0和x=l.假定杆在初始t=0时刻温度分布为Φ(x)，在随后的时间（t>0）,热量在杆中流动。...有限差分：将求解域划分为差分网格，用有限个网格节点代替连续的求解域。...有限差分方法以泰勒级数展开等方法，把控制方程中的导数用网格节点上函数值的差商代替进行离散，从而建立以网格节点上的值为未知数的代数方程组. ? 离散化： ? ?

    7.3K43

    十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算

    其公式定义如下： 图像顶帽运算是用一个结构元通过开运算从一幅图像中删除物体，校正不均匀光照的影响，其效果图如下图所示。...其公式定义如下： 图像底帽运算是用一个结构元通过闭运算从一幅图像中删除物体，常用于校正不均匀光照的影响。其效果图如下图所示。...=8) plt.show() 效果图如下所示，对应的灰度更集中于10至100区间，由此证明了不均匀的背景被大致消除了，有利于后续的阈值分割或图像分割。...文章写于连续奔波考博，经历的事情太多，有喜有悲，需要改变自己好好对家人，也希望读者与我一起加油。 感谢在求学路上的同行者，不负遇见，勿忘初心。...希望能早日毕业，回到家乡贵州继续当个教书匠，感觉好多要分享的博客，好多要上的课程，好多要开源的代码，好多要学习的知识，期待再次站在讲台前的那一天。

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    「业务架构」业务能力的热图是什么，有啥用？

    在基础级别上，业务能力热图是一个具有X和Y轴以及填充分数的行和列的交点的二维图表。...有时，人们可能使用三或四维—例如，气泡图，它可能包括传统的X和Y轴，然后气泡的大小来表示体积尺寸，颜色来表示状态或状态。 热图与业务架构领域有什么关系?...但是，如果其中一个CRM系统在架构上优于另一个系统——一个多云SAAS CRM(软件即服务客户关系管理)平台——那么它可能会使天平偏向更高级的平台。...基于能力的影响评估和优先级划分热图: 如果你将业务能力和铁砧上的项目的状态三角化，并根据它们弥补差距和发展能力的能力进行评分，它将使你的支出与优先级保持一致。 ?...其他许多热图可能是周期性的，最好是年度的，这样就有连续性，并允许用户生成一个连续的年比分析。 如何构建业务能力热图? 首先，我们假设您有一个经过良好构思和验证的能力模型。

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