题目 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...解题思路 先比较根节点的值是否相同 && 左子树相同 && 右子树相同 代码 public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { if
一、问题描述 给定一个整数sum，从有N个有序元素的数组中寻找元素a，b，使得a+b的结果最接近sum 注意： 给定的数组是有序的 a和b是全局变量，不需要返回值 二、解题思路 解题思路...： 利用数组的有序性，通过双指针在数组中同时从两端向中间遍历，逐步逼近目标和，从而找到最接近给定和的两个数 解题步骤: 初始化变量 创建两个变量left和right分别指向数组首尾...（相当于左指针和右指针） 创建一个整型变量min_diff存储两个元素的差值，初始化为整型最大值 双指针遍历 while循环，循环条件是左右指针未相遇 循环中对left和right指向的元素相加求和存放到变量...，则min_diff等于新的差值，并改变a和b为当前的left和right指向的两个元素 接下来将sum与整数m进行比较 如果sum较大，right-- 如果sum较小，left++ 输出结果...出循环时，a和b存储的就是最接近整数m的值 三、C语言代码实现及测试 //求一个数组中两个元素a和b的和最接近整数m #include #include int a
题目 给定两个非空二叉树 s 和 t，检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值的子树。s 的一个子树包括 s 的一个节点和这个节点的所有子孙。...（s 也可以看做它自身的一棵子树） 解题思路 如果根节点就相同，那么需要判断一下两个根节点的子节点是否都相同。
首先对两个输入图像创建一个图像金字塔，然后在每层图像金字塔使用一个共享的UNet编码器构建特征金字塔，并且使用卷积层抽取了4个尺度的特征。...需要注意的是，在同一个深度的金字塔层级上，都使用相同的卷积权重以创建兼容的多尺度特征（compatible multiscale features）。...特征提取器的最后一步通过连接不同深度但空间维度相同的特征图，构建了尺度无关的特征金字塔。最细粒度的特征只能聚合一个特征图，次细粒度是两个，其余的可以聚合三个共享特征图。 2....融合：输出结果图像（fusion） FILM的最后阶段在每个金字塔层级处将时间t处的尺度无关的特征图和双向运动连接起来，然后将其送入UNet-like解码器以合成最终的中间帧。...为了扩大运动搜索范围，模型通常采用多尺度的方法或密集的特征图来增加模型的神经能力。其他方法通过训练大型运动数据集来实现。
对两个基准细胞数据集的评估表明，与其他最先进的相比，检测准确率和速度具有优势。...此外，混合模型另一个YOLOMask和YUSEG结合优化了YOLOv4和原始YOLOv5s，并使用语义分割U-Net网络确保了实例分割的准确性。...在SSSF中，将P3、P4和P5特征图归一化到相同大小，上采样，然后堆叠在一起作为输入到3D卷积，以组合多尺度特征。...尺度空间沿图像的尺度轴构建，不仅表示一个尺度，还表示目标可以具有的各种不同尺度范围。 尺度意味着图像的细节。一个模糊的图像可能会丢失细节，但图像的结构特征可以得到保留。...这些生成的图像具有相同的分辨率，但具有不同的尺度。因此，不同大小的特征图可以被视为尺度空间，并且可以调整不同分辨率的有效特征图到相同分辨率以便拼接。
但是只知道有显著特征没用，必须知道两张图像中的特征是不是一致的，如何判断特征是不是一致的，就需要我们对这个特征进行描述（Feature Descriptor），如果描述非常的相似或者说是相同，那么就可以判断为是同一特征...我们用过很多特征，Harris Corner、SIFT、SURF、BRIEF、BRISK等，而特征的一个重要特性就是特征不变性，常见的就是旋转不变性和尺度不变性，还有一些具有仿射不变性的特征。...尺度不变性 接下来谈一下尺度不变性，依然看下面两张图片： ? ? 对话2： 小白：我的一个特征东边5个像素的地方有个圆形。 小黑：我有一个特征东边7个像素的地方有个圆形。...所谓的旋转不变性和尺度不变性的原理，就是我们在描述一个特征之前，将两张图像都变换到同一个方向和同一个尺度上，然后再在这个统一标准上来描述这个特征。...同样的，如果在描述一个特征之前，将图像变换到同一个仿射尺度或者投影尺度上，那么就可以实现仿射不变性和投影不变性。
乍一看，狗的体重和脖子大小似乎完全相关。但这是真的吗？只是在某种程度上。 在原始图表中，两个尺度都减少了三个单位（从左边的 21 到 18；从右边的 45 到 42）。...毕竟，图表的信息在两个版本中是相同的。但要点很重要：如果两个系列彼此太接近，那么仔细查看尺度可能是个好主意。 错误：选择了错误的可视化方法 我们在每日新闻应用 Espresso 中发布了此投票图表。...上图显示了美国的商品贸易逆差和制造业就业人数。 该图表非常难以阅读。它有两个主要问题。首先，一个数据系列（贸易逆差）的值完全为负，而其他数据系列（制造业就业）的值都为正。...将这些差异合并在一张图表中而不使任一数据系列变平是具有挑战性的。对此的明显“解决方案”导致了第二个问题：两个数据系列不共享公共基线。贸易逆差的基线位于图表的顶部（由横跨图表主体一半的红线突出显示）。...右侧刻度的基线位于底部。 重新设计的图表显示无需合并两个数据系列。贸易逆差与制造业就业之间的关系依然清晰，只需要极少的额外空间。
特征的不变性 何谓特征？ 每个物体，我们总可以用一些词语或部件来描述它，比如人脸的特征：两个眼睛、一个鼻子和一个嘴巴。...有时候我们需要让计算机更简化的来描述一个图像，抓住一些显著特征，这些特征要具有一些良好的性质，比如局部不变性。局部不变性一般包括两个方面：尺度不变性与旋转不变性。...信号的尺度空间刚提出是就是通过一系列单参数、宽度递增的高斯滤波器将原始信号滤波得到到组低频信号。那么一个很明显的疑问是：除了高斯滤波之外，其他带有参数t的低通滤波器是否也可以用来生成一个尺度空间。...使用高斯滤波器对图像进行尺度空间金塔塔图的构建，让这个尺度空间具有下面的性质： 1）加权平均和有限孔径效应 信号在尺度t上的表达可以看成是原信号在空间上的一系列加权平均，权重就是具有不同尺度参数的高斯核...如下图所示：红色圆圈内的斑点的大小（直径）比例对应着两幅图像之间尺度比例（scale ratio）。如果对两幅图像采用相同的固定尺度的LoG检测器检测，很难将这两个斑点检测出来。
最后，将具有相同尺度的解码器层集合起来，构造一个用于目标检测的特征金字塔，其中每个特征图由多个层次的特征组成。...相关工作 为了提升不同尺度目标检测的正确率，有两大类方法。第一类是图像金字塔，即输入图像通过一系列调整大小产生多个副本，以产生语义上具有代表性的多尺度特征。...每个TUM结构产生针对不同尺度的特征图，FFMv2模块将基础特征和上一个TUM输出的最大特征图融合，得到的新的特征作为输入送到下一个TUM模块中去。...第一个步骤就是将不同TUM产生的相同尺度的特征进行通道叠加，叠加后的通道可以表示为： ? 其中，X表示不同尺度下的特征图，具体表示为： ?...最后，将提取出的具有相同尺度的多层次多尺度特征进行聚合，构建一个特征金字塔，通过一个尺度级特征聚合模块(scale-wise feature Aggregation Module, SFAM)进行目标检测
目前大多数图论应用中固有的一个主要简化是假设“在一个给定的网络表示中，所有的节点和边都是相同的和同质的”。...（A）示意网络图显示了一组节点和边相互连接，形成两个相对不同的模块（社区）。请注意，这两个模块通过一个核心节点（黑色）连接，该核心节点维持两个模块之间的两个桥接。...事实上，绘制大脑连接图的一个主要理由来自于大脑连通性推动局部网络元素的功能专门化的想法。这一想法是一种固有的观念，即不同的大脑区域具有独特的连通性指纹，这些指纹表明它们的网络嵌入并预测它们的功能角色。...从生成模型的设计中可以得到的另一个重要的见解是，许多图属性是相互依赖的，并且是由一组共同的驱动因素联合产生的。...网络拓扑的变化可以通过计算每个时间点上的图度量来跟踪，然后检查生成的图度量的时间进程。另一种分析方法是将这个堆栈排列成一系列相互耦合的时间片，它们可以作为一个单一的图结构进行分析。
1．Siamese网络与Contrastive loss Siamese网络结构如图6.2所示，输入两张图分别进入两个网络提取特征，这两个网络通常共享权重，使用的损失函数是Contrastive loss...图6.2 Siamese网络结构 Contrastive loss的表达式如下： ? 式中，d就是两个特征向量的距离；y是标签，如果两张输入图匹配（即是同一个人脸），y就是1，否则y就是0。...Angular loss本身具有旋转不变和尺度不变性，在一些细粒度分类任务中取得了更好的结果，与之相似的还有Coco loss[6]，不再赘述。...图6.4 DeepFace网络 图6.4中包括两个共享卷积层C1和C3，3个不共享的卷积层（同一张图像不同区域使用不同的卷积核）L4、L5、L6。...这里的f1和f2就是归一化后的特征，αi是一个需要学习的权重。 2．DeepID系列 早期的人脸识别算法中有一个非常典型的系列，即DeepID系列。
所以我们需要假设一个相机内参，可以设fx=fy=cx=w/2，cy=h/2。这里，w和h分别是图像的宽度和高度。...A4：如果没有对相机进行标定，或者重建的图像是一些网图的话，那么初始化的时候确实是没有考虑图像畸变的，这确实会造成不正确的结果。...在实际应用中，逆深度也具有更好的数值稳定性，从而逐渐成为一种通用的技巧。...A8：每个像素点的值为该点的损失（cost）。 Q9：平面扫描（plane sweep）时的一系列虚拟平面和左右视图是一样大小的吗？...A11：首先分别求解两个点云场景的坐标重心，然后分别获得两个重心到对应场景最远的一个点，将其连成一条线。基于这两条向量就能实现缩放旋转的配准了。
基于这些技术，我们构建了一个轻量级的纯transformer架构，其中包含一些可学习的参数，而不需要卷积。我们的模型显示了强大的上下文建模能力，在两个具有挑战性的数据集上实现了SOTA性能。...1 引言 单图像深度估计（SIDE）在三维几何图形绘制中起着关键作用，三维几何图形具有广泛的实际应用，包括自动驾驶、机器人导航和增强现实。...我们的解码器由两个基本模块组成：跨尺度注意力模块和多尺度细化模块（即图2中的CSA和MSR模块）。...3.2 跨尺度注意力 我们提出的CSA模块由两部分组成：一个线性层，用于将每个特征映射到相同数量的通道；一个基于注意力的融合模块，用于根据语义相似性从相邻尺度融合特征图。...每个多尺度细化模块包括三个部分：从MSR金字塔的粗分辨率特征图上采样，从CSA金字塔上采样得到的特征图和精细分辨率特征图之间的元素添加；以及两个MLP层，以减少上采样的混叠效应，并在每个尺度生成深度图；
另一个完全连接的网络被训练为输入特征图和回归边界框偏移量在 4 个元组 (r, c, h, w) 中表示相对平移和对数尺度宽度/高度缩放因子。...该技术在 R-CNN BB 的消融研究中显示出性能提升。 为了拒绝推理中的重叠区域提议，其中两个或多个边界框指向同一个对象，作者提出了一种贪婪算法，如果该区域与另一个具有更有信心的预测。...FPN 管道为生成具有丰富语义内容的多尺度特征图提供了通用解决方案。...为了训练掩码分支，在原始分类和边界框回归损失函数中添加了一个损失项 L_mask。 mask 损失项被计算为具有 k 类的地面真值分割图和第 k 个掩码之间的交叉熵损失。...在 Cascade R-CNN 中，一系列头部提供了前一个头部的边界框估计，而不是 RPN 的 RoI，解释为迭代地改进边界框估计（图 b、d）。
图1 孪生神经网络 虽然这里强调的是共享相同权值的一对神经网络才能被称为孪生神经网络，但事实上也可以让它们的权值各不相同，但这样的网络则有另一个称呼，即被称为伪孪生神经网络，其示意图如图2所示...通常其中一个输入可被视为是保存在数据库里的指纹模板，另一个输入则是当前用户访问服务时被采集到的指纹数据，其模型示意图如图4所示。...旋转不变性和尺度不变性是图像分类和目标检测等任务中最重要的两个性质，而迁移到图像对齐任务中来，同样也十分重要。...以刚才提到的指纹对齐为例，在利用了SIFT算法后，即便采集到的是旋转、偏移的指纹图像也能和数据库中的指纹模板进行匹配，而其中原因便是SIFT算法具有旋转不变性和尺度不变性，能够从这些有着旋转、偏移的指纹图像中提取出正确的特征点...，其中两张图像为同一个人相同手指的指纹，其余两张图像为不同人不同手指或相同人不同手指的指纹，并将它们统一放至到代码的当前目录下。
然而，捕捉具有多个目标类别的高度多样化的数据集（如ImageNet）的分布，仍然被认为是一个重大挑战，往往需要在另一个输入信号上调节生成，或为一个特定的任务训练模型（如超级分辨率，绘画，重定位）。...因此，除了空间噪声 外，每个生成器 都接受来自较粗尺度的图像的上采样版本，即：、 所有的生成器都有一个类似的结构，如图5所示。具体来说，噪声zn被添加到图像中，然后再被送入一系列卷积层。...重构损失 我们要确保存在一组特定的输入噪声图，从而产生原始图像x。我们特别选择 ，其中 是一些固定的噪声图（绘制一次，在训练期间保持固定）。用 表示使用这些噪声图时在第n个尺度上生成的图像。...我们生成的随机图像样本的定性例子显示在图1、图6中，SM中还包括许多例子。对于每个例子，我们展示了一些与原始图像具有相同长宽比的随机样本，并在每个轴上有减少和扩大的尺寸。...由于该网络具有有限的接受场（比整个图像小），它可以产生训练图像中不存在的新的斑块组合。此外，我们观察到，在许多情况下，反射和阴影都是真实合成的，如图6和图1所示（以及图8的第一个例子）。
附加网络的结构如下：多尺度特征图基础网络的基础上，附加网络通过一系列卷积层（如Conv6-Conv7）生成不同尺度的特征图。这些特征图具有不同的分辨率，可以捕捉到不同大小的目标。...默认框（Default Boxes）对于每个特征图位置，SSD会生成一系列具有不同宽高比和尺度的默认框。这些默认框会在后续的检测过程中用于预测目标的类别和位置。...分类和回归对于每个默认框，网络会输出两个部分：一个是分类得分（表示该框内包含各个类别的概率），另一个是位置偏移量（用于调整默认框的位置，使其更准确地匹配目标）。...SSD算法包括两个模型分别是SSD300和SSD512，后面数字表示输入图片size，这两个模型都是新增一系列卷积层，但是SSD512模型新增的卷积会多一些，其余都是完全相同。...headbackbone模块会输出n个不同尺度的特征图，head模块对每个特征图进行处理，输出两条分支：分类和回归分支。
本文的方法用两个具有不同计算复杂度的独立分支来分别处理大patch的token和小patch的token，这些token多次融合以相互补充信息。...CLS token和另一个分支的patch token。...由于CLS token已经学习了自己分支中所有patch token之间的抽象信息，因此与另一个分支中的patch token的交互有助于融合不同尺度的信息。...CrossFormer CrossViT 两篇文章的模型结构如上图所示，相同的是，这两篇文章都用了视觉特征的多尺度信息 ，来获得更加丰富和鲁棒的视觉特征，从而提升视觉任务的性能。...，在所有的Block中都保持了相同的分辨率和通道维度。
对于相同规模的每一对生成器，它们负责生成与目标域图像相似的图像。对于同一尺度上的每一对鉴别器，它们负责捕获当前尺度下两个域的域分布。...整个框架由两个对称的转换模型组成:IA→IAB的GAB(图2中上部)和IB→IBA的GBA(图2中底部)。...GAB和GBA由{GnAB}Nn=0和{GnBA}Nn=0的一系列生成器组成，可以实现相应尺度下的图像平移。...GnABis的网络架构如图3所示。请注意，GnAB和GnBA共享相同的体系结构，但权重不同。GnAB由两个全卷积网络组成。...然后,我们使用一个Ψto生成maskAn注意力模型,模型长期和多尺度depen-dencies图像区域(36岁,30)。Ψ需要InAB,Φ+ 1↑AB和InAas考虑平衡输入和输出两个尺度的结果。
哪些类型的多尺度表达对检测任务有效？ 这两个问题促使我们设计了一个新的框架，其中包括两个子任务，即有效的特征降采样和充分的多尺度融合。...SpineNet被设计为一个主干+具有尺度排列的中间特征+跨尺度连接的方式，通过神经结构搜索进行学习。...然后使用 1x1 卷积来提供通道池化以生成固定维度的特征图。 在这里插入图片描述 为了验证我们的假设，我们在第 4 节中对相同的目标进行检测，对不同的主干和颈部进行了控制实验。...图3显示了特征金字塔网络设计的演变过程。传统的 FPN引入了一个自上而下的路径，将从第 3 级到第 7 级的多尺度特征进行融合。...请注意，如图 3 所示，我们的GFPN每一层都包含一个深度，而 PANet和 BiFPN 的每一层都包含两个深度。
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