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【SLAM】开源 | 香港科技大学--随机束调整算法,在LM迭代中近似地分解RCS,提高效率和可扩展性!

获取完整原文,公众号回复:2008.00446 论文地址:http://arxiv.org/pdf/2008.00446v1.pdf 代码: https://github.com/zlthinker/stba...珠峰创新技术 论文名称:Stochastic Bundle Adjustment for Efficient and Scalable 3D Reconstruction 原文作者:Lei Zhou 内容提要...当问题被放大时,在计算上效率低,也不便于单个计算节点管理。在本文中,我们提出了一种随机束调整算法,在LM迭代中近似地分解RCS,以提高效率和可扩展性。...首先在可视图聚类的基础上,引入了聚类间的等式约束,重新构造了LM迭代的二次规划问题。然后,我们提出将其松弛为一个机会约束问题,并通过采样凸规划进行求解。...在无序网络图像集和有序SLAM图像集上的数值实验,以及在大规模数据集上的分布式实验,都证明了该方法的有效性和可扩展性。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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系统设计:Facebook的新闻流设计

这些都是潜在的职位,我们可以在Jane的新闻提要中显示。 3.根据与Jane的相关性对这些职位进行排名。这表示Jane当前的提要。...4.将此提要存储在缓存中,并返回要在Jane提要上呈现的顶级帖子(比如20篇)。 5.在前端,当Jane完成当前提要时,她可以获取接下来的20个帖子,从服务器等。...对于一个用户的提要,我们应该在内存中存储多少提要项?最初,我们可以决定存储每个用户有500个提要项,但是这个数字可以在以后根据使用模式进行调整。...“推送”模式或写时扇出:对于推送系统,一旦用户发布了帖子,我们可以立即将此帖子推送给所有追随者。优点是在获取提要时 你不需要浏览你朋友的列表,为他们中的每一个人获取提要。这很重要减少读取操作。...因此,至少对于移动设备来说是这样,在这些设备中,我们可以选择不推送数据,而是让用户“拉刷新”以获取新帖子。

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    符合人类创作过程的AIGC:自动生成长故事的模型出现了

    在今天的人工智能领域,AI 写作神器层出不穷,技术和产品可谓日新月异。...评估 在评估环节,研究者将任务设定为在一个简短的初始前情下生成一个故事。由于「故事」很难用基于规则的方式来定义,研究者没有对可接受的输出施加任何基于规则的约束,而是通过几个人为注释的指标来评估。...表 2 显示了 Re^3 的一个经过大量删节的故事实例,可以看出很强的连贯性和前情相关性: 尽管如此,研究者仍从质量上观察到 Re^3 仍有很大的改进空间。 表 3 中显示了两个共同的问题。...不过,与滚动窗口方法(rolling window)不同,Re^3 的规划方法能够「自我纠正」,回到最初的情节。表 3 中故事的后半部分说明了这种能力。...表 4 显示,模仿人类规划和改写过程的「规划」和「改写」模块对整体情节的连贯性和前提的相关性至关重要。然而,「编辑」模块对这些指标的贡献很小。

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    DeepMind把GAN玩出新花样!基于BigGAN,生成高保真视频

    研究人员围绕尖端AI架构构建系统,并专门针对视频进行了特定的调整,使其能够在Kinetics-600上进行训练,这是一个比常用语料库大一个数量级的自然视频数据集。...具体来说,研究人员利用扩大的生成对抗网络(GAN),它已应用于多种转换任务,比如将字幕转换为逐个场景的情节板,生成人造星系的图像等。本文中采用的是BigGAN,以大批量和数百万个参数而著称。...此外还有一个单独的模块:变换器,让学习到的信息在整个AI模型中传播。...(在机器学习中,过拟合是指与特定数据集过于紧密对应的模型,因此无法可靠地预测未来的观测结果。)...该团队在论文中表示,在经过Google加速的第三代TPU训练12到96小时后,DVD-GAN成功创建了包括目标结构、移动,甚至是复杂纹理的视频。

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    实战 | 使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)

    视觉/图像重磅干货,第一时间送达! 导 读 本文主要介绍使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)。...绘制图像: 以下代码行迭代随机选择的图像,使用 PIL ( Image.open()) 打开每个图像,然后用于matplotlib.pyplot创建显示所选图像的子图网格。...该plt.subplot()函数用于定位网格中的每个图像。 plt.imshow()在子图中显示图像。 plt.axis('off')删除轴标签以获得更清晰的可视化效果。...plt.tight_layout()调整子图的布局以防止重叠。 plt.show()显示情节。 随机选择数据集图像 【5】下载并训练YoloV8分割模型。...imgsz:该参数指定训练时模型的输入图像大小。图像在输入网络之前可能会调整为 640x640 像素。 batch:该参数设置训练期间使用的批量大小。它确定在训练过程的每次迭代中同时处理的图像数量。

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    GitHub 变 Twitter?强“喂”新推荐算法引公愤,开发者从“编程乌托邦”被驱赶到了信息茧房

    但其基本思路仍然不变,还是要把原本各自独立的“Following”和“For You”两类提要合并起来。 其中,“Following”提要展示的是“您所关注的用户和代码仓库中的活动”。...该公司在帖子中解释道,“在我们于 2023 年 9 月 6 日发布最新版本的摘要功能时,我们对其底层技术进行了变更,旨在提高平台的整体性能。”...有网友表示,页面上最有用的部分是“最近活动”,大约占屏幕显示的 10%,80% 的屏幕完全无用:这需要提要、最新更改和探索存储库。...由于这种转变,我真正关心的事情正在消失在这些‘噪音’中。” 实际上,去年 GitHub 刚上线“For you”功能时就遭到了开发者抗议。...在近 200 条直接评论中(此外相关讨论线程中也有声音),哥伦比亚开发平台 BeeSoft Labs 的创始人 Bram Borggreve 对此番未经预告的提要变更给出了有理有据的反对意见: GitHub

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    【模型】开源 | 新的深度生成模型体系结构——深度残差混合模型DRMMs,能应用到受约束的多肢体逆运动学、运动规划和图像修复中

    备注:研究方向+地点+学校/公司+昵称,更快通过申请,长按加细分领域技术交流群,目前有细分领域:图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理(分割检测)、深度学习。...获取完整原文和代码,公众号回复:09051082906 论文地址: http://arxiv.org/pdf/2006.12063v2.pdf 代码: 公众号回复:09051082906 来源: Aalto...University 论文名称:Deep Residual Mixture Models 原文作者:Perttu Hämäläinen 内容提要 本文提出了一种新的深度生成模型体系结构——深度残差混合模型...与其他深度模型相比,DRMMs允许更灵活的条件采样:该模型可以使用所有变量训练一次,然后使用条件变量、高斯先验和等式约束的任意组合进行采样。...我们在受约束的多肢体逆运动学、运动规划和图像修复中证明了这些好处。 主要框架及实验结果 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    系统设计面试的行家指南(中)

    对于不活跃的用户或者很少登录的用户来说,预先计算的新闻提要浪费了计算资源。 扇出上读 。新闻提要是在读取时生成的。这是一种随需应变的模式。当用户加载她的主页时,最近的帖子被拉出来。...图 11-6 显示了新闻提要在缓存中的样子。 新闻提要检索深度剖析 图 11-7 展示了新闻提要检索的详细设计。 如图 11-7 所示,媒体内容(图片、视频等。)存储在 CDN 中,以便快速检索。...把我们提到的所有东西放在一起,图 12-8 显示了调整后的高层设计。 在图 12-8 中,客户端维护一个持久的 WebSocket 连接到一个聊天服务器,用于实时消息传递。...图 14-9 显示了一个视频编码文件的例子。 。缩略图可以由用户上传,也可以由系统自动生成。 水印:覆盖在视频顶部的图像包含视频的识别信息。...加密的视频将在播放时解密。这确保了只有授权用户才能观看加密视频。 视觉水印:这是覆盖在视频上的图像,包含视频的识别信息。它可以是你的公司标志或公司名称。

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    高空抛物悲剧频出,AI 监控系统:让我来「罩」着你

    By 超神经 内容提要:高空抛物是现代社会的一大顽疾,一直以来都缺乏有效监控手段。安防公司借助人工智能技术,利用视频与图像分析,给出了监管高空抛物的解决方案。...4 年前,一个健身铁球从天而降,砸中婴儿车中的女婴头部,最终抢救无效死亡。此后,经警方调查和多方走访,终未找到肇事者。 ? 高空坠物的杀伤力有多大?...而 AI 监管系统通过对监控摄像头拍到的图像进行分析,可自动识别高空抛物现象,并清晰记录物体坠落轨迹,在第一时间,通过云平台将报警图片发送给物业工作人员。 ?...自动识别宠物狗,预警遛狗不牵绳现象 除了高空抛物,该智能监控系统还能检测小区遛狗不牵绳现象。 当摄像头拍摄到遛狗不牵绳的画面时,系统便会向物业发送报警信息,提示小区广场上有宠物狗出现。...针对户外雷暴与夜间光照不足的情况,宇视科技推出超星光技术,即使在无任何外置辅助光源的环境下,也可显示清晰的彩色图像。 ?

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    【重磅】AI 学会“脑补”:神经网络超逼真图像补完从 0 到 1

    新方法实现完美“脑补” 在分享照片之前,你可能会想进行一些修改,例如擦除分散注意力的场景元素,调整图像中的物体位置以获得更好的组合效果,或者把被遮挡的部分恢复出来。...如果能找到和所查询图像具有足够视觉相似度的图像样本,这种方法会非常有效,但是当查询图像在数据库中没有被很好地表示时,该方法可能会失败。...在实际操作中,我们在 upsample 到一个新尺度时,将宽度和高度加倍。...所有图像分辨率都是512×512(本文中已缩小以适应页面显示)。 图6是在Paris StreetView数据集上的比较结果。...可以看到,当内容网络给出较强的关于语义和全局结构的先验信息时,纹理网络在生成高频细节方面非常强大。有一些场景复杂的情况,这种新的方法会产生不连续性和违背真实的图像(图8)。

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    SurfaceFliger绘制流程

    theme: fancy 前景提要: 当HWComposer接收到Vsync信号时,唤醒DisSync线程,在其中唤醒EventThread线程,调用DisplayEventReceiver的sendObjects...像BitTub发送消息,由于在SurfaceFlinger的init过程中创建了EventThread线程,并添加到MQ中进行创建Connection并监听对应的BitTube信息,因此最后会在MQ中接收到通知调用...可以控制某些Layer不参与绘制过程,比如需要将悬浮按钮图层隐藏。...rebuildLayerStacks 获取每个显示屏中的所有可见图层列表,计算每个图层的可见区域,根据Z轴的深度把所有图层添加进来 重建所有显示屏的各个可见Layer,并重新根据Z轴调整Layer图层的顺序...),Display从缓冲区中取出数据进行显示

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    基于约束捆集调整的多相机运动结构恢复方法

    为此提出了基线约束,该约束适用于摄像头具有重叠视野的情况。将该约束纳入捆集调整解决方案中,以保持不同摄像头的相对运动静态。...使用两台放置在重叠内容捕获的车辆上的GoPro相机的视频帧进行了实验,而这两台相机未经校准。我们使用所提出的约束进行捆集调整,然后生成了3D稠密点云。...通过假设这样的多摄像头系统,我们的方法在BA中构建了一个弱约束来固定这两个摄像头的相对定向。首先,我们的方法遵循典型的SfM流程,从图像中提取特征,并进行特征匹配以识别关键点/匹配点。...实验二:在这个实验中,我们评估了在具有重叠的未校准摄像机的重建结果中使用所提出的基线约束的效果。图4显示了使用传统BA的稠密重建结果与使用BA中基线约束的结果进行比较。...表4显示了稠密重建精度的统计数据,在使用我们提出的基线约束的BA中,平均绝对距离从2.028米降低到1.432米,改善了29.38%。

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    香港理工大学 & 腾讯实验室提出 PoserLLaVa 方法在内容感知布局生成中实现SOTA性能 !

    相比之下,作者的数据驱动方法采用结构化文本(JSON格式)和视觉指令调整,在特定的视觉和文本约束下生成布局,包括用户定义的自然语言规范。...这使得作者能够在保持与全训练模型相当性能的同时,减少训练支出。 2.3.3. Prompt Template 作者引入以下提示模板,用于在各种内容感知布局生成任务中采用端到端的微调阶段的视觉指令调整。...至于用户约束生成任务,约束作为给出。 3. Experiment 实现细节 大多数实验是在8个NVIDIA A10 GPU上进行的,并且可以在12小时内完成。...结果对比 如表7所示,无论是在相似性还是几何度量上,PosterLIaVa在所有指标上都显著优于LayoutPromter,这显示了在布局生成中利用视觉指令调整的威力。...这一结果与表3中显示的PosterLayout数据集有所不同,但一旦认识到RAG与微调之间的差异,这仍然在预期之内。

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    30篇亮点论文、5大主题带你一览ECCV 2020研究趋势

    图像检索与图像分类的区别在于:在图像分类中,在测试中遇到的分类在训练时已明确;而在图像检索中,我们可能会检索到一张类别全新的图像,并需要抓取与之相似的图像,比如开集(open set)问题。...2)在训练过程中,将图像进行随机缩放并裁剪为具有随机大小的正方形,并随机进行水平翻转。只有在测试时,将图像调整为固定大小。...本文的目标是训练一个模型,该模型接受一组3D场景的2D图像(拍摄角度及相机参数可调整),然后,使用训练好的模型,可以渲染出3D场景的新视图(在输入的2D图像集合中不存在)。...该模型基于Transformer模型,并且在每次迭代时,模型都会接收一个图像和语言对的情节,然后通过元学习策略从情节中获取词表示。该表示能够在推理时获取新词,并且能够更可靠地泛化到新的情况。...元训练是在正向传递中完成的,在训练示例中,模型需要指向正确的单词“ chair”,并且使用匹配损失来训练模型。在对许多情节和任务进行训练之后,该模型能够在推理过程中非常快速地适应新任务。

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    【人脸重建】开源 | 通过多视图几何一致性进行单目3D人脸重建,文章设计了三种多视图一致性损失函数,用于模型约束

    备注:研究方向+地点+学校/公司+昵称,更快通过申请,长按加细分领域技术交流群,目前有细分领域:图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理(分割检测)、深度学习...PS:腾讯最近更改公众号推送规则,文章推送不在按照时间排序,而是通过智能推荐算法有选择的推送文章,为了避免收不到文章,看完文章您可以点击一下右下角的"在看",以后发文章就会第一时间推送到你面前。...获取完整原文,公众号回复:2007.12494 论文地址: http://arxiv.org/pdf/2007.12494v1.pdf 代码: https://github.com/jiaxiangshang...最近的基于学习的方法,使用单视角图像训练的模型,在单目3D人脸重建方面取得了良好的结果,但他们遭受了ill-posed姿态和深度模糊的问题。...过去的很多工作仅仅是关注2D特征的约束关系,本文提出了一种基于多视图几何一致性的自监督训练架构,为人脸姿态和深度估计提供了一种可靠的约束条件。

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    数据结构在游戏中的应用

    我们可以将读到的左括号压入设定的栈中,当读到右括号时就和栈中的左括号销解,如果在栈顶弹不出左括号,则表示配对出错,或者,当括号串读完,栈中仍有左括号存在,也表示配对出错。   ...5、图   在游戏中,大多数应用图的地方是路径搜索,即关于A算法的讨论。由于介绍A算法及路径搜索的文章很多,这里介绍图的另一种应用:在情节脚本中,描述各个情节之间的关系。   ...在一个游戏中,可能包含很多分支情节,在这些分支情节之间,会存在着一定的先决条件约束,即有些分支情节必须在其他分支情节完成后方可开始发展,而有些分支情节没有这样的约束。   ...好了,现在假如我们手头有这样的情节: 情节编号 情节 先决条件 C1 遭遇强盗 无 C2 受伤 C1 C3 买药 C2 C4 看医生 C2 C5 治愈 C3,C4 注意:在AOV网中,不应该出现有向环路...那么以上情节用图的形式表现为(此图为有向图,先后关系在上面表格显示): 现在我们用邻接矩阵表示此有向图,请看下面代码片断: struct MGRAPH   {     int Vexs[MaxVex];

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    探索无限:Sora与AI视频模型的技术革命 - 开创未来视觉艺术的新篇章

    具体来说,Sora的扩散模型在训练时,会接收带噪声的图像块作为输入,并被训练去预测对应的“干净”图像块。这个过程中,模型学习到了如何从噪声数据中重建出真实的图像内容。...扩散模型的优势在于其强大的扩展性,它已经在语言建模、计算机视觉和图像生成等领域显示出了显著的效果。...Sora利用对视频和图像潜在代码的时空补丁进行操作的变换器架构,这使得它能够生成长达一分钟的高质量视频。...实时内容创新: 在直播或实时互动事件中,Sora可以即时生成与观众互动的内容,如根据观众的反馈动态调整故事情节,或实时生成与演讲者讲话内容相匹配的视觉图像,增强观众体验。...这样可以在智能算法中内置伦理约束,确保其在操作过程中遵循既定的伦理准则。 公开透明的研发过程: AI的研发过程应该是公开和透明的,这样社会各界可以参与到讨论中来,共同决定AI的发展方向和应用边界。

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