图1NuScences纯视觉3D检测榜单(2022.3.18) 这篇论文对应NuScenes纯视觉榜三方法PETR，旷视科技于2022年3月上传至arXiv。PETR是DETR3D的改进，在没有外部训练数据的情况下，性能已经优于DETR3D。本人由于工作原因比较关注ATE（平均目标中心点误差）和AOE（平均目标偏航角误差）两项指标，从图2可以看出，PETR方法AOE指标基本和DETR3D方法持平，但ATE指标除了bicycle类别均优于DETR3D，尤其是bus和constructionvehicle这类大型车辆目标。图2PETR和DETR3D性能对比PETR论文链接：https://arx
一、论文信息论文名称：JointAudio-VisualDeepfakeDetection会议：ICCV2021作者团队：二、动机与创新动机Visualdeepfake上有许多检测方法和数据集，而对audiodeepfake以及visual-audio两种模式之间的deepfake方法较少。AudioDeepfake主要有两个任务：1）TTS:text-to-speech文本转语音；2）VC：voiceconversion语音转换（将一个人语音转为另一个人的声音）。创新本文提出一种新的视觉-听觉Deepfake联合检测任务，利用视觉和听觉两种模式之间的内在关系可以帮助deepfake检测。a中
一、论文信息论文名称：JointAudio-VisualDeepfakeDetection会议：ICCV2021作者团队：二、动机与创新动机Visualdeepfake上有许多检测方法和数据集，而对audiodeepfake以及visual-audio两种模式之间的deepfake方法较少。AudioDeepfake主要有两个任务：1）TTS:text-to-speech文本转语音；2）VC：voiceconversion语音转换（将一个人语音转为另一个人的声音）。创新本文提出一种新的视觉-听觉Deepfake联合检测任务，利用视觉和听觉两种模式之间的内在关系可以帮助deepfake检测。a中
关节组件将刚体连接到另一个刚体或空间中的固定点。关节施加使刚体移动的力，而关节限制功能可以限制该移动。Unity提供的以下关节可以对刚体组件施加不同的力和限制，从而使这些刚体具有不同的运动：HingeJoint铰链关节：使两个刚体像被连接在一个铰链上那样运动。用于模拟门和手指关节。FixedJoint固定关节：将两个刚体束缚在一起,相对位置保持不变。SpringJoint弹簧关节：将两个刚体连接在一起，使其像连接着弹簧那样运动。CharacterJoint角色关节：模拟球窝关节，例如臀部或肩膀。ConfigurableJoint可配置关节：模拟任何骨骼关节，例如布娃娃中的关节。接下来创建一个新
PETR:PositionEmbeddingTransformationforMulti-View3DObjectDetection作者单位旷视目的DETR3D中2D->3D过程存在的问题：预测的参考点坐标可能不准确，在采样图片特征时可能拿不到对应的特征。只有参考点投影位置的图像特征被使用，无法学到全局的特征。采样图像特征的过程过于复杂，难于应用本文的目标是在DETR的基础上，提出一个简单优雅的3D目标检测框架本文的贡献总结：提出了一个简单优雅的框架，PETR，用于多视角的3D目标检测。提出了一个新的3Dposition-aware表示在nuScenes数据集上达到了sota方法网络结构网络整
构建https://github.com/google/flutter-desktop-embedding好的。嵌入使用Flutter项目中的build/flutter_assets进行嵌入。https://github.com/google/flutter-desktop-embedding/blob/master/linux/example/flutter_embedder_example.cc#L35但在Flutter项目中，这是如何生成的？使用flutterbuild?实际上我成功地构建了一次build/flutter_assets并且嵌入工作正常(很酷的东西)，但现在我不能再
构建https://github.com/google/flutter-desktop-embedding好的。嵌入使用Flutter项目中的build/flutter_assets进行嵌入。https://github.com/google/flutter-desktop-embedding/blob/master/linux/example/flutter_embedder_example.cc#L35但在Flutter项目中，这是如何生成的？使用flutterbuild?实际上我成功地构建了一次build/flutter_assets并且嵌入工作正常(很酷的东西)，但现在我不能再
作者|崔皓审校|重楼摘要在自然语言处理领域，为了让模型能够处理特定领域的问题，需要进行Fine-tuning，即在基础模型上训练模型以理解和回答特定领域的问题。在这个过程中，Embedding起到了关键作用，它将离散型的符号转换为连续型的数值向量，帮助模型理解文本信息。词嵌入是一种常用的Embedding方法，通过将每个单词转换为多维向量来捕获其语义信息。本文通过LangChain，ChromaDB以及OpenAI实现Fine-tuning的过程，通过更新Embedding层来让模型更好地理解特定领域的词汇。开篇在自然语言处理领域，最常见的用例之一是与文档相关的问题回答。虽然这方面ChatGP
【论文阅读】Adap-𝜏:AdaptivelyModulatingEmbeddingMagnitudeforRecommendation文章目录【论文阅读】Adap-𝜏:AdaptivelyModulatingEmbeddingMagnitudeforRecommendation1.来源2.介绍3.模型解读3.1准备工作3.1.1任务说明3.1.2基于嵌入的模型3.1.3损失函数3.1.4嵌入归一化3.2分析嵌入的规范化3.2.1规范化的必要性1.来源2023WWWCCFAhttps://arxiv.org/pdf/2302.04775.pdfhttps://github.com/junkan
2023Abstract 本文展示了一种学习高度语义图像表示的方法，而不依赖于手工制作的数据增强。本文介绍了基于图像的联合嵌入预测架构(I-JEPA)，这是一种用于从图像进行自监督学习的非生成方法。I-JEPA背后的想法很简单：从单个上下文块，预测同一图像中各种目标块的表示。引导I-JEPA生成语义表示的核心设计选择是掩码策略；具体来说，至关重要的是(a)预测图像中的几个目标块，(b)对具有足够大尺度的目标块进行采样（占据图像的15%–20%），以及(c)使用足够信息（空间分布）的上下文块。根据经验，当与VisionTransformers结合使用时，本文发现I-JEPA具有高度
