①窗Window1.Unity组件Components2.着色器Shaders1.DepthMask.shader②门Door1.组件Components1.ARCamera2.InnerWorld3.Door4.具有动画的门AnimatedDoor5.里世界的天空SkySphere2.着色器Shaders1.StencilMask.shader2.StencilSpecular.shader3.StencilMetallic.shader4.Sky.shader3.脚本Scripts1.PortalManger.cs2.PlaceOnPlaneOnce.cs③更近一步Goastepfurth

前言笔者是时空序列预测研究的初学者，学习阶段一直会参考AI蜗牛车大佬的博客进行学习，他分享的时空序列预测的文章使我受益良多，笔者近期在阅读该领域的最新文章，本篇作为笔者分享的第一篇文章，记录自己的学习过程，有表达和理解不到位的地方请诸位同志多多指教。Let‘sgo！文章地址这是一篇来自TPAMI2023上的文章，出自清华大学的团队ModeRNN:HarnessingSpatiotemporalModeCollapseinUnsupervisedPredictiveLearning网址：ModeRNN:HarnessingSpatiotemporalModeCollapseinUnsupervi

AUGMENTEDPOINTERNETWORK处理输入:x=[;x1c;x2c;...;xNc;;xs;;xq]x=[;x^c_1;x^c_2;...;x^c_N;;x^s;;x^q]x=[col>;x1c​;x2c​;...;xNc​;sql>;xs;question>;xq]encode:two-layer,bidirectionalLSTM,theoutputishth_tht​decode:twolayer,unidirectionalLSTM.theoutputisgtg_tgt​producescalerattention:αs,tptr=Wptrtanh(Uptrgs+Vptrh

1.框架梳理2.某些疑惑的个人后期理解一个控制点Qi为什么有多个{p，v}对呢？理解：结合原论文算法1(控制点pv对生成算法)和算法2(egoplanner整体流程)，可知算法1循环执行。即控制点首次位于障碍物内部时，生成对应的第1号pv对；在优化过程中，如果该控制点被推至另一个障碍物，则算法1还会被调用，此时会生成属于该控制点的第2号pv对…以此类推红色行的j到底是什么含义：表示pv对？还是障碍物(大概率为有效的pv对)？理解：一个控制点可以对应多个pv对，故j表示某个控制点对应的所有pv对新发现障碍物时，pv对如何增加变化？理解：新增加一个障碍物会新增加一个属于该障碍物的pv对，原来的pv

论文全称：AdaAfford:LearningtoAdaptManipulationAffordancefor3DArticulatedObjectsviaFew-shotInteractions文章目录1.为什么做这件事&做了件什么事2.介绍3.相关工作3Dshapes中的视觉affordance通过少量交互的快速适应4.问题定义5.方法5.1测试推理过程的简述5.2输入编码器5.3AAP5.4AIP5.5训练与损失5.6对第5章内容的个人小结6.实验6.1Baseline和评估指标6.2结果与分析7.总结和限制8.slide参考1.为什么做这件事&做了件什么事与如橱柜、门、水龙头等三维铰接

文章目录imageadaptive3dlutbasedondeeplearning1.LearningImage-adaptive3DLookupTablesforHighPerformancePhotoEnhancementinReal-time2.CLUT-Net:LearningAdaptivelyCompressedRepresentationsof3DLUTsforLightweightImageEnhancement2.13dlut分析2.2具体方法2.3主要原理2.4实验结果3.4DLUT:LearnableContext-Aware4DLookupTableforImageEn

我有一个接口(interface)及其2个实现说:publicinterfaceObjectProcessor{publicvoidprocess(ListobjectNames);}publicCarImplimplementsObjectProcessor{@overridepublicvoidprocess(ListcarNames){//carlogic}}publicVanImplimplementsObjectProcessor{@overridepublicvoidprocess(ListvanNames){//vanlogic}}现在使用这个接口(interface)的

DeepLearningwithOpenCVDNNModule介绍1.源由2.为什么/什么是OpenCVDNNModule?2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN模块的基本步骤4.参考资料1.源由看了一些资料和数据，感觉他讲的非常好，也顺便整理记录下。但是有几点我觉得应该提前说明下：很多事情都不是绝对的，看到的资料也未必就是一成不变的；随着时间的推移，技术的进步，很多情况都会发生变化；虽然有些资料说OpenCV对IntelCPU做了

目录摘要1介绍2相关工作3MapTR3.1排列等效建模3.2分层匹配3.3训练损失3.4架构4实验4.1与最先进方法的比较4.2消融研究4.3定性的可视化5结论致谢参考文献附录A实施细节B消融研究C定性的可视化摘要高精地图提供了丰富而精确的驾驶场景环境信息，是自动驾驶系统规划中必不可少的基础组成部分。我们提出了MapTR，一个结构化的端到端Transformer，用于高效的在线矢量化高精地图构建。我们提出了一种统一的等效排列建模方法，即将地图元素建模为具有一组等效排列的点集，从而准确地描述了地图元素的形状并稳定了学习过程。我们设计了一种分层查询嵌入方案，对结构化地图信息进行灵活编码，并对地图元

前言一般来讲，如果要实现移位寄存器的话，通常都是写RTL用reg来构造，比如1bit变量移位一个时钟周期就用1个reg，也就是一个寄存器FF资源，而移位16个时钟周期就需要16个FF，这种方法无疑非常浪费资源。XilinxFPGA的SLICEM中的一个查找表LUT可以配置为最多移位32个时钟周期的移位寄存器，这比直接用FF来搭省了31个FF资源。这种方法可以通过调用原语SRL16E（最多16个周期）和SRLC32E（最多32个周期）来实现。SRL16E#(.INIT(16'h0000),//Initialcontentsofshiftregister.IS_CLK_INVERTED(1'b0)