主要分类是根据机器学习在训练过程中是否有标签。- 监督学习:训练的数据集全部都有标签,根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签... Plotly 是一个非常强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于 HTML 的交互式图表来显示信息,可创建各种形式的精美图表。本文所说的 Plotly 指的是 Plotly.js 的 Python 封装,plotly本身是个生态非常复杂的绘图工具,...
以下是将预处理步骤集成到模型中的具体思路: **声明 Tensor 格式:** 首先,从实际用户数据中声明模型输入的 Tensor 格式,包括形状、布局、精度、颜色格式等。这样的声明有助于确保模型输入与实际推理数据的格式相匹配。 **描述预处理步骤:** 确定需要应用于用户数据的预处理步骤序列。这可能包括均值调整、尺度缩放、通道反转等,以确保输入数据满足模型的要求。通过 OpenVINO 的模型转换 API,可以方便地描述和配置这些预...
(每一个尺度内部),所有图像 token 是一次性并行生成的;跨尺度则是自回归的。这使得在模型参数和图片尺寸相当的情况下,VAR 能比传统 AR 快数十倍。此外,在实验中作者也观察到 VAR 相比 AR 展现出更强的性能和 Scali... 大尺度** 的 token map* 训练阶段,VAR 使用 **标准的交叉熵损失** 监督这些 token map 的概率预测* 测试阶段,采样得到的 token map 会借助 VQVAE 进行连续化、插值求和、解码,从而得到最终生成的图像 ...
>引擎更新(图3),索引平台会根据DGraph引擎的内存情况自动选择在线更新还是分批重启更新。这种方式让DGraph引擎的索引更新速度&服务的稳定性得到了很大的提升。![picture.image](https://p3-volc-community-s... 这个时间尺度在毫秒级附近,理论上在某一时刻,不同引擎上的数据是不一致的,但这对业务影响不大,因为最终这些数据会保持一致。最终一致性这个特性非常重要,因为实现严格的一致性很复杂,2PC&3PC等操作在分布式场...
图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去除任务。由于 GPR 数据具有波速变化和反射不连续性等特性,可能... 然后对二者的特征数据进行融合不但可以充分利用多尺度和多层次的特征信息,提高模型的准确性和鲁棒性;而且凭借其双路径大大降低了模型的复杂度。该网络即使在标记数据较少的情况下进行训练也可保持极高的准确性和效...
## 技术介绍:#### 全景视频中的深度信息: 首先,我们先看一下什么是全景视频中的深度信息。深度信息是指视频/照片中每个像素在具有色彩信息以外,还带有一个深度信息,即我们通常所说的 RGBD 中 D/Depth ,它表... 其中编码器可采用常用的 backbone 模型,如 ResNet , VGG 等;深度解码器会将输出转换为深度值的输出。为了满足高分辨率的全景视频的深度估计,我们将各个尺度的损失合并在一起,做多尺度的估计,可以实现对目标全景视图...
近期,MSU图像媒体实验室更新了“去交错算法”排行榜单。在全帧率赛道上,火山引擎多媒体实验室的FLAD模型排名第一。火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,其FLAD模型曾应用于Beyond演唱会超清修复中。修复版本在抖音... 尺度处理分支,让交错帧恢复既有结构的完整性,又能很好地恢复细节。” 另一个则是FLAD提出的运动感知模块(Motion-Aware Module),探测帧间的运动情况,并进行特征对齐,让帧间内容更具连续性,同时达到互相补足细节的作...