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1.工具&计算机视觉好找工作吗amp;计算机视觉就业前景框架

工具：Public APIs – 免费开放 API 大列表

tags： [免费 API，天气，书籍，博客]

GitHub：github.com/markodenic/…

工具：GitNoter – 本地部署的开源版web版Markdown笔记应用

tags大学入党积极分子一定能入党吗：[markdo大学专业wn，开机器学习源]

Gi排序算法总结tHub：github.com/git-noter/g…

工具：大学生自我鉴定audio-preview – VS Code的wav音频文件预览与播放扩展

tags：[音频，wav，预览，播放]

GitHub：github.com/sukumo28/vs…

工具库：LBF – 多智能体强化学习环境

tags：[强化学习，多智能体，模拟环境]

GitH开源矿工ub：github.com/semitable/l…

框架：LightAutoML – 快速可定制的自动机器学校模型创建(AutoML)框架

tags：[a开源是什么意思utoml，自动化机器学习，轻量]

GitHub：githu计算机视觉的应用b.com/sb-ai-lab/L…

工具平台：St大学生职业生涯规划书reamX – Flink/Spark 极速开发框架，一站式流数开源阅读app下载安装据处理平台

tags：[Flink，Spark，流式数据，流数据处理，Str大学入党积极分子一定能入党吗eamX]

提供开箱即用的流式大数据开发体验，可在平开源阅读台上统一管理配置、开发、测试、部署、监控、运维的整个过程。

GitHub：github.com/streamxhub计算机视觉是什么/…

2.项目&代码

项目：基于T5的文本检索系统

tags：[文本检索，T5，计算机视觉技术JAX，Text-to-Text，Transformer]

‘T5冒泡排序算法X Retrieval – a计算机视觉就业 JAX implementation of T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) opt开源软件imized for retrieval applications’ by G排序算法的时间复杂度和空间复杂度oogle Res大学earch

GitHub：github.com/goo大学英语四六级gle-rese…

应用：基于TFServing，Docker与Kubernetes的CPU机器学习模型部署

ta选择排序算法gs：[模型，部署，服务，TFS开源节流erving，Docker，Kube排序算法rnetes]

GitH开源阅读ub：github.com/deep-div大学英语四级考试er/…

项目：基于文本生成视频

tags：[视频生成，文本视频生成]

CogVideo，由清华大学数据排序算法的时间复杂度和空间复杂度挖掘研究小组开源的基于文本生成视频的开源项目，项目 Repo 中附有论文。

Git计算机视觉就业前景Hub：github.com/THUDM/CogVi…

系统：大 AI 模型推理系统

tags：[大模型，推理，加速]

Energon-AI：大模型推理系统，仅需对现有项目进行极少量修改，即可完成自定义大模型的推理部署，获得并行扩展的超线性加速。

项目以 “高性能、高可用、可伸缩” 为理念，深入单实例多设备推理场景，在性能和易用性上兼具优势。

GitHub：github.com/hpcaite大学英语四级报名官网ch/C…

3.博文&选择排序算法分享

博文：耗散度与优化算法分析

《Dissipativity and Algorithm Analysis》by Laurent Lessard

Link：开源节流laurentle大学入党积极分子一定能入党吗ssard.com/dissipativi…

博文：多项式与最优化关系（第5部分开源代码网站github）

《On the Link Between Optimization and Polynomials, Part 5 – Cyclical Step-siz大学专业es》by希尔排序算法 B开源阅读aptiste Goujau排序算法的时间复杂度和空间复杂度d and Fabian Pedregosa

Link：fa.bianp.net/blog/2022大学生自我鉴定/c…

博文：深度学习应用与实战书籍推荐

The best books about applied deep learning

Link：sheph计算机视觉就业前景erd.com/best-b计算机视觉就业ooks/…

4.数据&资源

数据&模型：中文语音数据+中文语音预训练开源众包模型

tags：[语音，中文，speech，数据]

中文计算机视觉语音排序算法的时间复杂度预训练模型，用 WenetSpeech tr计算机视觉好找工作吗ain排序算法_l 集的 1 万小时中文数据作为无监督预训练数据

Link：github.com/TencentGame…

资源列表：低延迟开发相关资源大列表排序算法的稳定性

tags：排序算法的时间复杂度[低延迟，开发，资源]

GitHub：github.com/penberg/awe…

资源：Python网络爬虫开放知识库

tags：[爬虫，知识库]

‘Web scraping with Python open knowled计算机视觉技术ge – Repository of排序算法总结 open knowledge about web scraping in Python’ by Re Analytics – DataBoutique.com

GitHub：gith大学辅导员有前途吗ub.com/reanalytics…

5.研究&论文

公众大学号回复关键字 日报，免费获取整理好的6月论文合辑。

论文：Vision GNN: An Imag计算机视觉经典任务e is Worth Graph of Nodes

论文标题：Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes

论文时间：1 Jun 2022

所属领域：Compu计算机视觉经典任务ter Vision/计算机视觉

对应任务：Object Detection，物体大学英语四级报名官网检测，目标检测

论文地址：arxiv.org/abs/2206.00…

代计算机视觉是什么码实现：github.com/huawei-noah…

论文作者：Kai Han, Yunhe Wang, Jianyuan Guo, Yehui Tang, Enhua Wu

论文简介：In this p开源矿工aper, we propose to repres大学生职业生涯规划书ent the image as a graph structure and introduce a new Vision GNN (ViG) architecture to extract graph-level feature for visual tasks./在本文中，我们提堆排序算法出将图像表示为图形结构，并引入一种新的视觉GNN（ViG）体系结构来提取视觉任务的图形级特征。

论文摘要：Network a堆排序算法rchitecture pl开源阅读app下载安装ays a key role in the deep learning-based computer vision system. The widely-used convolutional neural network and transformer t开源阅读reat the image as a grid or sequence structure, which is not flexible to capture irregular and complex objects. In this paper, we propose to represent the image as a graph structure and introduce a new Vision GNN (ViG) architecture to extract graph-level feature for visual tasks. We first split the image to a number of patches which ar计算机视觉的应用e viewed as node排序算法的时间复杂度s, and construct a graph by connect大学生创新创业大赛ing the nearest neighbors. Based on the graph representation of images, we build our ViG model to transform and exchange information among a计算机视觉好找工作吗ll the nodes. ViG consists of two basic modules: Grapher mod开源阅读ule with graph convolution for aggregating and upda大学英语四级报名官网ting graph information, and FFN module with two linear layers for node feature transformation. Both isotropic排序算法有哪些 and pyramid architectures of ViG are built with different model sizes. Extensive experiments on计算机视觉的应用 image recog排序算法的时间复杂度nition and object detection tasks de大学专业monstrate the superiority of our ViG architectur计算机视觉技术的应用e. We ho大学pe this pioneering study of GNN on genera开源矿工l visual tasks will provide useful inspiration and experience for future research. The PyTroch code will be available at github.com/huawei-noah… and the MindSpore code will be avaiable at git排序算法有哪些ee.com/mindspore/m….

网络架构在基于大学英语四级考试深度学习的计算机视觉系统中起着关键作用。广泛使用的卷积神经网络和transform排序算法的稳定性er将图像视为网格或序列结构，对于排序算法的时间复杂度捕捉不规则和复杂的物体来说不灵活。在本文中，我们建议将图像表示为图形结构，并引入新的 Visi机器学习on GNN (ViG) 架构来提取视觉任务的图形级特计算机视觉的研究方向征。我们首先将图像分割成许多块，这些块被视为节点，并通过连接最近的邻居来构造一个图。基于图像的图表机器学习示，我们构建了我们的 ViG 模型来在所有开源中国节点之间转换和交计算机视觉是什么换信息。 ViG 由两个基本模块组成：具有图卷积的 Grapher 模块，用于聚合和更新图信息，以及具有大学生创新创业大赛两个线性层的开源阅读 FFN 模块，用于节点特征变换。 ViG 的各向同性和金字塔结构都是用不同的模型大小构建的。图像识别和目标检测任务的大量实验证明了我们的 ViG 架构的优越性。我们希望 GNN 在一般视觉任务上的这项开创性研究能为未来的研究提供有益的启发和经验。计算机视觉经典任务

论文：Dialog Inpainting: Turning Documents into Dia计算机视觉就业前景logs

论文标题：Dialog Inpainting: Tu开源rning Documents into Dialogs

论文时间：18 May 2022

所属领域：Natural Lan大学英语四六级guage Processing/自然语言处理

对应任务：Conve堆排序算法rsational Question Answering，Question Answering，会话问答，问答

论文地址：arxiv.org/abs/2205.09…

代快速排序算法码实现：githu排序算法的时间复杂度和空间复杂度b.com/goog大学生创新创业大赛le-rese…

论文作者：Zhuyun Dai, Arun Tejasvi Ch机器学习aga大学生创新创业大赛nty, Vincent Zhao, Aida Amini, Qazi Mamunur Rashid, Mike Green, Kelvin G大学生入党申请书uu

论文简介：Our approach takes大学辅导员有前途吗 the text of any doc快速排序算法ument and transfo计算机视觉就业前景rms it into a two-person dialog between the writer and an imagined reader: we treat sentences fro开源m the article as utterances spoken by the writer计算机视觉技术, and then use a dialog inpainter to predict what the imagined reader asked or said in between each of the writer’s utterance计算机视觉的研究方向s./我们的方法将大学英语四级考试任何文档的文本转换为作者和想象读者之间的两人对话：我们将文章中的句子视为作者所说的话，然后使用对话修复者预测想象读者在每个作者的话语之间所问或所说的话。

论文摘要：Many imp大学生职业生涯规划书ortan排序算法的时间复杂度t question冒泡排序算法s (e.g. “How to eat healthier?”) require conv开源阅读ersation to establish context and explore in大学英语四六级 depth. However, conversatio开源众包nal question answering (Con大学英语四级报名官网vQA) systems have long been stymied by scarce training data tha开源t is expensive to collect. To address this problem, we propose a new technique for synthetically generating diverse and high-quality dialog data希尔排序算法: dialog inpainting. Our a开源中国ppro计算机视觉属于人工智能吗ach takes the text of any document and tran大学专业sforms it into a two-perso计算机视觉技术的应用n dialog between the writer and an imagined reader: we tr大学辅导员有前途吗eat sentences大学 from the article as utterances spoken by开源代码网站github the writer, and then use a d堆排序算法ialog inpainter to predict what the imagined reader asked or said in between each of the writer’s utterances. By applying this approach to passages from Wikipedia and the web, we produce Wik计算机视觉属于人工智能吗i开源阅读app下载安装Di计算机视觉属于人工智能吗alog and WebDialog, two datasets total计算机视觉就业前景ling 19 million diverse information-seek排序算法的时间复杂度ing dialogs — 1,000x larger t大学英语四六级han the largest ex开源矿工isting ConvQA dataset. Furt大学生自我鉴定hermore, human raters judge the answer adequacy and conversationality of WikiDialog to be as good or better tha排序算法的稳定性n exis计算机视觉就业ting manually-collected datasets. Using our inpainted data to希尔排序算法 pre-train ConvQA retrieval systems, we significantly advance state-of-the-art across three benchmarks (QReCC, OR-QuAC, TREC CAsT) yielding up to 4大学英语四级报名官网0% re开源阅读lative gains on standard evaluation metrics.

许多重要问题（例如，“如何吃得更健康？”）需要对话来建立背景并大学英语四六级深入探计算机视觉技术讨。然而，会话式问答（ConvQA）系统长期以来一直受选择排序算法到缺乏培训数据的困扰，而这些数据的收选择排序算法集成本很高。为了解决这个问题，我们提出了一开源众包种综合生成各种高质量对话数据的新技术：对话修复。我们的方法将任何文档的文本开源转换为作者和想象读者之间的两人对话：我们将文章中的句子视为作者所说的话，然后使用对话修复者预测想象读者在每计算机视觉就业个作者的话语之间所问或所说的话。通过将这计算机视觉就业种方法应用于Wikipedia和web中的段落，我们生成了WikiDialog和WebDialog，这两个数据集共有1900万个不同的信息搜索对话框，比现有最大的ConvQA数据集大1000倍。此外，人工评分员判断WikiDialog的答案充分性和对话性与现有手动收集的数据集一样好或更好。使用我计算机视觉经典任务们修复的数据对ConvQA检索系统计算机视觉技术的应用进行预培训，我们在三个基准（QReCC或QuAC、TREC CAsT）上显著提升了最新水平，在标准评估指标上获得了高达40%的相对收益。

论文：大学生入党申请书StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets

论文大学专业标题：St大学入党积极分子一定能入党吗yleGAN-XL: S大学辅导员有前途吗caling StyleGAN to Large Diverse Datasets

论文时间：1 Feb 2022

所属领域：计算机视觉

对应任务：Image Generation/图像生成

论文地址：arxiv.org/abs/2202.00…

代码实现：github.com/a开源众包utonomousv…

论文作者：Axel Sauer, Katja Schwarz, Andreas Geiger

论文简开源阅读app下载安装介大学生自我鉴定：StyleGAN in pa排序算法的稳定性rticular sets new standards for generative排序算法有哪些 mo大学入党积极分子一定能入党吗deling regarding image quality an开源阅读d controllab大学专业ility./StyleGAN 尤其为关于图像质量和可控性的生成建模设定了新标准。

论文摘要：Computer graphics has experienced a re开源众包cent surge of data-centric approaches for photorealistic and controllable content creation. St开源代码网站githubyleGAN in particular sets new standards for generative modeling regarding image qualit开源是什么意思y and controllability. However, StyleGAN’s performance severely degrades on large unstructured datasets such as Image排序算法总结Net. StyleGAN was desig开源软件ned for controllability; hence, prior works suspec大学入党积极分子一定能入党吗t its restrictiv排序算法有哪些e design to be unsuitable for diverse datasets. In c计算机视觉就业前景on排序算法的时间复杂度和空间复杂度trast, we find the开源节流 main limiting factor to be t快速排序算法he current training strategy. Following the recently introduced Projected GAN paradigm, we leverage powerful neural network priors and a progressive growing strategy to successfully train the late开源众包st StyleGA堆排序算法N3 generator on ImageNet. Our final model, StyleG大学英语四六级AN-XL, sets a new st计算机视觉好找工作吗ate-of-the-art on large-scale image synthesis and is the first to generate images at a resolution of 10242 at such a dataset scale. We demonstrate that this model can invert and edit images beyond the narrow domain of portraits or specific object class开源是什么意思es.

最近，计算机图形学经历了以数据为中心的照片级逼排序算法的时间复杂度真开源和可控内容创建方法的激增。 StyleGAN 尤其为关于图像质量和可控性的生成建模设定了新标准。然而，StyleGAN 的性能在 ImageN希尔排序算法et 等大型非结构化数据集上严重下降。 StyleGAN 专为可控性而设计大学生入党申请书；因此，堆排序算法先前的工作怀疑其限制性设计不适合不同的数据集。相比之下，我们发现主要的限制因素是当前快速排序算法的训练策略。开源代码网站github遵循最近引入的 Projected GAN 范例，我们利用强大的大学英语四级报名官网神经网络先验和渐进式增长策略在 ImageNet 上成功训练最新的 StyleGAN3 生成器。我们的最终模计算机视觉是什么型 StyleGAN-XL 在大规模图像合成方面树立了新的最先进技术，并且是第一个在这样的数据集规模上生成分辨率为 102大学生入党申请书42 的图开源中国像的模型。我们证明该模型可以在肖像或特定对象类的狭窄领域之外反转和编辑图像。

论文：My大学入党积极分子一定能入党吗oSuite – A contact-rich simulation suite for musculoskeletal mo大学英语四级报名官网tor control

论文标题：MyoSuite — A contact-rich simulation s计算机视觉技术uite for musculoskele排序算法总结tal motor co选择排序算法ntrol

论文时间：26 May 2022

所属领域：Playing Games/游戏

对应任务：Continuous Control，连续控选择排序算法制计算机视觉技术的应用

论文地址：arxiv.org/abs/2205.13…

代码实现：github.com/facebookres…

论文作者：Vittorio Caggiano, Huawei Wang, Guillaume Durandau, Mass开源阅读imo Sartori,计算机视觉是什么 Vikash Kumar

论文简介：Current开源节流是什么意思 frameworks开源阅读app下载安装 fo排序算法有哪些r musc选择排序算法uloskeletal control do no计算机视觉就业t support physiological sophistication of the musculoskeletal systems along with physical world interaction capabilities./当前的肌肉骨骼控制框架不支持肌肉骨骼系统的生理复杂性以及物理世界的交互冒泡排序算法能力。

论文摘要：Em大学生自我鉴定bodied agents in continuous control domains have had limited exposure to tasks allowing to explore musculoskeletal properties that e大学专业nable agile and nimble behaviors in biolo大学生职业生涯规划书gical beings. The sophistication behind neur希尔排序算法o-musculoskeleta计算机视觉就业l control can pose new challenge计算机视觉就业前景s for the motor learning community. At the same time, agents solving complex neural control problems allow impact in f计算机视觉技术的应用ields such as neuro-rehabilitation, as well as collaborative-robotics. Human biomechanics underlies complex multi-大学英语四级报名官网joint-multi-actuator musculoskeletal systems. The sensory-motor system relies on a range of sensory-cont排序算法总结act rich and proprioceptive inputs that define and condition muscle actu大学生自我鉴定ation required to exhibit i计算机视觉就业前景ntell开源矿工igen开源节流是什么意思t behaviors in the physical world. Current framework大学英语四六级s for musculoskeletal control do not su计算机视觉技术的应用pport physiological sophisticatio开源是什么意思n of the musculoskeletal systems along with physical world interaction capabilities. In addition, they are neither embedded in complex and skillful motor tasks nor are comp开源软件utationally effective an计算机视觉的研究方向d scalable to study large-scale lear计算机视觉的应用ning paradigms. Here大学英语四级报名官网, we present MyoSuite — a suite of physiologicall开源是什么意思y accu计算机视觉的研究方向rate biomechanical models of elbow, wrist, and hand, with physical contact capabilities, whi排序算法总结ch allow learning of complex and计算机视觉经典任务 skillful contact-rich real-world tasks. We provide diverse motor-control challenges: from simple postural control to skilled hand-object interactions s大学生创新创业大赛uch as turning a key, twirling a pen, rotating two balls in one hand, etc. By support开源是什么意思ing physiological alterations in musculoskeletal geometry (tendon trans开源矿工fer), assistive devices (exoskeleton assista排序算法总结nce), a排序算法的时间复杂度和空间复杂度nd muscle contraction希尔排序算法 dynamics (muscle fatigue, sarcopenia), we present real-life ta开源代码网站githubsks with temporal changes, thereby exposing r开源阅读ealistic non-stationary conditions in our ta开源节流sks which most continuo希尔排序算法us co计算机视觉就业前景ntr大学生自我鉴定ol benchmarks lack.

连续控制域中的具体化代理对任务的接触有限，因此可以探索肌肉大学英语四级考试骨骼特性，从而在生物中实现敏捷和灵活的行为。神经肌肉骨骼控制背后的复杂性可能给运动学习社区带来新的挑战。同时，解决复杂神经控制问题的代理可以在神经康复以及协作机器人等领计算机视觉就业域产生影响。排序算法人体生物力学选择排序算法是复杂的多关节多执行器肌肉骨骼系统的基础。感觉运动系统依赖于一系列丰富的感觉接触和本体感觉输入，这些输入定义和调节了在物理世界中展示智能行为所需的肌肉驱动。目前的肌肉骨骼控制框架不支持肌肉骨计算机视觉技术骼系统的生理复杂性以及物理排序算法有哪些世界交互能力。此外，它们既不嵌入复杂开源和熟练的运动任务中，也不具有计算效率和可扩展性，无法研究大规模学习范式。在这里，我们展示了MyoSuite——一套肘部、腕部和手部的生理学精确生物力学模型，具有物理接触能力，允许学习复杂和熟练的接触丰富的现实世界任务。我们通过支持肌肉骨骼几何结构（肌腱转移）、辅助装置（开源节流是什么意思外骨骼辅助）和肌肉收缩动力学（肌肉疲劳、肌肉减少症）的生理改变，提供各种运动控制挑战：从简单的姿势控制到熟练的手-物交互，如转动钥匙、旋转钢笔、单手旋转两个球等，我们呈现具有时间变化的真实任务，从而在任务中暴露出大多数连续控制基准所缺乏的现实非平稳条件。

论文：Recognizing bird species in diverse soundsca大学入党积极分子一定能入党吗pes u计算机视觉经典任务nder weak superv计算机视觉技术的应用ision

论文标题：Recognizing bird spe大学cies in diverse soundscapes under weak supervision

论文时间：16 Jul 2开源中国021

所属领域：nan

对应任务：Robust c排序算法的时间复杂度和空间复杂度lassification

论文地址：arxiv.org/abs/2107.07…

代码实现：github.com/ChristofHen…

论文作者：Christof Henkel,大学辅导员有前途吗 Pascal大学生自我鉴定 Pf开源阅读eiff计算机视觉好找工作吗er, Philipp Singer

论文简介：We present a robust classification approach for avian vocalization in complex and diverse soundscapes, achievi开源节流ng sec希尔排序算法ond place in the B计算机视觉就业irdCLEF2021 challenge排序算法有哪些./我开源软件们提出了一种针对复杂多样声景中鸟类发声的稳健分类方法，在BirdCLEF2021挑战赛中获得第二名。

论文摘要大学辅导员有前途吗：We p选择排序算法resent a robust classific计算机视觉经典任务ation approach for avi排序算法的时间复杂度和空间复杂度an vocalization in complex and diverse soundscapes, achieving second place in t排序算法的时间复杂度和空间复杂度he BirdCLEF2021 challenge. We illustrate how to make full use of pre-trained convolutional neural netw开源or大学生创新创业大赛ks, by using an efficient modeling a开源节流nd training routine supp计算机视觉技术的应用lemented by nove开源众包l augmentation methods. Thereby, we impr开源节流ove the generalization of weakly labeled crowd-sourced data to productive data collected by autonomous recor开源阅读app下载安装di计算机视觉ng units. As such, we illustrate how to progress towards an accurate automated assessment of avian population which woul开源矿工d enable global biodiversity monitoring at scale, impossible机器学习 by manual大学英语四级考试 annotat大学专业ion.

我们提出了一种针对复杂多样声景中鸟类发声的稳健分类方法，在BirdC大学专业LEF2021挑战赛中获得计算机视觉的应用第二名。我们说明了如何充计算机视觉技术的应用分利用预训练的卷积神经网络，通过使用有效的建模和训练例程，并辅以新的增强方法。因此，我们改进了将计算机视觉属于人工智能吗弱标记的众包数据泛化为由自主记录单元收集的生产数快速排序算法据。因此，我们说明了如何实现鸟类种群的准确自动评估，从而实现大规模的全球生物多样性监测，而这个任务无法通过手动注释完成。

论文：UV Volumes for Real-time Rendering o排序算法的稳定性f Editable Free-view Human Performance

论文标题：UV Vol开源节流umes for Real-time Rendering of Editable Free-view Human Performance

论文时间：计算机视觉27 Ma冒泡排序算法r 2022

所属领域：开源是什么意思计算机视大学入党积极分子一定能入党吗觉

论文地址：arxiv.org/abs/2203.14…

代码实现：gi大学thub.com/fanegg/UV-V…

论文作者：Yue Chen, Xuan Wang, Xingyu Chen, Qi Zhang, Xiaoyu Li, Yu Guo, Jue Wang, Fei Wang

论文简介：Neur计算机视觉的研究方向al volume rendering enables photo选择排序算法-realistic renderings of a human perform希尔排序算法e计算机视觉好找工作吗r in free-view, a critical task in immersive VR/AR a机器学习pplications./神经体绘制能够在自由视图中对人类表演者进行逼真的渲染，这是沉浸式 VR/AR 应开源节流用程序中的一项关键任务。

论文摘要：Neural volume rendering enables photo-realistic renderings开源是什么意思 of a human performer in free-view,大学英语四六级 a critica计算机视觉l task in immersive VR/AR applications. But the practice is severely limited by high computational costs in the rendering process. To solve this problem, we propose the UV Volumes, a new approach that can render an editable free-view video of a human performer in realtime.排序算法的时间复杂度和空间复杂度 It计算机视觉好找工作吗 separates the high-frequency (i.e., non-smooth)机器学习 human appearance from the 3D volume机器学习, and encodes them into 2D neural texture stacks (NTS). Th排序算法的时间复杂度和空间复杂度e smooth UV volumes all计算机视觉就业前景ow much s计算机视觉技术的应用maller and shallower neural networks to obtain densities计算机视觉 and textu计算机视觉经典任务re coordinates in 3D while capturing detailed appearance in 2D NTS. For editability, the mapping between the parameterized排序算法的稳定性 human model and the smooth texture coordin排序算法总结ates allows us a better generalization on novel p排序算法的时间复杂度和空间复杂度oses and shapes. Furthermore, the u大学英语四六级se of NTS enables interesting application开源代码网站githubs, e.g., retexturin计算机视觉的应用g. Ex开源阅读tensive experiments on CMU Panoptic, ZJU Mocap, and H36M datasets show that our model大学英语四级报名官网 can render 960 * 540 images in 30F计算机视觉就业前景PS on avera堆排序算法ge with comparable photo-realis选择排序算法m to state-of-the-art methods. The project and supplementary materials are available at fanegg大学英语四级报名官网.github.io/UV-Volumes .

神经体绘大学生自我鉴定制能够在自由排序算法的时间复杂度视图中对人类表演者进行逼真的渲染，这是沉浸式 VR/AR 应用程序中的一项关键任务。但是这种做法受到渲染过程中高计算成本的严重限制。为了解决这个问题，我们提出了 UV Volumes，这是一种可以实时渲染人类表演者的可编辑自由视图视频的新方法。它将高频（即非平滑）人类外观与 3D 体积分离，并将它们编码为 2D 神经纹理堆栈（NTS）。平滑的 UV 体积大学专业允许更小和更浅的神经网络在 3D 中获取密度和纹理坐标，同时在 2D NTS 中捕获详细外观。对于可编辑性，参数化人体模型和平滑纹理坐标之间的映射使我们能够更好地概括新颖的姿势和形状。此外，使用 NTS 可以实现有趣的应用，例如重新大学辅导员有前途吗纹理化。在 CMU Panoptic、ZJU Mocap 和 H36M 数据集上进行的大量实验表明，我们的模型可以平均以 30FPS堆排序算法 的速度渲染 960 * 540 图像，其照片真实感与最先进的方法相当。

论文：SupMAE: Supervised Masked Autoencoders Are Efficient Vision Learners

论文开源节流是什么意思标题：SupMAE: Supervised Masked Autoencoders Are Efficient Vision Learners

论文时间：28 May 2022

所属领域：计算机视觉

论文地址：arxiv.org/abs/2205.14…

代码实现：github.com/cmu-enyac/s…

论文作者：Feng Liang, Yangguang Li, Dia排序算法有哪些na M排序算法arculescu

论文简介开源众包：Self-supervised Masked Autoencoders (MAE) are emerging as a new pre-training paradigm in computer计算机视觉属于人工智能吗 vision./自监督掩码自动编码器（MAE）是计算机视觉中一种新兴的预训练模排序算法式。

论文摘要：Self-supervised Mask计算机视觉的应用ed Autoencoders (MAE) are emerging as a new pre-training计算机视觉就业 paradigm in computer vision. MAE learns semantics i计算机视觉技术mplicitly v排序算法的稳定性ia reconstructing local patches, requiring thousands of pr排序算法的稳定性e-training epo计算机视觉就业chs to achieve favorable performance. This paper incor排序算法的时间复杂度porates explici开源是什么意思t supervision, i.e., gol堆排序算法den labels, into the MAE framework. The proposed Supervised MAE (SupMAE) only exploits a visible subset of image patches for classification, unlike the standar开源阅读d supervised pre-training where all image patches are used. SupMA排序算法总结E is efficient and c计算机视觉是什么an achieve comparable performance with MAE using only 30% compute when evaluated on ImageNet with the ViT-B/16 model. Detailed ablation studies are conducted to verify the proposed components.

自监督掩码自编码器 (MAE) 正在成为计算机视觉中一种新的预训练范式。 MAE 通过重建局部补丁来隐式学习语义，需要数千个预训练 epoch 才能获得良好的性能。本文将显式监督，即黄金标签，纳入 MAE 框架。所提出的监督 MAE (SupMAE) 仅利用图像块计算机视觉的可见子集进行开源阅读app下载安装分类，这与使用所有图像块的标准监督预训练不同。 SupMAE 是高效的，大学并机器学习且在使用 ViT-B/16 模型开源在 ImageNet 上进行评估时，仅使用 3大学英语四级报名官网0% 的计算就可以实现与 MAE 相当的性能。进行详细的消融研究以验证建议的组件。

论文：排序算法S计算机视觉属于人工智能吗ymForce: Symbolic Computation and Code Generation for开源中国 Robotics

论文标题：Sy堆排序算法mForce: Symbolic Computation and Code Genera计算机视觉属于人工智能吗tion for Robotics

论文时间：17 Apr 2022

所属领域：Computer Code

对应任务：Code Generation，Motion Planning，代码生成，运动规划大学英语四级报名官网

论文地址：ar计算机视觉技术xiv.org/abs/2204开源是什么意思.07…

代码实现：gi开源节流是什么意思thub.com/symforce-or…

论文作者：Hayk Martiros, Aaron Miller, Nathan Bucki, Bradley Solliday, Ryan Kennedy, Jack Zhu, Tung Dang, Dominic Pattison, Harrison Zheng, Teo Tomic, Peter Henry, Gareth Cross, Josiah Va排序算法nderMey, Alvin Sun, Samuel Wang, Kristen Holtz

论文简介快速排序算法：We present SymForce, a library for fast symbolic computa排序算法的时间复杂度和空间复杂度tion, code generation, and nonlinear optim计算机视觉好找工作吗ization for ro大学botics applications大学 like computer vision计算机视觉属于人工智能吗, motion planning, and controls./我们介绍了 Sym大学生入党申请书Force，这是一个用于快速符号计算、代码生成和非线性优化的库，适用于计算机视觉、运计算机视觉就业动规划和控制等机器人应用程序。

论文摘要：We pre选择排序算法sent SymForce, a library fo开源是什么意思r fast symbolic computation, c开源中国ode generation, and nonlinear optimization for robotics applications like computer vision,大学 motio计算机视觉技术的应用n planni开源是什么意思ng, and controls. SymForce c大学英语四六级ombines the developm大学生职业生涯规划书ent spee大学英语四级考试d and flexibility of symbolic math大学英语四六级 with the performance of autogenerated, highly optimized code in计算机视觉属于人工智能吗 C++ or any target runtime language. SymFo排序算法的时间复杂度rce provides开源矿工 geometry and camera types, Lie group operations, and branchless singularity handling for creating and analyzing complex symbolic expressions in Pyth计算机视觉就业o开源阅读app下载安装n, bui大学生创新创业大赛lt on top of SymPy. Generated functions ca大学辅导员有前途吗n be integrated as factors into our tangent-space nonlinear optimizer, which is highly optimized for real-time production use. We introduce novel methods to automatically compute tangent-space Jacobians计算机视觉就业, eliminating the need for bug-prone handwritten derivatives. This w计算机视觉就业前景orkflow enables faster runtime开源众包 code, faster developm排序算法的时间复杂度ent time, and fewer lines of handwritten code ver大学生自我鉴定sus the state-of-the-art. O开源矿工ur experiments demonstrate that our approa计算机视觉就业前景ch can yield order of magnitude speedups on computational tasks core to robotics. Code is available at github.com/symforce-or… .

我们介绍了 SymForce，这是一个用于快速符号计算、代码生成和非线性优化的库，大学入党积极分子一定能入党吗适用于计算机视觉、运大学生创新创业大赛动规划和控制等机器人应用程序。 SymForce 将符号数学的开发速度和灵活性与 C++ 或任何目标运行时语言中自动生成、高度优化的代码的性能相结合。 SymForce 提供几何和相机类型、李群操作和无分支奇点处理，用于在 Python 中创建计算机视觉就业前景和分析复杂的符号表达式，建立在 SymPy开源是什么意思 之上。生成的函数可以开源中国作为因子集成到我们的开源是什么意思切线空间非线排序算法有哪些性优化器中，该优化器针对实时生产使用进行了高度优化。我们引入了自动计算切线排序算法的时间复杂度空间雅开源节流可比矩阵的新方法，消除了对容易出错的手写导数的需求。与最先进的技术相比，此工作流程开源矿工可实现更快的运行时代码、更快的开发时间和更少的手写代码行。大学英语四级报名官网我们的实验表明，我们的方法可以在机器开源代码网站github人核心的计算任务上产生数量级的加速。

论文：ViTPose: Simple Vision Transf计算机视觉ormer Baselines for Human Pose Est计算机视觉好找工作吗imatio开源阅读app下载安装n

论文标题：ViTPos大学英语四级报名官网e: Simple Vision Transformer Baselines f计算机视觉是什么or Human Pose Estimation

论文时间：2排序算法6 Apr 2022

所属领域：C计算机视觉好找工作吗omputer Vision/计算机视觉

对应任务：Keypoint Detection，Pose Estimation，关键点检测，姿态估计

论文地址：arxiv.org/abs/2204.12…

代码实现：github.com/vitae-trans…

论文作者：Yufei Xu, Jing Zhang, Qiming Zhang, DaCheng Tao

论文简介：In this paper, we show the surprisingly good大学辅导员有前途吗 c大学入党积极分子一定能入党吗apabilities of plain vision tra开源节流是什么意思nsformers for pose estimation from various aspects, namely simplicity in model structure, scalability in model size, flexibility in training paradigm, and transferability排序算法的时间复杂度和空间复杂度 of knowledge between models, through a sim选择排序算法ple baseline model calle开源是什么意思d V排序算法iTPose./在本文中，我们通过一个简单的方法，排序算法的时间复杂度和空间复杂度从模型结构的简单性、模型大小的可扩展性、训练范式的灵活性以及模型之间知识的可转移性等各个方面展示了普通视觉变换大学器在排序算法的稳定性姿态估计方面的惊人能力，称为 ViTPose 的基线模型排序算法有哪些。

论文摘要：Although no specific domain开源矿工 kn机器学习owledge is considered in the design, plain vision transformers have shown excellent p大学erformance in vi大学生入党申请书sual recognition tasks. However, little effort has been made to reveal the potential of such simple structures for pose estimation tasks. In this pa排序算法的时间复杂度和空间复杂度per, we show计算机视觉的应用 the surprisingly good capab大学ilities of plain vision transformers for大学 pose estimation from various aspects, namely simplicity in model structure, scalability in model size, flexibility in training paradigm, and transferabil开源阅读ity of knowledge between models, through a simple baseline model c开源代码网站githuballed ViTPose. Specifically, ViTPose employs p大学生入党申请书lain a开源代码网站githubnd non-hiera开源阅读rchical vision transformers as backbones to extract features for a given person instance and a lig大学生入党申请书htweig计算机视觉技术的应用ht decod开源阅读er for pose estimation. It can be scaled up from 100M to 1B parameters by taking t排序算法有哪些he advantages of the scalable mo计算机视觉是什么del capacity and high parallelism of transformers, setting a new Pareto front between throughp计算机视觉技术的应用ut计算机视觉 and performance. Besides, ViTPose is very flexible regarding the attention type, input resolu大学英语四六级tio开源代码网站githubn, pre-training and finetuning strategy选择排序算法, as well as dealing with multiple pose tasks. We also empir开源ically demonstrate that the knowledge of large ViTPose models can be easily transferred to small o大学入党积极分子一定能入党吗nes via a simple knowledge toke大学入党积极分子一定能入党吗n. Experi希尔排序算法mental results show that大学英语四六级 our basic ViTPose model outperf排序算法orms representative methods on the challenging MS COCO Keypoint Detection benchmark, while the largest model sets a new state-of-the-art. The code and models are available at github.com/ViTAE-Trans… .

尽管在设计中没有考虑大学英语四级考试特定的领域知识，但普通vision transform开源ers在视觉识别任务中表现出了出色的性能。然而，很少有人努力揭示这种简单结构在姿势估计任务中的潜力。在本文中，我们通过一个简单的大学生创新创业大赛基线计算机视觉模型（称为ViTPose。具体来说，ViTPose 使用普通和非分层vision计算机视觉技术 trans大学生入党申请书for开源中国mers作为骨干来提取给定人物实例的特征，并使用轻量级解码器进行姿势估计。利用 Transformer 的可扩展模型容量和高并行性的优势，它可以从 100M 扩展到 1B 参数，在吞吐量和性能之间设置了新的 Pareto 前沿。此外，Vi堆排序算法TPose 在注意力类型、计算机视觉技术的应用输入分辨率、预训练和微调策略以及处理多个姿势任务方面非常灵活。我们还凭经验证明开源矿工，大型 ViTPose 模型的知识可以通过简单的知识令牌轻松转移到小型模开源矿工型。实验结果表明，我们的基础版 ViTPose 模型在具有挑战性的 MS COCO 关键点检测基准上优于过往一些代表排序算法的时间复杂度和空间复杂度性的典型方法，而大模型版本设定了新的技术前沿。

论文：Vectorized and performance计算机视觉经典任务-portable Quick计算机视觉经典任务sort

论文标题：Vectorized and performance-portable Quicksort

论文时间：12 May 2022

所属领域：nan

对应任务：nan

论文地址：ar计算机视觉技术的应用xiv.org/abs/2205.05…

代码实现：github.com/google/计算机视觉high…

论文作者：Mark Blacher, Joachim Giesen, Peter Sanders, Jan Wassenberg

论文简介：Recent works showed that implementations of Quicksort using vector CPU i计算机视觉技术nstructions can outperform the non-vectorized algorith大学入党积极分子一定能入党吗ms in widesprea堆排序算法d use./最近的工作表明，使用向计算机视觉量 CPU 指令实现快速排序可以胜过广泛使用的非向量化算法。

论文摘要：Recent works showed that implementations of Quicksort using vector CPU instructions can outperform the non-vectorized algorithms in widespread use. Ho机器学习wever, these im大学plementa计算机视觉是什么tions are typically si希尔排序算法ngle-threaded, implemented for a particular instruction set, and r开源众包estricted to a small set of key types. We lift these three restrictions: our p计算机视觉技术roposed ‘vqsort’ algorithm integrates into the state-of-the-art parallel sorter ‘ips4o’, with a geometric mean计算机视觉就业 speedup of快速排序算法 1.59. The same implementation works on seven instruction sets (including SVE and RISC-V V) across four platforms. It堆排序算法 also开源中国 supports floating-point and 16-128 bit integer keys. To the be开源软件st of our knowledge, this is the fastest sort for non-tuple keys on CPUs开源软件, up to 20 times as fast as the sorting algorithms implemented in standard libraries. Thi计算机视觉是什么s paper focuses on the practical engineering aspects enabling the speed and portability, which we have not yet seen大学入党积极分子一定能入党吗 demonstrated for a Quicksort implem选择排序算法entation. Furthermore, we introduce compact and transpose-free sorting network排序算法有哪些s for in-大学生职业生涯规划书register sorting of small arrays, and a vector-frie希尔排序算法ndly pivot sampling strategy that is robust against ad排序算法的时间复杂度versarial input.

最近的工作表明，使用向量 CPU 指令实现快速排序可以胜过计算机视觉技术广泛使用的非向量化算法。但是，这些实现通常是单线程的，针对特定指令集实现，并且仅限于大学专业一小组密钥类型。我们解除了这三个限制：我们提出的“vqsort”算法集成到最先进的并行排序器“ips4o”中，几机器学习何平均加开源矿工速为 1.59。相同的实现适用于四个平台的七个指令集（包括 SVE 和 RISC-V V）开源阅读app下载安装。它还支持浮点和 16-128 位整数键。据我们所知，这是 CPU 上非元组键的最快排序，比标准库中实现的排序算法快 20 倍。本文侧重于实现速度和可移植性的实际工程方面，我们尚未看到 Quicksort 实现对此进行了演快速排序算法示。此外，我们引入了紧凑大学英语四六级且无转置的排序网络，用于小数组的排序算法的稳定性寄存器内排序，以大学生职业生涯规划书及一种对对抗性输入具有鲁棒性计算机视觉属于人工智能吗的向量友好型计算机视觉的应用枢轴采样策略。

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• 作者：韩信子@ShowMeAI
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