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1.工具&框架

工具库：compo枸杞se – 面向预测工程自动化的机器学习工具

tags：[预测工程，自动化，机器学习]

‘compose – A machi神经网络引擎ne命令行进入指定目录 learni工龄差一年工资差多少ng tool for automated prediction engineering’ by alteryx公司让员工下班发手机电量截图

GitHub：github.com/alteryx/com…

工具：l命令行窗口abelGo工资超过5000怎么扣税 – 基于labelImg及YOLOV5的图形化半自动标注工具

tags：[数据标注工龄越长退休金越多吗，图像标注，半自动化]

‘labelGo – YOLOV5 semi-automatic annotation tool (Based on labelImg)’ by Cheng-Yu Fang

GitHub：github.c神经网络是什么om/cnyvfang/la…

工具库：Fiddle – 适合机器学习应用的Python配置管理库，支神经网络持深度学习参数配置

tags：[机器学习，配置管理龚俊，参数配置]

‘Fiddle – a Python-first configu枸杞ration library particular命令行窗口ly wel神经网络是什么l suited to ML appli测试仪cations’ by google

GitHub：github.c测试用例om/google/fidd…

工具端到端是哪一层库：ERNIE – 文心大模型ERNIE

tags：[ERNIE，大模型]

‘Official implementations for various pre-training models of ERNIE-family, covering to命令行窗口怎么打开pics of Language Understanding神经网络算法三大类 &命令行窗口怎么打开amp; Generation, Multi龚俊modal Understanding & Generation, and beyond.’ by PaddlePaddle

GitHub：github.com/PaddlePaddl命令行删除文件…

工具库：UnionML – 构建和部署机器学习微服务

tags：[部署，服务，微服务，机器学习]

‘UnionML – the工龄越长退休金越多吗 easiest way to build and deploy machine lear端到端诊断有故障怎么解决ning microservices’ by unionai-oss

GitHub：github.com/unionai-oss…

工命令行进入指定目录具库：Bas命令行删除文件icSR – 超分辨率开发工具端到端流程集

tags：[超分辨率]

‘Bas命令行窗口怎么打开icSR – Basic Super-Resolution codes for development. Includes ESRGAN, SFT-GAN for training and testing.’ by Xintao

GitHub：github.com/XP枸杞ixelGroup…

工具：GRASS GIS – 免费开源的神经网络的基本原理地理信息系统(GIS神经网络分类)

tags：[GIS，地理信息]

‘GRASS GIS – free and op工龄差一年工资差多少en source Geographic Information System (GIS)’ b命令行常用命令y Open Sourc测试抑郁症的20道题e Geospatial Foundation

GitHu命令行常用命令b：github.com/OSGeo/grass

2.工资超过5000怎么扣税项目&amp神经网络算法;代码

项目：Python示例代码集

tags：[python]

‘My Python Example神经网络分类s’ by geekcomputers

GitHub：github.com/geekcompute…

项目：Insig命令行参数htFace: 最先进的2D和3D人脸分析项目

tags：[人脸识别，人脸分析]

‘InsightFace: 2D and 3D Face Analysis Project – State测试抑郁症-of-the-art 2D and 3D Face Analysis Project’ by Deep Insight

Git测试工程师Hub：github.com/deepinsight…

书籍项目代码：《工龄差一年工资差多少Rasa实战：构建开源对话机器人》官方随端到端加密书代码

tags：[对话系统，问答]

GitHub：github.com/Chinese-NLP…

3.博文&分享

博文：机器学习核心概念的可视化解释

ta测试你的自卑程度gs：[机器学习，可视端到端加密化]

‘MLU-Explain – Visual explanations of core machine learning concepts’

Link：mlu-explain.github.io/

博文：如何构建高效(且命令行怎么打开有用)的面板

tags：[面板]

《How to Build Effective (and Useful) Dashboards》by Marie Lefevre

Link：towardsdata工商银行science.com/how-to-buil…

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教程：从零开始的Kubernetes攻防

tags：[Kubernetes，攻防]

GitHub：github.com/neargle/my-…

4.数据&资源

数据集：WTW命令行窗口怎么打开-Dataset：现实场景表格检测识别数据集**

tags：[表格检测，数据集]

‘WTW-Dataset – an official implemen公积金tation for the WTW Dataset in “Parsing T端到端able Structures in the Wild ” on table detection and table struc龚俊ture r工龄差一年工资差多少ecognit测试用例ion.’ by wangwen-whu

GitHub：github.com/wangwen-whu…

数据集：DialogSum:命令行窗口 现实生活场景对话摘要数据集

tags：[对话，摘要，数据集]

‘DialogSum: A Real-life Scenario Dialogue Summarization Dataset – Dial端到端检测异常ogSum: A Real-life Scenario Dialogue Summarization Dataset – Find神经网络ings of ACL 2021′ by cylnlp

GitHub：枸杞github.com/cylnlp/Dial…

数据集：SILVR: 合成沉浸式大容量全景数据集

tag测试你的自卑程度s：[图像，全景，数据集]

‘SILVR: A Synthetic Immersive神经网络控制 Large-Volume Plenoptic Dataset – A Synthetic Immersive Large-Volume Plenoptic D测试抑郁症ataset’ by IDLab Media

GitHub：github.com/IDLabMedia/…

资源列表：机器学习数学基础学习资源集

tags：[AI数学基础]

‘Mathematics for Mac端到端流程hine Learning – A collection of resources to learn mathematics for machine learning’ by DAIR.AI

GitHub：github.com/dair-ai/Mat…

资源列表：多标签图像识别相关资源大列表

tags：[多标签，图像]

‘Everything about Multi-label Image Recognition.’ by Tao Pu

GitHub：github.com/putao537/Aw…

资源列表：对话推荐系统论文列表

tags：[对话，推荐系统]

‘CRS Papers – Conversational Recommender测试你适合学心理学吗 System (CRS) paper list. 对话推荐神经网络算法系统论文列表’ by Chenzhan Shang

GitHub：github.com/Zilize/CR神经网络的基本原理SP…

5.研究&论文

公众号回复关键字 日报，免费获取整理好的6月论文合辑。

论文：P端到端检测异常addleSpeech: An Easy-to-Use All-in-One Speech Toolkit

论文标题：PaddleSpeech: An Easy-to-Use All-in-One Speech Toolkit

论文时间：20 May 2022

所属领域：Speech/语音

对应任端到端检测异常务：Automatic Speech Re端到端检测异常cognition，Environmental Sound Classification，Keyword Spotting，Speaker Diarization，Speaker I命令行进入指定目录dentification，Speaker Recognition命令行，Speaker Verification，Speech Rec测试仪ogniti命令行窗口on，Speech Synthesis，Speech-to-Tex神经网络算法t Translation，Text-To-Spe神经网络控制ech Synthesis，自动语音识别，环境声音分类，关键词识别，说话人区分，说话人识别，说话人识别，说话人验证，语音识别，语音合成，语音到文本翻译，文本到语音合成

论文地址：arxiv.org/abs/2205.12…

代码实现：github.com/PaddlePaddl…神经网络对信息的存储依赖什么

论文作者：HUI ZHA命令行如何切换到d盘NG, Tian Yuan, Junkun Chen, Xintong Li, Renjie Zh命令行如何切换到d盘eng, Yuxin Huanggoogle, Xiaojie Chen, Enlei Gong, Zeyu Chen, Xiaoguang Hu, dianhai yu, Yanj端到端是什么意思un Ma, Liang Huang

论文简介：PaddleSpeech is an open-source all-in-one speech toolkit./PaddleSpeech 是一个开源神经网络引擎的一体化语音工具包。

论文摘要：PaddleSpeech is an open-source all-in-one s测试抑郁症peech toolkit. It aims at命令行常用命令 facilitating the development and research of speech processing technologies by providing an easy-to-端到端加密use command-line interface and a simple code structure. This paper describes测试抑郁症的20道题 the design philosophy and core architecture of PaddleSpeech to support seve枸杞ral essential speech-to-text and text-to-speech tasks. PaddleSpeech achieves competitive or state-of神经网络算法三大类-the-art performance on various speech datasets and implements the most popular methods. It also provi测试你的自卑程度des re命令行快捷键cipes and pretrained models to quickly reproduce the exper神经网络的基本原理imental results in this paper. PaddleSpeech is publicly avaiable at github.com/PaddlePaddl… .

PadderSpeech是一个开源的多功能语音工具包。它旨在通过提供易于使用的命令行界面和简单的代码结构，命令行怎么打开促进语音处理技术的开发和研究。本文描述了PadleSpeech的设计理念和核心架构，以支持几个基本的语音到文本和文本到语音任务端到端检测异常。PadleSpeech在各种语音数据集上实现了极具竞争力或最先进的性能，并实现了最流行的方法。它还提供了配方和预训练模型，以快速再现本文中的实验结果。

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论文：Thermodynamics-informed graph neural netwo命令行窗口怎么打开rks

论文标题：Thermodynamics-informed graph neural networks

论文时间：3 Mar 2022

所属领域：图神经网络

论文地址：arxiv.工资超过5000怎么扣税org/abs/2203.01…

代码实现：github.com/quercushern…

论文作者：Quercus Hernndez, Alberto Badas, Francisco Chinesta, Elas Cueto

论文简介：In this paper we pres测试ent a de测试工程师ep learning method to predict the temporal evolution of diss工商银行ipatGoive dynamic systems./本文提出了一种预测耗散动力系统时间演化的深度学习方法。

论文摘要：In this p命令行常用命令aper we present a deep learning m公司让员工下班发手机电量截图ethod to predict the temporal evolution of dissipative d测试抑郁症的20道题ynamic systems. We propose枸杞 using both geometric and thermodynamic inductive biases to improve accuracy an测试用例d generalization of the resulting integration scheme. The端到端是哪一层 firstgoogle is achieved with Graph Neural Networks, which induces a non-Euclidean geometrical prior with permutation invariant node and edge update functions. The second bias is forced by learning the GE测试抑郁程度的问卷NERI测试你适合学心理学吗C structure of the problem, an extension of the Hamiltonian formalism, to model more general non-conservative dynamics. Several examples are provided in both Eulerian and Lagrangian description in the context of fluid and solid mechanics respectively, achieving relative mean errors of less than 3% in all th端到端诊断有故障怎么解决e tested examples. Two ablation studies are provided based on recent works in both physics-informed and geometric deep learning.

在本文中，我们提出了一种深度学习方法来枸杞预测耗散动态系统的时间演化。我们建议使用几何和热命令行窗口怎么打开力命令行窗口学感应偏差来提高所得积分方案的准确性和泛化性。第一个是通过图神经网络实现的，它引入了具有置换不变节点和边更新函数的非欧几里得几何先验。第二个偏差是通过学习问题的 GENERIC 结构（哈密顿形式主义的扩展）来强制建模更一般的非保守动力学。在流体力学和固体力学的背景下，欧拉和拉格朗日描述中分别提供了几个示例，在所有测试示例中实现了小于 3% 的相对平命令行常用命令均误差。基于物理信息工资超过5000怎么扣税和几何深度学习的最新工作，提测试仪供了两项消融研究。

论文：Towards Total R神经网络对信息的存储依赖什么ecall in Industrial Anomaly Detection

论文标题：Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection

论文时间：15 Jun 2021

所属领域：Anomaly Detection/异常检测

对应任务：Anomal端到端y Detection，Few Shot Anomaly Detection，Outlier Detec工商银行tion，异常检测，少样本异神经网络算法三大类常检测，离群检测

论文地址：arxi端到端检测异常v.org/abs/2106.08…

代码实现：Gogithub.com/amazon-re命令行窗口怎么打开se… , gith测试用例ub.com/openvinotoo… , github.com/hcw-00/Patc… , github.com/mindspore-a… , github.com/rvori工商银行as/ind…

论文作者：Karsten Roth, Latha Pemula, Joaquin Zepeda, Bernhard Schlkopf, Thomas Brox, Peter G命令行参数ehler

论文简介：B命令行eing able to测试用例 spot defective parts is a critical component in large-scale神经网络的基本原理 industrial manufactur工龄差一年工资差多少in命令行窗口g./能够发现有缺陷的零件是大规模工业制造中的一端到端是什么意思个关键组成部分。

论文摘要：Being able to spot defecti神经网络的基本原理ve parts is a critical component in large-scale in测试抑郁程度的问卷dustrial manufacturing. A part测试你的自卑程度icular challenge that we address in this work is the cold-start problem: fit a m神经网络预测odel using nominal (non-defective) example images only. While handcrafted solutions per class are possible, the goal is to build systems that work w神经网络对信息的存储依赖什么ell simult测试抑郁症的20道题aneously on many different tasks automatic工龄越长退休金越多吗ally. T工龄差一年工资差多少he best performi命令行常用命令ng approaches combine embeddings from ImageNet models with an outlier detection model. In this paper, we extend on this line of work and propose textbf{PatchCore}, which uses a maximally representative memory bank of nominal patch-features. PatchCore offers c工商银行ompetitive inferen端到端是什么意思ce times while achieving state-of-the-art performance for both detection and localization. On the challenging, widely used MVTec AD benchmark PatchCore achieves an image-level anomaly d命令行常用命令etection AUROC score of up to 99.6%, mo命令行常用命令re than halving the error compared to the next端到端是哪一层 best competitor. We further report co命令行参数mpetitive results on two add端到端检测异常ition神经网络是什么al datasets and also find competi工龄越长退休金越多吗tive resu宫颈癌lts in the few samples regime.freefootnote{∗ Work done during a research internship at Amazon AWS.} Code:github.com/amazon-rese… .

能够发现有缺陷的零件是大规模工业制造中的一个关键组成部分神经网络控制。我们在这项工作中解决的一个特殊挑战是冷启动问题：仅使用标称（无缺陷）示例图像拟合模型。虽然每个类都有手工制作的解决方案，但端到端检测异常目标是构建能够自命令行怎么打开动同时在许多不同任务上工作的系统。性能最好的方法是将ImageNet模型的嵌入与异常检测模型相结合。在本文中，我们对这一工作进行了扩展，并提出了textbf{PatchCore}，它使用具有最大代表性的标称补丁特征的内存库。PatchCore提供了有竞争力的推理时间，同时在检测和定位方面实现了最先进的性能。在这一极具挑战性的、广泛使用的MVTec测试工程师 AD benchmark Patc神经网络算法三大类hCore上，图像级异常检测AUROC得分高达9测试抑郁症的20道题9.6%，与下一个最佳竞争对手相比，误差减少了一半以上。我们进一步报告了另外两个数据集的竞争结果公司让员工下班发手机电量截图，并在少数样本制度中发现端到端诊断有故障怎么解决了竞命令行参数争结果。

论文：FedBN: Federated Learning on Non-IID Feature工龄越长退休金越多吗s via Local Batch Normalization

论文标题：FedBN: Fe枸杞dera测试抑郁程度的问卷ted Le测试工程师arning on Non-IID Features via Local Batch Normalization

论文时间：ICLR 2021

所属领域：Computer Vision/计算机视觉

对应任务：Autonomou测试用例s Driving，Federated Learning，自主驾驶、联邦学习

论文地址：arxiv.org/abs/2102.07…

代码实现：gith测试抑郁症的20道题u神经网络对信息的存储依赖什么b.com/adap/flower… ,测试抑郁症的20道题 github.com/TsingZ0/PFL…端到端是什么意思

论文作者：Xi端到端流程aoxiao Li, Meirui Jiang, Xiaofei Zhang, Michael Kamp, Qi D宫颈癌ou

论文简介：Th测试你的自卑程度e emerging paradigm of federated learning (FL) strives t端到端和点到点的区别o enable collaborative training of deep models on the network e宫颈癌dge without centrally aggre公司让员工下班发手机电量截图gating raw data and hence impr命令行如何切换到d盘oving data privacy./新命令行常用命令兴的联邦学习 (FL) 范式致力于在网络边缘进行深度模型的协作训练，而无需集中聚合原始数据，从而提高数据隐私命令行窗口。

论文摘要：The emerging paradigm of federated learning (FL) strives to enable collaborative training of deep modeGols on the network edge without c神经网络的基本原理entrally aggregating raw data and hence improving data privacy. In most cases, the assumption of independent and identic神经网络英文ally distributed samples across local clients does not hold for federated lear端到端ning setups. Under this setting工龄差一年工资差多少, neural network training performance may vary significantly according to the data distribution and even hurt training convergen枸杞ce. Most of神经网络是什么 the previous work has focused on a difference iGon the distribution of labels or client shifts. Unlike th神经网络ose settings工龄越长退休金越多吗, we address an import神经网络引擎ant problem of FL, e.g., diffeGorent scanners/sensor神经网络对信息的存储依赖什么s in medical imaging, d测试用例ifferent scenery distribution in autonomous driving (highway vs. city), where local clients store examples with神经网络控制 different distributGoions compa神经网络red to other clients, which we denote as feature shift non-iid端到端是什么意思. In this work工商银行,命令行窗口 we propose an effective method that uses local batch normalization to alleviate the feature shift before averaging models. The resulting scheme, called FedBN, outperforms both classical FedAvg, as well as the state-of-the-art for non-命令行iid神经网络控制 data (FedProx) on our extensive expe端到端和点到点的区别riments. These empirical results are supported by a convergence analysis命令行 that shows in a simplified setting that FedBN has a faster convergence rate than FedAv神经网络是什么g. Code is available at github.com/med-air/Fed… .

新兴的联邦学习 (FL) 范式致力于公积金在网络边缘进行深度模型的协作训练，而无需集命令行窗口怎么打开中聚合原始数据，从而提高数据隐私。在大多数情况下，跨本地客户端的独立且相同分布的样本的假设不命令行窗口怎么打开适用于联邦学习设置端到端诊断有故障怎么解决。在这种设置下，神测试仪经网络的训练性能可能会根据数据分布而有很大差异，甚至会损害训练的收敛性。命令行常用命令之前的大部分工作都集中在标签分布或客户转移的差异上。与这些设置不同，我们解决了 FL 的一个重要问题，例如，神经网络控制医学成像中的不同扫描仪/传感器，自动驾驶中不同的风景分布（高速公路与城市），本地客户端存储的示神经网络对信息的存储依赖什么例与其他客户端相比测试抑郁症的20道题具有不同的分布，我们表示为特征转移非独立同分布。在这项工作中，我们提出了一种有效的方法，该方法使用局部批量归一化来缓解平均模型之前的特征偏移。由此产生的方案，称为 FedBN，在我们广泛的实验中优命令行于经典的 Fed命令行如何切换到d盘Avg，以及非独立同分布数据 (FedProx)神经网络对信息的存储依赖什么 的最新技术。这些测试抑郁症实证结果得到了收敛分析的支持，该分析在简化端到端流程的设置中显示 FedBN 的测试抑郁症的20道题收敛速度比 FedAvg 更快。

论文：Green Hierarchical Vision Trans命令行怎么打开former for M端到端诊断有故障怎么解决asked Image Mode测试手机是否被监控ling

论文标题：Green Hierarchical Vision Transformer for Masked Image Modeling

论文时间：26 May 2022

所属领域：Computer Vision/计算机视觉

对应任务：bject Detection，目标检测，物体检测

论文地址：arxiv.org/abs/2205.13…

代码实现：github.com/layneh/gree…

论文作者：Lang Huang, Shan You, Mingkai Zheng, Fei端到端流程 Wang, Chen Qian, Toshihiko Yamasaki

论文简介：We present an efficient approach fo命令行怎么打开r Masked Ima命令行常用命令ge Modeling (MIM) with hierarchical Vision Transformers (ViTs), e. g., Swin Transformer, allowing the hierarchical ViTs to discard masked patches and operate only on the visible ones./我们提出了一种使用分层视觉Tran工龄差一年工资差多少sformers (ViT) 进行掩蔽图像建模 (MIM) 的有效方法，例如Sw测试抑郁程度的问卷in Transformer，允许分层 ViT 丢弃掩码补丁并仅对可见补神经网络英文丁进行操作。

论文摘要：We present an efficient approach for Mask命令行窗口怎么打开ed Image Mod测试工程师eling (MIM) with hierarchical Vision Transfor神经网络分类mers (ViTs), e.g., Swin Transformer, allowing the hier测试仪archic公司让员工下班发手机电量截图al ViTs to discard masked patch神经网络的基本原理es and operate测试抑郁症 only on the visible端到端加密 ones. Our approach con测试英文sists of two key components. First, for the window工龄越长退休金越多吗 attention, we design a Group Window Atten神经网络英文tion scheme following the Divide-and-Conquer s端到端trategy. To mitigate the quadratic complexity of the self-attention w.r.t. the number of patches, group attention encourages a uniform partition that visible pat龚俊ches within each local window of arbitrary size can be grouped with equal size, where masked self-atte神经网络是什么ntion is then performed within each group. Second, we further i命令行窗口怎么打开mprove the grouping strategy via the Dynamic Programming algorithm to minimize工龄差一年工资差多少 the overall computation cost of the attention on the grouped patches. As a result, MIM no神经网络对信息的存储依赖什么w can work on hierarchical ViTs in a green a命令行参数nd e命令行如何切换到d盘ff端到端和点到点的区别icient way测试你的自卑程度. For example, we can train the hierarchical ViTs about 2.7 fa端到端是哪一层ster and redu工龄越长退休金越多吗ce the GPU memory usage by 70%, while still enjoyin神经网络控制g competitive performance on ImageNet classification and the superiority on downstream COCO object det神经网络ection bench测试你适合学心理学吗marks. Code and pre-trained models have been made publicly available at github.com/LayneH/Gree… .

我们提出了一种使用分层视觉Transformer (ViT) 进行掩蔽图像建模 (MIM) 的有效方法，例如 Swin Transformer，允许分层 ViT 丢弃掩蔽补丁并仅对可见补丁进行操作。我们的方法包括两个关键神经网络控制部分。首先，对于窗口注意力，我们按照分治策略设计了一个组窗口注意力方案。为了减轻 self-attention w.r.t. 的二次复杂度。补丁的数量，组注意鼓励统一分区，可以将任意大小的每个局部窗口内的可见补丁分组为相同大小，然后在每个组中执神经网络预测行掩码自注意。其次，我们通过动态规划算法进一步改进了分组策略，以最小化分组块上注意力的总体计算成本。因此，MIM 现在可以以绿色高效的方神经网络算法式处理分层 ViT。例如，我们可以将分层 ViT 的训练速度提高约 2.7 倍，并将 GPU 内存使用量减少 70%，同时在 ImageN测试你的自卑程度et 分类上仍享有有竞争力的性能以及在下游 C神经网络对信息的存储依赖什么OCO 对象检测基准上的优势。命令行选项语法错误怎么办

论文：De神经网络对信息的存储依赖什么ep Video Harmonization with Co端到端检测异常lor Mapping Consis端到端是哪一层tency

论文标题：Deep Video Harmoni命令行快捷键zati命令行窗口怎么打开on with Colo端到端r Mapping Consist神经网络是什么ency

论文时间：2 May 2022

所属领域：C工商银行omputer Vision/计算机视觉

对应任务：Video Harmonization/视频协调

论文地址：arxiv.org/abs/2205.00…

代码实现：github.com/bcmi/video-…

论文作者：Xinyuan端到端加密 Lu, Shengyuan Hua测试英文ng, Li Niu, Wenyan Cong, Liqing Zhang

论文简介：Video harmonization aims to adjust the foreground of a composite video to make it compatible with the background./视频协调旨在调整合成视频的前景，使其与背景兼容。

论文摘要：Video harmonizati命令行怎么打开on aims to adj测试你适合学心理学吗ust命令行进入指定目录 the foreground of a composite video to make it compa公积金tible with the background. So far, video harmonization has only received limited attention and there is no public dataset for video harmoniz测试你适合学心理学吗ation. In this work, we construct a new video harmonization dataset HYouTubeGo by adjusting the foreground of real命令行删除文件 videos to create synthetic composite videos. Moreover, we consider the temporal con测试你适合学心理学吗sistency in video harmonizati命令行参数on task. Unlike previous works which establish the spatial correspondence, we design a novel framework ba神经网络sed on the assumption of color mapping consistency, which leverage神经网络控制s the color mapping of neighboring frames to refine the current frame. Extensive experiments on our HYouTube dataset prove the effectiveness of our proposed framework. Our dataset and code are available at github.com/公司让员工下班发手机电量截图bcmi/Video-… .

视频协调旨在调整复合视频的前景，神经网络是什么使其与背景兼容。到目前为止，视频协调只受到有限的关注，端到端流程并且没有用于视频协调的公共数据集。神经网络在这项工作中，我们通过调测试用例整真实视频的前景来创建合成合成视频，构建了一个新的视频协调数据集 HYouTube。此外，我们考虑了视频协调任务中的时间一致性。与建立空间对应关系的先前工作不同，我们设计命令行快捷键了一个基于颜色映射一致性假设的新颖框架，该框架利用相邻帧的颜色映射来细端到端化当前帧。在我们的 HYouTube 数据集上进行的大量实验证明了我们提出的框架的有效性。

论文：Extracting Triangular 3D Mod命令行els, Materials, and Lighting From Images

论文标题：Extract命令行窗口怎么打开ing Triangular 3D Models, Materials, and Li枸杞ghting From Images

论文时间：24 Nov 2021

所属领域：Computer Vision/计算机视觉

论文地址：ar神经网络xiv.org/abs/211测试你适合学心理学吗1.12…

代码实现：github.com/NVlabs/nvdi… , github神经网络算法三大类.com/nvlab枸杞s/tiny…

论文作者：Jacob Munkberg, Jon Hasselgren, Tianchang Shen, Jun Gao, Wen端到端加密zheng Chen, Alex Evans, Thomas Mller, Sanja Fidler

论文简介：We present an efficien宫颈癌t method for joint optimization of topology, materials and lighting from multi-view image observations.

论文摘要：We present an efficient me神经网络是什么thod for joint optimization of topology, materials and lighting from multi-view ima神经网络对信息的存储依赖什么ge observations. Unlike recent multi-view reconstruction ap命令行快捷键proaches, which typically produce entangled 3D re工龄差一年工资差多少presentations encoded in neural networks, we output triangle meshes with spatially-varying materials and environment lighting that can be deployed in any traditional graphics engin公积金e unmodified. We leverage recent work in differentiable rendering, coordinate-based networks to compactly represent volumetric texturing, alongside differentiable marching tetrahedrons t测试你的自卑程度o enable命令行常用命令 gradient-端到端是哪一层based optimization directly on the surface mesh. Finally, we introduce工龄越长退休金越多吗 a differentiable formulation of the split sum approximation o神经网络算法三大类f environment lighting to efficiently recover all-frequency lighting命令行怎么打开. Experiments show o测试你的自卑程度ur extracted models used in adv测试抑郁程度的问卷anced scene editing, mate神经网络是什么rial decom测试你适合学心理学吗position, and high quality view interpolat测试抑郁程度的问卷ion, all running at interactive rates in tri神经网络引擎angle-based renderers (rasterizers and path tracers). Projec工资超过5000怎么扣税t website: nvlabs.gi测试抑郁症的20道题th端到端和点到点的区别ub.io/nvdiffrec/ .

我们提出了一种从多视图图像观察中联合优化拓扑、材料和照明的有效方法。与最近的多视图重建方法（通常产生在神经网络中编码的测试抑郁程度的问卷纠缠 3D 表示）不同，我们输出的三角形网格具有空间变化的材料和环境照明，可以在未经修改的任何传统图形引擎中部署。我们利用最近在可微渲染、基于坐命令行选项语法错误怎么办标的网络中的工作来紧凑地表示体积纹理，以及可微行进四面体以直接在表面网格上实现基于梯度的优化。最测试手机是否被监控后，我们引入了环神经网络算法三大类境照明的分裂端到端是哪一层和近似的可微公式，以有效地恢复全频照明。实验表明我们提取的模型用于高级场景编辑、材质分解和高质量视图插值，所有这些模型都在基于三角形的渲染器测试抑郁程度的问卷（光栅化器和路径跟踪器）中以交互速率运行。

论文：6D Rotation Representation For Unconst枸杞rained Head Pose Estimation

论文标题：6D Rotation Representation For Unconstrained Head Pose Estimation

论文时间：2工龄差一年工资差多少5 Feb 2022

所属领域：Computer Vigooglesion/计算机视觉

对应任务：He端到端加密ad Pose Estimation，Pose Est端到端加密imation，Pose Prediction，头部姿势估计，姿势估计，姿势预测

论文地址：arxiv.org/abs/2202.12…

代码实现：github.com/thohemp/6dr…

论文作者：Thorsten Hempel, Ah公司让员工下班发手机电量截图med A. Abdelrahman, Ayoub A测试抑郁症l-Hamadi

论文简介：In this paper, we present a method for unconstrai命令行删除文件ned end-to-end head pose estimation./本文提出了一种无约束端端到端和点到点的区别到端头位姿估计方法。

论文摘要：In th神经网络算法三大类is paper, w测试工程师e present a m命令行如何切换到d盘ethod for uncon神经网络算法三大类strained end-to-end head pose estimation. We address the proble测试英文m o端到端检测异常f ambiguous rotation labels by introducing the rotation matrix for宫颈癌malism for our ground truth data and pr测试工程师opose a continuous 6D rotation matrix representatio命令行如何切换到d盘n命令行窗口怎么打开 for efficient and robust direct regression. This way, our method can learn the full rotation appearance神经网络分类 which is工商银行 contrary to previous approaches that restrict the pose prediction to a narrow-angle for satisfactory results. I测试仪n addition, we propose a geodesic di神经网络英文stance-based loss to penalize our network with respect to the SO(3) manifold测试抑郁症的20道题 geometry. Experiments on the p端到端检测异常ublic AFLW2000 and BIWI dat命令行快捷键asets demonstrate that our proposed method significantly outperforms other sta命令行怎么打开te-of-the-ar测试抑郁症的20道题t methods by up端到端检测异常 to 20%. We open-source our training and testing code alon命令行常用命令g with our pre-trained models: github.c工资超过5000怎么扣税om/thohemp/6DR… .

在本文中，我们提出了一种无约束的端到端头部姿态估计方法。我们工龄越长退休金越多吗通过为我们的地面实况数据引入测试英文旋转矩阵形式来Go解决模糊旋转标签的问题，并提出一个连续的 6D 旋转矩阵表示，以实现高效和稳健的直接回归。这样公积金，我们的方法可以学习龚俊完整的旋转外观，这与以前将姿势预测限制在窄角以获得令人满意的结果的方法相反。此外，我们提出了一种基于测地距离的损失来惩罚我们的网络关于 SO(3) 流形几何。在公共 AFLW2000 和 BIWI 数据集上的实验表明，我们提出的方法显着优于其他最先进的方法高达 20%。

论文：PseudGoo Numerical M工资超过5000怎么扣税ethods for DifGofusion Models on Manifolds

论文标题：Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds

论文时间：ICLR 2022公司让员工下班发手机电量截图

所属领域：Computer Vision/计算机视觉

对应任务：测试工程师Den命令行删除文件oising，Image Gener命令行如何切换到d盘ation，去噪，图像生成

论文地址：arxiv命令行窗口.org/agooglebs/2202.09…

代码实现：github.神经网络对信息的存储依赖什么com/luping-li命令行删除文件u/… , g神经网络英文ithub.com/compvi命令行窗口怎么打开s/lat… , github.神经网络对信息的存储依赖什么com/voletiv/mcv…

论文作者：Luping Liu, Y端到端是哪一层i Ren, Zhijie Lin, Zh端到端检测异常ou Zhao

论文简介：Under such a perspective, we propose pseudo numerical methods for diffusion models (PND神经网络算法三大类Ms)./去噪扩散概率模型（DDPM）可以生成高质量的样本，如图像和音频样本，我们提出了用于扩散模型（PNDM）的伪数值方法。

论神经网络英文文摘要：Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) can ge神经网络算法三大类nerate high-quality samples such a公司让员工下班发手机电量截图s image and audio samples. However, DDPMs require hundreds to thousands of iterations to produce final命令行 sgoogleamples. Several prior works have successfully accelerated DDPMs through adju端到端流程sting the variance schedule (e测试抑郁症.g., Improved Denoising Diffus测试抑郁程度的问卷ion Probabilistic Models测试用例) or the denoising equation (e.g., Denoising Diffusion Implicit Models (宫颈癌DDIMs)). However, these acceleration methods c神经网络控制annot maintain the quality of samples and even introduce new noise at a high speedup rate, which宫颈癌 limit their practicability. To acc工龄差一年工资差多少elerate工龄差一年工资差多少 t神经网络对信息的存储依赖什么he inference process while keeping t命令行he sample quality, we provide a fresh perspective that DDPMs should be treated as solving differential equations on manifolds. Under such a pers测试你的自卑程度pective, we propose pseudo numerical methods f命令行参数or diffusion mo命令行窗口怎么打开del命令行s (PNDMs). Specificall测试抑郁程度的问卷y, we figure out how to solve differential equations on manifolds and show that端到端是哪一层 DDIMs are simple cases of pseudo numerical methods. We change several classical numerical methods to corresponding pseudo numerical me端到端是哪一层thods and find that the pseudo linear multi-step method is the best in most situations. According to our experiments, by directly using pre-trained models on Cifar10, C神经网络算法三大类elebA and LSUN, PNDMs can generate higher quality synthetic image命令行快捷键s with only命令行怎么打开 5google0 steps co工龄越长退休金越多吗mpar命令行窗口怎么打开ed with 1000-step DDIM神经网络的基本原理s (20x speedup), sign神经网络分类ificantly outperform DDIMs with 250 steps (by命令行窗口怎么打开 aro测试英文und 0.4 in FID) and have good generalization on different variance schedules. Our implementation is available at github.测试手机是否被监控com/luping-liu/… .

去噪扩散概率模型 (DDPM) 可以生成高质量的样本，例如图像和音频样本。但是，DDPM 需要数百到数千次迭代才能产生最终样本。一些先前的工作通过调整方差计划（例如，改进的去噪扩散概率模型）或去噪方程（例如，去噪扩散隐式模型（DDIM））成功地加速了 DDPM。然而，这些加速方法无法保持样本质量，google甚至在高速加速时引入新的噪声，限测试你适合学心理学吗制了它们的实用性。为了在保持样本质量的同时加速推神经网络预测理过程，我们提供了一个全新的观点，即 DDPM 应该被视为求解流形上的微分方程。在这种观点下，我们提出了扩散模型（PNDM）的伪数值方法。具体来说，我们弄清楚了如何求解流形上的微分方程，并表明 DDIM 是伪数值方法的简单案例。我们将几种经典数值方法改为相公积金应的伪数值方法，发现伪线性多步法在大多数情况下是最好的。根据龚俊我们的实验，通过直接在 Cifar10、CelebA 和 LSUN 上使用预训练模型，与 1000 步 DDIM（20 倍加速）相比，PNDM 只需 50 步即可生成更高质量的合成图像，显着优于 250 步的 DDIM（约FID 中为 0.4神经网络的基本原理），并且对不同的方差计划具有良好的泛化性。

论文google：Hierarchica命令行怎么打开l Text-Co测试抑郁症的20道题nditional Image Generation with CLIP Latents

论文标题：Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Lat测试工程师ents

论文时间：13 Apr 2022

所属领域：Computer Vision/计算机视觉

对应任务：Conditional Image Generati神经网络on，Image Generation，Text-to-Image Generation，Zero-Shot Text-to-Image Generation，条件图像生成，图像生成，宫颈癌文测试抑郁症的20道题本到图像生成，零样本文本到图像生成

论文地址：arxiv.org/abs/2204.06…

代码实现：github.com/lucidrains/…

论文作者：Aditya Ramesh, Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, Casey Chu, Mark Chen

论文简介：C神经网络对信息的存储依赖什么ontrastive models like CLIP have been shown to learn robust representations of ima命令行ges that capture both semantics and style./像CLIP这测试抑郁症样的对比工商银行模型已经被证明可以学习捕获语义和风格的图像的健壮表示。

论文摘要：Contrastive models like CLIP have been shown to learn robust re宫颈癌presentations of images that capture both semantics and style. To leverage these representations命令行参数 for image gene测试你的自卑程度ration, we propose a two-stage model: a prior tha测试你的自卑程度t generates a CLIP image embedding giv命令行窗口怎么打开en a text caption, and a decoder that generates an image conditioned on the image embedding. We show that explicitly g测试英文enerating image representa神经网络的基本原理tions improvesGo image diversity with minimal loss in photorealism and caption similarity测试抑郁症. Our decoders conditioned on image representations can also produce variations of an image端到端检测异常 that preserve both its semantics and style, w命令行hile varying the non-essential details absent fro宫颈癌m the image representat测试手机是否被监控ion. Moreover, the joint测试手机是否被监控 embedding space of CLIP enables language-guided image manipulations in a zero-shot fashion. We use diffusion models for the decoder and experiment with b测试手机是否被监控ot端到端诊断有故障怎么解决h autoregressive and dif命令行窗口fusion models for the prior, finding that the latter are c测试用例omputationa神经网络的基本原理lly more efficient and p端到端roduce higher-quality samples.

像 CLIP 这样的对比模型已被证明可以学习捕捉语义和风格的图像的鲁棒表示。为了利用这些表示来生成图像，端到端流程我们提出了一个两阶段模型：一个先验生成一个给定文本标题的 CLIP 图像嵌入，一个解码器生成以图像嵌入为条件的图像。我们表明，显式生成图像表示可以提测试用例高图像多样性，同时在照片真实感和标题相似性方面的损失最小。我们以图像表示为条件的端到端加密解码器还可以生成图像的变体，同时保留其语义和风格，同时改变图像表示中缺少的非必要细节。此外，神经网络算法CLIP 的联合嵌入空间能够以零镜头方式进行语言引导的图像操作。我们对解码器使用扩端到端和点到点的区别散模型，并对先验模型使用自回归模型和神经网络的基本原理扩散模型进行实验，神经网络是什么发现后者在计算上测试用例更高效，并产生更高质量的样本。

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• 作者：韩信子@ShowMeAI
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