Sora和快手可灵背后的核心技术 | 3DVAE:通过小批量特征交换实现身体和面部的三维形状变分自动编码器

【摘要】学习3D脸部和身体生成模型中一个解开的、可解释的和结构化的潜在表示仍然是一个开放的问题。当需要控制身份特征时,这个问题尤其突出。在本文中,论文提出了一种直观而有效的自监督方法来训练一个3D形状变分自动编码器(VAE),以鼓励身份特征的解开潜在表示。通过交换不同形状间的任意特征来管理迷你批次生成,这允许定义一个利用已知的潜在表示中的差异和相似性的损失函数。在3D网格上进行的实验结果表明,用于潜...

【数据挖掘】使用RFE进行特征选择

写在前面: 首先感谢兄弟们的订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌。 使用递归特征消除(RFE)进行特征选择是一个有效的方法,可以帮助你确定数据集中哪些特征对模型预测最为重要。以下是一个使用RFE进行特征选择的步骤指南: 1、介绍 数据准备: 首先,你需要有一个数据集,它通常包括多个特征(自变量)和一个目标变量(因变量)。确...

番外篇 | 利用华为2023最新Gold-YOLO中的Gatherand-Distribute对特征融合模块进行改进

     目录 🚀1.论文解析 🚀2.添加步骤 🚀3.改进方法 💥💥步骤1:创建goldyolo.py文件 💥💥步骤2:yolo.py文件修改 💥💥步骤3:创建自定义yaml文件 💥💥步骤4:修改自定义yaml文件 💥💥步骤5:验证是否加入成功 💥💥步骤6:修改默认参数 🚀1.论文解析...

Pointnet++改进卷积系列:全网首发SMPConv连续卷积 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入SMPConv,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤三 1.理论介绍 连续卷积最近因其处理不规则采样数据和建立长期依赖关系模型的能...

YoloV8改进策略:Neck篇|自研Neck层融合模型|深度特征与浅层特征融合,涨点明显|附结构图(独家原创)

摘要 本文介绍的独家原创的Neck层特征融合方法,将深度特征和浅层特征相融合,结合自研下采样模块和动态上采样模块,提供了一种高效的Neck层改进方式,不仅为他们提供了一个现成的解决方案,而且能够作为灵感启发,鼓励他们在此基础上进行进一步的探索和创新。即插即用的特性使得这种改进方式易于集成到现有的深度学习框架中,降低了实验和应用的门槛。对于想发顶会的同学一定不要错过! 代码以及解析 from .dys...

FFA-Net:用于单图像去雾的特征融合注意力网络

摘要 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.07559v2 在这篇论文中,我们提出了一种端到端的特征融合注意力网络(FFA-Net)来直接恢复无雾图像。FFA-Net架构由三个关键组件组成: 一种新颖的特征注意力(FA)模块结合了通道注意力与像素注意力机制,考虑到不同通道特征包含完全不同的加权信息,且雾在图像的不同像素上分布不均匀。FA模块对不同的特征和像素进行非等权重处理...

PVT:特征金字塔在Vision Transormer的首次应用,又快又好 | ICCV 2021

纯Transformer模型替换CNN主干网络,在图像分类任务上取得了不错的结果。虽然ViT适用于图像分类,但直接将其用于像素级密集预测(如对象检测和分割)具有一定难度,主要原因有两点: ViT输出的特征图是单尺度且低分辨率的。即便是常见的输入图像尺寸,ViT的计算和内存成本都相对较高。   为了解决上述问题,论文提出了一个纯Transformer主干网络Pyramid Vision Transfo...

Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明

Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 一、简单介绍 二、分箱、离散化、线性模型与树 三、交互特征与多项式特征 附录 一、参考文献 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是...

Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明

Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 一、简单介绍 二、单变量非线性变换 三、自动化特征选择 1、单变量统计 2、基于模型的特征选择 3、迭代特征选择 四、利用专家知识 附录 一、参考文献 一、简...

【Image captioning】基于检测模型网格特征提取——以Sydeny为例

【Image captioning】基于检测模型网格特征提取——以Sydeny为例 今天,我们将重点探讨如何利用Faster R-CNN检测模型来提取Sydeny数据集的网格特征。具体而言,这一过程涉及通过Faster R-CNN模型对图像进行分析,进而抽取出关键区域的特征信息,这些特征在网格结构中被系统地组织和表示。下面,我将引导大家深入了解这一特征提取流程。 1. 数据的预处理 为了适应In D...
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