此外，当前大多数跨域人脸表情识别算法主要利用全局特征用于域迁移，却忽略了更具有可迁移性以及判别性的的局部特征。...该框架将图表示传播与对抗学习机制相结合，实现有效的跨域整体-局部特征协同适应。根据在测试基准上得到的比较结果，我们发现我们所提出的 AGRA 框架优于以前的最先进方法。 图 1....其中，数据收集条件不一致具体表现为收集环境不一致（实验室受控环境 vs 自然非受控环境）和目标人群不一致；标注标准不一致具体表现为不同数据集的标注人员对于表情的理解具有主观性，易受所处地区文化影响。...以 ResNet-50 作为骨干网络的基准结果 2.2. 设置不一致的影响 在跨域人脸表情识别领域中，以往的工作往往存在对比不公平问题，使得研究者们难以准确衡量各个方法的有效性。...对抗图表达学习 鉴于目前跨域人脸表情识别方法主要利用全局特征用于域迁移的情况，我们提出了一个新颖的对抗图表达学习框架，创造性地结合了图表达传播和对抗学习机制，以此实现跨域全局-局部特征的协同学习和迁移。
实验结果表明，在自注意力之前进行局部和全局视觉特征的信息交换，显著提高了在具有挑战性的目标检测任务上的性能，并且能够推广到多个基准数据集和具有挑战性的医学数据集。...这些架构包含了基于学习的视觉特征编码器，这对于感知目标检测至关重要，即识别和解释视觉信息以识别物体的过程。Transformer架构是这些模型中的佼佼者，在多个目标检测基准测试中取得了最先进的结果。...基于Transformer的架构通过利用建模全局关系的能力，在隐藏目标检测方面一直优于最先进的方法。 4 概述 图1展示了作者对基准（标准）视觉Transformer模块的系统架构。...作者检查了这4个层级的特征图。 对于每个数据点（测试图像），作者计算了线性和核CKA来衡量特征相似度。CKA分析的结果，包括平均值、中位数和标准差，如图10和图11所示。...作者对未经预训练的增强交互模型进行了性能基准测试，以证明该方法不依赖于无监督预训练即可实现具有竞争力的结果。
由于KITTI数据集的大小，在调整RGB输入大小时旋转和缩放LiDAR输入对最终结果没有影响。此外，由于LiDAR帧在顶部不提供任何信息，我们将输入裁剪为1216x256的宽高比。...RMSE（均方根误差）和MAE（平均绝对误差）都用于评估KITTI基准，但我们主要关注RMSE，因为它是基准测试的领先指标。表2中的消融研究表明，全局和局部网络的结合可以产生令人印象深刻的结果。...但是，为了纠正错误，我们通过预测不确定性图和指导图来利用全局网络。表3报告了KITTI测试集的结果。我们的表现优于F. Ma等人。...此外，当我们在框架中仅使用LiDAR信息（在表3中没有使用RGB图像）时，我们也在基准测试中排名第一。从这个测试集数据中我们得出结论，框架可以提取语义上有意义的信息以引导局部网络。 ?...最后，我们在KITTI数据集中评估了我们的方法 我们在深度完成基准测试中排名第一。
但是，在不受限环境中，人脸识别仍不能万无一失，尤其是在人脸几何变形的情况下。 有鉴于此，旷视科技创新性地提出 GridFace，通过学习局部单应变换减少人脸变形，提升识别性能。...相较于最新的人脸转正和识别工作，该方法在所有基准上取得了当前最优或者颇具竞争力的结果。本文贡献总结如下： 1. 通过减少带有局部单应变换的人脸几何变形，本文提出一种提升人脸识别性能的全新方法。 2....本文引入一个人脸标准先验和一个基于近似方法的降噪自编码器以正则化人脸校正，完善校正质量。 3. 在受限和不受限环境中开展的扩展实验证明了该方法的优越性。...人脸校正 本文所有方法的评估均在 SNFace 测试集上，研究者对比了若干个同类方法：baseline 模型没有人脸校正；全局模型 Grid-1 通过全局单应变换实现人脸校正；没有人脸先验正则化的模型...图 4：SNFace 测试集的定量分析。 ? 表 2：SNFace 测试集的定量结果。 ? 图 5：合成 2D 变换。 ? 表 3：合成 2D 变换之下的定量结果。
在大多数情况下，带 Dropout 机制的深度学习能够在常见的基准测试中降低 50% 以上的误差率。...最后，作者将用高斯 SDR 在标准基准（例如，CIFAR-10 和 CIFAR-100）中测试 DenseNet 框架，并且说明其相对于二项分布的 Dropout 具有很大的优势。...使用改进版的 DenseNet 在标准基准（CIFAR）上进行测试的结果显示，SDR 相较于标准 dropout 误差率降低了 50% 以上，损失也减少了 50% 以上。...基准测试的误差减少 50 % 以上，降幅高达 64%。...局部噪声注入的结果对网络的收敛具有全局影响，并且为深度学习提供了更高的搜索效率。最后一个优点是，如 G.
可以看出，在 Mulran [15] 基准上，我们提出的基于学习的回环检测方法可以达到令人满意的精度，并将较大的误差（子图（a）是提出回环检测方法之前的全局图）纠正为全局一致地图（子图（b）是我们做闭环后得到的地图...子图（c）和子图（d）分别展示了我们在室外道路案例和室外港口案例上的测试结果。可以看出，使用机械和固态 LiDAR [16]-[18] 可以在室内和室外环境中实现全局一致映射。...可以看出，在 Mulran [15] 基准上，我们提出的基于学习的回环检测方法可以达到令人满意的精度并将大误差（子图（a）是提出回环检测方法之前的全局图）纠正为全局一致图（子图（b）是我们做闭环后得到的地图...子图（c）和子图（d）分别展示了我们在室外道路案例和室外港口案例上的测试结果。可以看出，无论是在室内还是室外环境下，机械和固态激光雷达都可以实现全局一致的建图。...在理想情况下，基于标准粒子群滤波器的 SLAM 系统将在无限次迭代优化后达到全局收敛。最后，我们可以获得机器人系统的确定性姿态和环境的确定性映射。
最近的一项工作 [64] 优化局部和全局集束调整给出了可用于 viSLAM 算法以提高全局一致性的有希望的结果。 6. 建议的分类方法 几种方法推动了我们的分类工作。...绘制累积 APE 分布函数 (CDF) 以用于测试算法的全局准确性和稳定性评估。误差是在由形成局部水平面的 和 轴以及指向上方的轴定义的局部导航框架中计算的。...ORB-SLAM2 提供了显着的稳定性，最大 APE/RMSE 比率约为 2，这是该基准测试的最低比率。除了 ROVIO 之外，它还提供了最佳的可预测性，并且 RMSE 的标准偏差最低。 ?...尽管 DSO 是纯视觉里程计，但它的总体结果是我们基准测试中的第二好，并且有希望用于大规模环境（低 RPE RMSE），尽管图 10 显示误差与轨迹长度有关，而不是其他任何东西 （参见表 4）。...如果闭环在所考虑的环境中难以执行，则选择 ORB-SLAM2 以获得更精确的结果可能是一个危险的赌注。原因是由于暂时缺乏纹理，其结果受到位姿估计问题的严重影响。
我们在一个 VLN 基准数据集上进行了评估，结果表明我们的 RCM 模型在 SPL 任务上显著优于已有方法（超过 10%），并实现了新的当前最佳水平。...图 4：提供循环重建内部奖励的跨模态匹配度评估器 自监督模仿学习（SIL） 这一节将介绍可用于通用的视觉-语言导航任务的有效的 RCM 方法，其标准设置是在已见过的环境中训练智能体，然后在未探索过的未见过的环境中测试它...表 1：在 R2R 测试集上的结果比较。我们的 RCM 模型显著优于 SOTA 方法，尤其是在 SPL 上（SPL 是导航任务的主要指标）。...第 1-5 行展示了通过从最终模型连续移除每个单个组件来展示其影响。第 6 行展示了 SIL 在使用自监督探索未见过的环境的结果。 ? 图 6：在见过的和未见过的验证集上的内部奖励的可视化 ?...不管是在标准测试场景中，还是在终身学习场景中，实验结果都表明了我们方法的有效性和效率。此外，我们的方法在未见过的环境中的泛化能力也很强。
这证明了点云深度模型框架仍然非常容易受到常见失真的影响。 根据这一发现作者进而做了大量的测试去探索不同模型架构，数据增强，以及自适应方法对于失真健壮性的影响。...3 ModelNet40-C 上基准测试 (Benchmarking) 结果与分析 在构建ModelNet40-C之后，作者进行了大批量的基准测试，包含不同模型架构设计，不同数据增强方法，以及不同自适应方法的实验设置...这是因为PointNet只编码全局特征而没有局部特征，这种特性一直以来被认为是PointNet的主要缺点。...这样的合成相当于两个独立的局部缺失的点云，所以其对密度失真的健壮性较好。 3.3 不同自适应方法对比 表3. 在标准训练下不同模型在ModelNet40-C上的错误率。...本文作者首次将测试时自适应方法应用到点云识别的任务中来，他们采用了BN和TENT方法去更新模型的批标准化层 (BatchNorm Layer)的参数。
文献[82]对 TSC 问题提出了一种新颖的基于神经网络的多智能体 RL 方法，分别使用了局部和全局智能体。...表三根据所使用的 Deep RL 算法，网络结构，模拟环境和与基准的比较几个方面对现有工作进行了归纳总结。...近二十年来，研究人员提出了几种基于标准 RL 的交通场景架构，deep RL 的出现对其研究产生了巨大的影响，尤其是 TSC 。...通过与固定时间控制器和基于 DQN 的标准控制器的比较，利用 SUMO 模拟器在单交叉口上对该模型进行了测试。...在文[104]中，通过合作实现了大规模交通网络的系统学习。将一个大系统划分为若干个子集，其中每个局部区域由 RL 智能体控制。全局学习是通过将学习策略传递给全局智能体来实现的。
根据这一发现，该研究进一步做了大量的测试去探索不同模型架构，数据增强，以及自适应方法对于失真稳健性的影响。...ModelNet40-C 上基准测试 (Benchmarking) 结果与分析 在构建 ModelNet40-C 之后，该研究进行了大批量的基准测试，包含不同模型架构设计，不同数据增强方法，以及不同自适应方法的实验设置...这是因为 PointNet 只编码全局特征而没有局部特征，这种特性一直以来被认为是 PointNet 的主要缺点。...这样的合成相当于两个独立的局部缺失的点云，所以其对密度失真的稳健性较好。 不同自适应方法对比 表 3. 在标准训练下不同模型在 ModelNet40-C 上的错误率。...该研究通过大量的基准测试展现了不同模型架构，不同数据增强策略，以及自适应方法在 ModelNet40-C 上的性能并总结了有用的发现来帮助 3D 点云社区设计更稳健的识别模型。
随后，作者报告了在五个图像分类基准上的测试结果，分别是ImageNet1K、CIFAR-10、CIFAR-100、Oxford Flowers-102和Oxford-IIIT Pet。...此外，作者还报告了测试结果，这些结果展示了在空间感知多尺度架构（如Swin和MViTv2）之上实施作者的方法在下游任务（如COCO2017数据集上的目标检测和实例分割）中的有效性。...随后，对ReViT-B模型在多个图像分类基准上进行了测试，包括CIFAR-10、CIFAR-100、牛津花卉-102和牛津-IIIT宠物。...作者将特别研究参数 \alpha 对包括CIFAR10、CIFAR100、牛津花卉-102和牛津-IIIT宠物在内的各种图像分类基准的影响。...具体来说，作者对ReViT在四个分类基准上的表现进行了测试：CIFAR10、CIFAR100、牛津花卉-102和牛津-IIIT宠物，其中 \alpha 值从0变化到1。
由于这一变化，我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。尽管我们在段上并行搜索，但它们仍然是独立搜索，每个搜索都收集自己的前k个结果，而不与其他段同步搜索进展。...对性能的影响我们的夜间基准测试显示，在索引时并发运行的向量搜索查询速度提高了高达60%（平均查询延迟从54毫秒降低到32毫秒）。...但对于这些基准测试，我们可以看到图中访问的顶点数量显著减少，因此向量操作的数量也减少了（图4）。...例如，下面我们展示了在Lucene夜间基准测试中向量搜索操作的加速情况。这些测试使用了768维的向量。...值得一提的是，在Lucene基准测试中，向量搜索在单个线程中顺序处理一个接一个的图，但这次改变也对这种情况产生了积极影响。
安全性：设计语言特性和运行时环境，确保代码执行的安全性，防止常见漏洞。 撰写规范和文档： 语言规范：撰写详细的语言规范文档，明确语言的语法、语义、类型系统和标准库定义。...局部推断：在局部范围内推断类型，如函数的局部变量（如 C++ 的 auto 关键字）。 显式类型 明确关键地方的类型：在关键地方（如函数签名）显式声明类型，增加代码的可读性和自文档性。 3....虚拟机设计 虚拟机理论：设计和实现支持解释执行或 JIT 编译的虚拟机，管理内存和执行环境。 8. 其他相关理论 计算机体系结构：了解计算机硬件和操作系统对编译器和解释器的影响。...五、设计编程语言的工具链和开发环境 设计编程语言的工具链和开发环境需要考虑开发者在创建、测试、调试和部署代码时的整体工作流程。以下是设计一个完整工具链和开发环境的关键组成部分： 1....测试运行器：执行测试套件，并生成详细的测试报告。 集成持续集成系统：与CI系统集成，自动执行测试并报告测试结果。 6.
我们不仅需要测试它的极限，还需要与其他架构进行比较，并在未来建立基准。 在最近的一项研究中，研究人员决定深入研究一个特定的领域:图神经网络。...结果 在对Transformer的推理能力进行了实证分析后。...使用GraphQA基准任务进行了实验。 图推理算法可以分为局部和全局两种。前者在局部聚合信息（节点及其邻居），而后者模拟节点之间可能是长距离的全局连接。...虽然Transformer在解决全局任务方面更有效，但GNN在分析局部推理的任务中似乎更为高效： 表明GNN对于学习可以通过专门关注局部启发式解决的图推理任务具有有益的归纳偏见。...相比之下，注意力机制计算每对标记之间的关系，因此它通过全局任务来促进，但在数据量较低的情况下，识别重要的局部关系更为困难。
相比于性能测试中的其他名词比如并发、TPS等，性能基线很少被提及到，在能搜到的资料里，性能基线也往往被解读为基准测试，或者基准监控。从我个人的实践经验来说，这样的解读是存在一定偏差的。...如何理解性能基线 基线的英文为baseline，翻译过来就是基准线，简单理解它的意思即：假设我们做了某种实验，实验的结果得到了提升，这个提升的对比对象就是所谓的基线，在数学上基线可以理解为参照物。...传统的性能测试，往往是项目制的，即把每次性能测试实施看作一个项目，评估性能测试结果是否符合预期指标，达标后出一份性能测试报告。...但不足之处是对系统整体性能变化没有直观的连贯性的展示，且对系统性能的认知往往是局部的，没有全局视角，自然线上的稳定性保障会出现各种挑战。...，后续性能基线的更新则根据具体情况来变更调整(比如业务需求大幅度变化/系统重构)； 10、切记：性能基线一定要在独立稳定的环境开展，且环境的服务硬件配置最好和线上环境保持等配等比缩容！
作者的实验表明，所开发的模型在各种2D和3D MIS基准测试中，均优于多个知名 Baseline ，且不需要高级扫描策略就能实现最先进性能，因此具有计算效率。 2 Related Work 特征提取。...作者对这些5个不同的随机种子和折叠进行了所有实验的重复使用，并报告了这些5个运行的均值和标准误差。 图4：与基准相比，作者的方法质量和性能 度量标准。...总的来说，作者的提出的算法在4个不同的数据集上始终优于基准算法，同时不损失效率。定量比较结果呈现于图5和6，表格2至5和表格S1和S2。定性结果展示在图4。 内窥镜检查。...[34]的差异，Dice, 70.3%，IoU，72.9%和NSD，70.2%） Table 2显示了在Endoscopy测试集上的比较结果。...LTX和GTX的组合进一步提高了0.07%的Dice和0.08mm的HD95。 局部和全局token的连接 这次作者只使用了G-VMamba，并详细列出了Tab.7中的结果。"
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