相信大家都有装过双系统的习惯，想一台电脑体验两种不同的操作系统，但是随之而来的是出现一些问题，今天我就将我遇到的问题及解决的方法与大家分享一下。 问题一：双系统的引导问题？...我想哭 最后不得已只能格盘重装系统。。。建议在装的时候选择其中一个安装系统的分区来引导，这样做的好处就是当删除一个系统时，另一个系统不受影响。。。...windows的选项；引导默认是启动第一项ubuntu系统，有些小伙伴要修改默认启动的系统，可现在引导界面记住你要默认启动的系统从上到下是第几项，从0开始数，然后在终端中输入命令：sudo vim /boot...问题一：双系统的时间不同步问题？...位置 是中国的话你系统显示的时间就是BIOS时间+8小时。
最终的目的，将会是一个支持64位/32们混合的文件系统，和一个高度自定义，system和用户扩展文件夹分开的，这样一个linux发行版。 这究竟会是一个什么样的LINUX呢？...这样就分开了传统linux发行版将所有一切放到/傻傻不分的情况了，最终/下会有/boot,/system,/usr三个文件夹，如果说我们可以有混合32/64文件系统，那么在这里，我们甚至可以混合使用这三个文件夹的组合...---- 但这样的方案就有点重了。 好了，让我们来看是怎么回事吧，先来看32/64位混合文件系统。...在tinycolinux上组建32/64位混合文件系统 ----- 在《在tinycolinux32上装64位toolchain》文中，我们提到产生的64位程序不能运行，甚至ldd都不能分析出其引用，仅提示...它定义了系统在引导系统时发现root=/dev/vda1后，完成系统将执行权交给PID0来初始化文件系统的那个PID0，root只能是设备，对应文件系统中的/，而init pid0可以是/下任意路径下的一个可执行程序
创新点：提出了一种具有切片操作的SimAM注意力，增强小目标特征提取能力 + 基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案 全新原创升级 ：一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，实现暴力涨点...| IEEE TIP 2024 浙大涨点情况：NEU-DET缺陷检测中，原始mAP50为0.768，一种具有切片操作的SimAM注意力的内容引导注意力(CGA)的混合融合方案为mAP50为0.774...性能如下：3.2 内容引导注意力(CGA) 论文： https://arxiv.org/abs/2301.04805摘要： 单幅图像去雾是一个具有挑战性的不适定问题，它需要从观测到的模糊图像中估计出潜在的无雾图像...图2 (d)显示了提出的基于cga的混合融合方案的细节。核心部分是我们选择使用CGA来计算特征调制的空间权重。...3.3 一种具有切片操作的SimAM注意力的内容引导注意力(CGA)的混合融合方案详见：YOLO11原创自研：特征融合创新 | 一种具有切片操作的SimAM注意力的内容引导注意力(CGA)的混合融合方案
(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。...尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。...详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。...更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。...通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
作者提出了一种视图感知的分类器无关的指导方法，以平衡不同视图生成的可控性和多样性。 作者将混合输入，其中包含未校准的条件图像作为辅助视图，引入稀疏视图重建过程，以补偿生成图像中未见部分。...参考注意力引导扩散模型生成与参考图像具有相似语义内容和纹理的图像。这涉及在额外的条件图像上运行去噪UNet模型，并在去噪过程中将条件图像的参考注意力关 Key和Value 矩阵附加到相应的注意力层。...基于这些观察，作者提出了一种自适应无分类器引导计划，为不同视图和时间步长设置不同的CFG尺度值。...作者特别关注了所提出的技术的有效性，即自适应CFG和混合输入在生成速度和质量方面的作用，在本节中进行了阐述。 自适应无分类引导（CFG）在图7中的生成的多视图像上的有效性。...通过在生成过程中动态调整CFG，作者在不同视图的可控性和多样性之间实现平衡，使模型能够生成更连贯和真实的多视图图像。 混合输入技术旨在提高对3D形状未见部分的重建效果。
与现有工作不同，本文利用事先针对通用图像合成任务进行预训练的高容量2D扩散模型作为着装人体外观的先验。...\quad \text { and } \quad I_c=\sum_{i \in V} w_i C_i \quad (3) 最终混合图像 I_c 及其可见性掩码 M_c 然后用于使用我们的形状引导扩散合成完整视图...形状引导扩散修补 为了合成在混合图像中由可见性掩码指示的未见外观，我们使用了2D修补扩散模型。然而，我们观察到在没有任何引导的情况下，修补的区域通常不遵循底层几何结构。...另一方面，仅使用轮廓图保留了人体形状，但没有网格的结构细节。为了最好地引导修补模型符合底层的3D几何结构，我们建议同时使用法线图和轮廓图，如图所示。...结论 我们介绍了一种简单而高效的方法，可以从单张图像中生成具有完整纹理的3D人体网格。
这种方式结合了网格引导的显式变形的细粒度表达控制和隐式体积表示的灵活性，进一步提出了 3DMM 没有考虑的用于口腔内部建模的特定模块。...对于动态部分，结合网格引导显式变形的细粒度表达式控制和隐式提出了一种新的表示，即生成式纹理栅格化三平面，它通过参数模板网格顶部的生成神经纹理来学习面部变形，并通过标准栅格化将它们采样为三个正交视图和轴对齐的特征平面...此外，与隐式变形方法不同，显式网格引导变形减轻了精细模仿学习的要求，同时获得了更好的表达式泛化。 生成纹理光栅化三平面 ，将光栅化的纹理重塑为三平面表示，将这种表面变形调整为连续的体积。...体绘制用于沿着投射通过每个像素的光线累积 σ 和 f，以计算 2D 特征图像 。利用 2D 超分辨率模块 将特征图像变为具有更高分辨率的RGB图像 。...因此总的学习目标是： 其中 是真实图像、模糊真实图像和相应的合成渲染的组合，它们是从具有分布 的训练集中采样。
引言 图 1：我们的 3D 高斯混合形状类似于经典参数化人脸模型中的网格混合形状，以表情系数线性混合，实时合成逼真的人脸动画。...混合形状（Blendshape）是化身动画中经典的表示形式，因其易于控制和高效的优点，在专业动画制作和化身应用中具有显著优势。在本文中，我们为逼真的头像化身建模引入了 3D 高斯混合形状。...通过表情系数 进行线性混合，以及使用关节和姿态参数 进行线性混合蒙皮，可以生成任意表情和姿态的头像模型，并使用高斯溅射实时渲染高保真图像。...在优化过程中，避免过拟合的关键在于保持每个高斯混合形状 与其对应的网格混合形状 的语义一致性，即 和 一致。我们提出了一种简单有效的策略，引导高斯优化隐式地遵循一致性要求。...将高斯差异与位移相关，并对应于网格混合形状中的位移，从而有效引导高斯差异随位移发生一致的变化，使得高斯混合形状的优化与网格混合形状具有强语义一致性。
定制 有时，我们可能希望模型具有我们已经拥有的某些视觉内容，例如我们自己的宠物狗或我们之前自己设计的特定卡通角色，并将这些视觉实体应用于不同的场景。...推理时期引导 图7 最近也有一些非常有趣的研究，尝试仅在推理时期有额外指导。因此，通用引导对于视觉模型是一个代表性的工作，其中核心思想是扩展在分类引导中的思想，以将分类器扩展为一般的辨别器引导。...图像编辑 潜变量空间混合 图8 假设我们已经知道要编辑的区域，我们可以应用一个特殊的地图，只操作这个特定的区域。我们可以混合潜变量，其中前景是由我们的输入文本生成的，背景只是保持原始图像。...有时我们可能希望在生成的图像中添加额外的视觉概念。概率设置是有几幅图片，例如三到五幅图片。 我们尝试生成这些图片，但它们具有不同的风格和结合了其他不同的事物。...此外，还有研究显示我们是否可以学习多个概念，而不是一个单一的视觉概念，这些多个概念可以来自多组图像，或者一个带有遮罩的图像，指示其中的不同视觉实体。
1 Introduction 激光雷达是否用于3D感知，长期以来一直是自动驾驶公司核心争论的焦点。尽管以视觉为中心的系统具有经济优势，但它们无法捕捉任意形状的障碍物，这限制了驾驶的安全性和鲁棒性。...基于提升-涂抹-射击（LSS）的方法积极地将图像特征以深度引导的方式投影到3D空间中，而基于 Query 的方法通常使用BEV Query 和可变形注意力从图像特征中聚合信息。...如图4所示，作者首先根据其均值将3D高斯嵌入到目标 Voxel 网格中。对于每个3D高斯，作者根据其尺度属性计算其邻域的半径。作者将高斯的索引和邻域内每个 Voxel 的索引作为元组附加到一个列表中。...这是因为3D高斯表示更好地利用了驾驶场景的稀疏性以及不同尺度目标的多样性，具有位置和协方差的灵活属性。 单目3D语义占用预测。...此外，3D高斯分布的灵活性也有利于对一般目标（即以other-为前缀的类别）的预测，这些目标通常具有与正常类别不同的形状和外观。 与现有方法的效率比较。作者在表3中提供了不同场景表示的效率比较。
本文设计了渲染和仿真过程中网格和 NeRF 之间的双向耦合。我们首先回顾网格和 NeRF 的光传输方程，然后将它们提炼成一种有效的算法，用于更新沿具有任意反射次数的投射光线的辐射率和吞吐量。...我们还提出了一种估计光源并在 NeRF 上投射阴影的策略。最后，我们考虑如何将混合表面体积公式与支持布料、刚体和软体的高性能物理模拟器有效集成。完整的渲染和模拟系统可以在 GPU 上以交互速率运行。...我们表明，混合系统方法在网格插入的视觉真实感方面优于替代方案，因为它允许真实的光从体积 NeRF 介质传输到表面，这会影响反射/折射表面的外观以及动态场景通知的漫射表面的照明。...我们的网络有效地纠正了室外场景中不同的场景结构和几何特征，很好地概括了从对象级到看不见的室外场景。此外，我们使用外观校正模块来校正外观特征，防止由于视点变化而出现空白边框和重影等渲染伪影。...具体来说，我们引入了双域传播，它结合了图像和特征扭曲的优点，可靠地利用了全局对应关系。我们还提出了一种掩模引导的稀疏视频变换器，它通过丢弃不必要和冗余的标记来实现高效率。
为了“学习”产生所述输出的过程，每个任务都有2-5个输入-输出图像对作为训练实例；这些训练输入与实际测试输入不同，但可以由相同的（未知）过程解决。图1中显示了一些示例。...假设 是一个具有抽象节点集的抽象图 。表 2 显示了这些类型之间的关系。...因此，图抽象过程执行映射， 为图像 生成一些抽象图。我们注意到，可以通过多种方式定义此映射。可以使用不同的图形抽象来识别图像中的对象，使用对象的不同定义。...在第一次检查时，人们可能会认为对象被定义为具有相同颜色的连接像素。 然而，经过进一步检查，我们意识到不同列中连接的红色像素实际上是不同的对象，因为它们在输出图像中有不同的修改。...为了避免重复的搜索工作，我们对搜索树中的每个节点进行哈希处理，以便只探索一次等效节点。 因此，搜索树具有有向无环图的结构。图 2 显示了一个示例。
上面一行显示了三个图像，其中三角形、直线和一些点具有不同级别的抗锯齿。下排图像是上排的放大图。最左边的列每个像素只使用一个样本，这意味着没有使用抗锯齿。...中间列的图像每个像素使用四个样本（以网格模式）渲染，右列每个像素使用八个样本（在4×4棋盘格中，对一半的正方形进行采样）。 三角形以像素为单位显示为存在或不存在。绘制的线条也有类似的问题。...生成的每个图像都基于网格单元内的不同样本位置。每帧必须重新渲染场景几次并将结果复制到屏幕的额外成本使得该算法对于实时渲染系统来说成本很高。...想象一下，通过生成一系列图像来“手动”执行采样模式，其中每个渲染使用像素内的不同位置进行采样。这种偏移是通过在投影矩阵[1938]上附加一个微小的平移来完成的。一起生成和平均的图像越多，结果就越好。...给定样本，显示了两个可能的边缘位置。在右侧，最佳猜测边缘用于将相邻颜色与估计的覆盖率成比例地混合到中心像素中。对图像中的每个像素重复此过程。
总之，典型的基于点体素的3D检测器将点云转换为规则网格，用于基于BEV的3D Proposals生成，并取决于关键点的粒度，以便进一步细化框。这不可避免地加剧了检测系统的复杂性。...3.2、两阶段2D和3D检测之间的域差距 与2D不同，其中输入图像是2D密集图，点云的固有稀疏性和不规则性使其在方法上偏离了2D检测领域。...3、池化映射分辨率的影响 表4说明了由横向连接模块构建的具有不同空间大小的池化图分辨率的效果。表4的第2行、第4行和第6行显示，池化映射的分辨率越高，性能越好，尤其是对于小目标。...4、每个RoI对网格大小的影响 表5显示了RoI网格池化模块中不同网格大小对检测性能的影响。可以看到，随着网格大小从4×4增加到8×8，精度不断提高，但网格大小越大，性能会略有下降。...5、对池化的附加自下而上特性的影响 通过设计的横向连接，构建的池化图可以整合来自自下而上路径的其他多尺度特征。表6的第2行显示，组合较粗的 C_4 图会略微降低检测精度。
近期的一些方法通过引入网格作为编辑代理，将 NeRF 的编辑转换为网格编辑。这需要用户在附加网格工具上操作，这限制了交互性和用户友好性。...编辑引导的生成 本文将 NeRF 编辑设计为一个知识蒸馏的过程来实现。...teacher 网络 f_{\theta}^T 根据用户的编辑指令生成编辑后的引导，而 student 网络 f_{\theta}^S 根据 teacher 网络的编辑引导进行优化。...这个预训练阶段非常快：经过大约1秒的优化，student 的渲染图像就能显示出与编辑指令一致的合理颜色和形状。然而，仅在编辑区域中的局部点上进行训练可能会导致与编辑无关的其他全局区域的退化。...作者观察到，在混合隐式表示（如Instant NGP）中，局部信息主要存储在位置嵌入网格中，而随后的MLP解码全局信息。因此，在这个阶段，MLP解码器的所有参数都被冻结，以防止全局退化。
好莱坞工作室认为这将成为虚拟和混合现实的最终实现目标。许多公司已经开始将注意力从VR转移到增强现实和混合现实，或者用新的术语说，扩展现实（XR）。...选择可以保证Patch无重叠插入的第一个位置，并将Patch覆盖的网格单元标记为已使用。如果当前分辨率图像中没有适合Patch的空白区域，则网格的高度H会暂时加倍并再次执行搜索。...在该过程结束时，H减少以便仅考虑所使用的网格单元。 B. 图像生成&填充——将点云几何和纹理信息转换成适合于使用传统视频编解码器的时间相关的，分段平滑的2D图像。...D.占用图编码 占用图由二进制映射组成，该二进制映射指示网格的每个单元是属于空白空间还是属于点云。占用图压缩利用前一小节中描述的辅助信息，以便检测空的TⅹT块（即，具有Patch索引0的块）。...这包括光场系统，例如在Google的研究实验室中测试的多个GoPro相机的装置。
因此，如果我们在一个3x3的网格中将图像分成9个子区域，则LOO如下所示： ? 那些最暗的红色方块是影响输出最大的方块，而颜色最亮的方块对输出的影响最小。...从本质上讲，当输出为负时，该方法就会阻止来自神经元的梯度反向流动，仅保留那些导致输出增加的梯度，从而最终减少噪声。 ? 在此图像中，我们显示了一个给定图层的反向传播梯度（左），其输出显示在右侧。...具有两个类别（“猫”和“狗”）的原始图像使用了引导反向传播的方式，但是生成的热量图突出显示了这两个类。一旦将Grad-CAM用作过滤器，引导式Grad-CAM便会生成高分辨率，区分类别的热图。...灵敏度公理意味着，如果两个图像的有一个像素恰好不同（但所有其他像素都相同），并且产生不同的预测，则解释算法应为该不同像素提供非零的属性。而实现不变性公理意味着算法的底层实现不应影响解释方法的结果。...尽管这通常可以产生更准确的灵敏度图，但是该方法速度较慢，并且引入了两个新的附加超参数：基线图像的选择以及生成集成梯度的步骤数。那么，我们可以不用这些么？
，以更好地促进现代辅助/自动驾驶系统的发展。...但是，弯道图像在当前大型数据集中的比例非常有限，在CULane数据集中为2％（约2.6K图像），在TuSimple数据集中为30％（约3.9K图像），这阻碍了自动驾驶在现实世界中的适用性系统。...本文的统一搜索框架包含三个模块：1）弹性骨干搜索模块，用于探索具有最佳设置的网络宽度，深度以及何时增加通道/下采样的高效特征提取器；2）特征融合搜索模块，用于查找合适的融合几个特征层；3）自适应点混合模块...，可通过自适应mask自动突出显示最重要的区域，并允许对形状变化和远距离车道进行更鲁棒的细化。...同时，每个置信度较高的网格都具有靠近网格中心的车道的精确局部信息，并过滤掉其他所有被遮挡的车道，然而只使用Line-NMS中置信度最高的车道，因为得分较低可能无法捕捉到远端部分的曲率。
可变形网格包括蒙皮网格（具有骨骼和绑定姿势的网格）、具有混合形状的网格和运行布料模拟的网格。 用于将骨骼动画应用到 3D 模型上。...要将此组件附加到粒子系统，请在粒子系统中启用 External Forces 模块，并指定 Layer Mask 或特定的 Force Field 组件。...要将布料组件附加到具有蒙皮网格渲染器的游戏对象上，请在编辑器中选择游戏对象，单击检查器窗口中的添加组件按钮，然后选择Physics > Cloth。组件出现在检查器中。...3.Image 图像 官方手册地址： Image 图像 控件向用户显示非交互式图像。此图像可用于装饰或图标之类的用途，还可以从脚本更改图像以便反映其他控件的更改。...它可以用于在UI界面中显示2D图像、背景、按钮等。 4.Raw Image 原始图像 官方手册地址： Raw Image 原始图像 控件向用户显示非交互式图像。
这是通过复杂的训练策略（如数据增强[1]）来实现的，以增加输入图像的可变性，从而使目标检测器对例如在不同环境中获得的那些图像具有更好的鲁棒性。...因此，在这项工作中，我们只假设来自两个视觉域的具有相关目标标签的边界框， ，即在M×N网格单元内具有C类的k个对象是可用的。...如表6所示，未融合和冻结的目标检测器只能引导生成器生成具有非常有限的目标域样式外观的目标，从而导致非常低的AP（平均精度）。...类似地，在反向循环中使用的附加损失是 和 。 3.2、其他损失 3.2.1、对抗损失 在我们的模型中有两种对抗性损失。第一个是为引导x和y在风格上分别正确翻译为y和x而设计的。...t-SNE在我们的情况下工作得很好，因为当从高维映射到低维时，它可以将具有相似外观的对象分组在一起。图15显示了t-SNE在GTA和BDD100k数据集上的可视化结果。
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