例如，ParameterNet-600M相比广泛使用的Swin Transformer具有更高的准确性（81.6%对80.9%），并且具有更低的FLOPs（0.6G对4.5G）。...为了更好地拟合大规模数据集，模型的大小（包括参数和FLOPs）近年来越来越大，例如，ViT-G/14模型具有18亿个参数和9650亿个FLOPs。...至于更小的模型，特别是在600M FLOPs范围内的移动级模型，具有局部性和平移不变性的CNN仍然占主导地位。为了构建用于视觉任务的高效Backbone模型，作者选择了CNN作为基础模型。...具有大量参数的模型通常拥有较高的FLOPs。考虑到大量数据需要更多的参数的直觉，作者通过增加参数数量来构建ParameterNet，同时保持低FLOPs。 作者从传统的卷积层开始。...动态卷积与标准卷积的参数比例为： FLOPs比率为: 因此，与标准卷积相比，动态卷积具有大约 M 倍的参数，并且额外的 FLOPs 可以忽略不计。
Numpy是Numerical Python的缩写，是Python生态系统中高性能科学计算和数据分析所需的基础软件包。它是几乎所有高级工具（如Pandas和scikit-learn）的基础。...）许多Numpy操作都是用C语言实现的，避免了Python中循环的基本代价，即指针间接寻址和每个元素的动态类型检查。...速度的提升取决于您正在执行的操作。对于数据科学和现代机器学习的任务来说，这是一个非常宝贵的优势。 我最近一篇文章讲了使用Numpy向量化简单数据转换任务的优势，它引起了一些联想，并受到读者的欢迎。...事实证明，通过首先转换为函数然后使用numpy.vectorize方法，可以轻松地对条件循环的简单模块进行矢量化。在我之前的文章中，我展示了Numpy矢量化简单数学变换后一个数量级的速度提升。...我们看到的证据表明，对于基于一系列条件检查的数据转换任务，与一般Python方法相比，使用Numpy的向量化方法通常会使速度提高20-50％。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在用numpy.astype强制转换数据类型的时候，由于numpy精度的问题将会对长度超过16位的数据发生不可预见的变化。...np.int64) Out[251]: array([[False, False], [False, False], [ True, False]]) 仔细观察a 和转换一遍后的a..., 29336557186973848], [27275086880071664, 17713014931142608]], dtype=int64) 可以发现，所有数据前16位都是相同的，...16位以后就不可控了，导致错误发生的原因，就是numpy的32位精度问题导致的。...我尝试了DataFrame的object类型可以解决，解决方式如下： 将numpy转换为DataFrame的时候，指定数据类型为object。 生成之后，在利用astype将其转换为int64即可。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！...01 — 求矩阵特征值的例子 矩阵的特征值为：2，0.4，分别对应的特征向量如上所述。
，并改进了具有信息保留的Skip Connection； 当作者将本文提出的分量应用于其他U-shaped方法时，分割性能得到了一致的提高。...2.1、SegNetr Block 具有全局交互的自注意力机制是Transformer成功的关键之一，但计算整个空间上的注意力矩阵需要二次复杂度。...请注意，patch的位移不具有任何计算成本，并且仅发生内存变化。 与Swin Transformer的滑动窗口操作相比，作者的方法在本质上更具全局性。...为了减少超参数设置，解码器的Patch与相应级的编码器Patch具有相同的大小。...U-Net在编码器和解码器的相应阶段拼接通道维度，允许解码器在执行上采样时保留更高分辨率的细节信息。SegNet通过在编码器中保留下采样过程的位置信息来帮助解码器恢复特征图分辨率。
然而，在现实场景中，它面临着许多挑战，例如关于环境的先验信息缺失，团队成员之间的沟通不畅。...基于点对点通信(有限的带宽和通信范围)，DCL-SLAM采用轻量级的LiDAR-Iris描述符进行位置识别，不需要团队之间的完全连接。...DCL-SLAM包括三个主要部分：可更换的单机器人前端激光雷达里程计；分布式闭环模块，用于检测机器人之间的重叠；采用分布式姿态图优化器，并结合拒绝杂散环测量的分布式后端模块。...我们将提出的框架与各种开源激光雷达里程计集成在一起，以展示其多功能性。该系统通过各种规模和环境的基准数据集和现场实验进行了广泛的评估。...实验结果表明，与现有多机器人SLAM系统相比，DCL-SLAM具有更高的精度和更低的通信带宽。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有。
与最新技术的比较表明，本文的方法实现了更高的精度（高达1％），更小的模型尺寸（高达20％）和更小的激活尺寸（高达8）。...因此，预计具有较高 Hessian 频谱的层(即较大的特征值)对量化更敏感。下图显示了CIFAR-10上的ResNet20和ImageNet上的Inception-V3的这些特征值对不同块的分布。...可以清楚地看到，具有较大的 Hessian 特征值（即曲率更尖锐）的 Block 表现出较大的损失波动。 ? ?...：") print(np.linalg.norm(v,L)) print("numpy特征值：") print(np.linalg.eig(A)[0]) print("幂法特征向量...根据幂迭代的算法可以求解出海森矩阵的特征值 ，而 根据下面公式推导得出恰好为 关于 的偏导数。 根据海森矩阵最大特征值确定量化精度与顺序 量化精度由 决定。
本文提出Transformer更宽而不是更深，以实现更高效的参数部署，并将此框架实现为WideNet。首先通过在Transformer块之间共享参数来压缩可训练参数和深度，并用MoE层替换了FFN层。...然而，当可供训练的Token较少时，较大的模型通常无法很好地扩展，而当模型非常大时，则需要更高的并行性。由于表征能力的损失，与原始Transformer模型相比，较小的模型通常会获得较差的性能。...单独的层具有少量额外的可训练参数可以将输入隐藏向量转换为其他语义。然后，将不同的输入输入到同一Attention层或更强的MoE层，以建模不同的语义信息。...第 元素为分配给专家 i$的token的比例: 式中 为Eq.2中TopK选取的指标向量。 是 的第 个元素。值得注意的是，与Eq.2中的 不同， 和 是不可微的。...因此，给定T次具有相同可训练参数的路由操作，需要优化的损失如下: 其中λ是一个超参数，以确保平衡分配，将其设置为一个相对较大的数，即在本工作中为0.01。
当一个矩阵具有重复的特征值时，意味着存在多个线性无关的特征向量对应于相同的特征值。这种情况下，我们称矩阵具有重复特征值。...考虑一个n×n的矩阵A，假设它有一个重复的特征值λ，即λ是特征值方程det(A-λI) = 0的多重根。我们需要找到与特征值λ相关的特征向量。...首先，我们计算特征值λ的代数重数，它表示特征值λ在特征值方程中出现的次数。设代数重数为m，即λ在特征值方程中出现m次。 接下来，我们需要找到m个线性无关的特征向量对应于特征值λ。...当矩阵具有重复特征值时，我们需要找到与特征值相关的线性无关特征向量。对于代数重数为1的特征值，只需要求解一个线性方程组即可获得唯一的特征向量。...对于代数重数大于1的特征值，我们需要进一步寻找额外的线性无关特征向量，可以利用线性方程组解空间的性质或特征向量的正交性质来构造这些特征向量。这样，我们就可以完整地描述带有重复特征值的矩阵的特征向量。
https://sgvr.kaist.ac.kr/publication/flow-supervisor/ 代码：https://github.com/iwbn/flow-supervisor 光流CNN的训练管道由合成数据集的预训练阶段和目标数据集的微调阶段组成...然而，从目标视频中获取ground truth 流需要付出巨大的努力。本文提出了一种实用的微调方法，以使预处理模型适应没有ground truth 流的目标数据集，这种方法尚未得到广泛的探索。...具体来说，我们提出了一个用于自监督的流监督，它由参数分离和学生输出连接组成。这种设计的目的是稳定收敛，并比在微调任务中不稳定的传统自监督方法具有更好的精度。...实验结果表明，与不同的自监督方法相比，该方法对于半监督学习是有效的。...此外，通过利用额外的未标记数据集，我们在Sintel和KITTI基准上对最先进的光流模型进行了有意义的改进 最新论文整理 ECCV2022 Updated on : 12 Oct 2022 total
Jacobi方法用于求实对称阵的全部特征值、特征向量。...对于实对称阵 A，必有正交阵 Q ，使 QT A Q = Λ 其中Λ是对角阵，其主对角线元素λii是A的特征值，正交阵Q的第j列是A的第i个特征值对应的特征向量。 如何将实对称矩阵化为对角矩阵？...Jacobi方法用超平面旋转对矩阵A做相似变换，化A为对角阵，进而求出特征值与特征向量。超平面旋转矩阵的形式为 ? 容易验证 Q 是正交阵。...下面以二维平面旋转矩阵为例，来展示旋转矩阵是如何将实对称矩阵的非对角元素化0的。 在二维平面上，超平面旋转矩阵退化为如下的形式： ?...由此可见，只要旋转角度合适，就可以将实对称矩阵的非对角元素化为0，从而形成对角矩阵。接下来就要找这个合适的旋转角度，也就是求一个旋转角，使得矩阵经过旋转变换之后，有非对角元素出现0。 ? ?
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 # 一维矩阵 a = np.arange(3, 15)...print a # 输出矩阵的第三个元素 print a[2] # Test 1 result [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 5 # Test 2 #...二维矩阵 a = np.arange(3, 15).reshape(3, 4) print a # 输出矩阵的第二行 print a[1] # 输出矩阵的第一个元素 print a[0][0] # 输出矩阵某个位置上的元素...print a[2][1] print a[2, 1] # 输出矩阵第三行的所有数字 # :代表整行或整列 print a[2, :] # 输出矩阵第二行的前三个数，左开右闭 print a[1, 0
如果存在一个数 x ，使得 nums 中恰好有 x 个元素 大于或者等于 x ，那么就称 nums 是一个 特殊数组 ，而 x 是该数组的 特征值 。注意： x 不必 是 nums 的中的元素。...如果数组 nums 是一个 特殊数组 ，请返回它的特征值 x 。否则，返回 -1 。可以证明的是，如果 nums 是特殊数组，那么其特征值 x 是 唯一的 。
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 a = np.arange(4) print a #
1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?
对于Focus层，在一个正方形中每 4 个相邻像素，并生成一个具有 4 倍通道数的feature map，类似与对上级图层进行了4次下采样操作，再将结果concat到一起，最主要的功能还是在不降低模型特征提取能力的前提下...对于的芯片，特别是不含GPU、NPU加速的芯片，频繁的slice操作只会让缓存占用严重，加重计算处理的负担。同时，在芯片部署的时候，Focus层的转化对新手极度不友好。...conv 和 5×5 pooling 这是为imagenet打榜而设计的模块，在实际业务场景并没有这么多类的情况下，可以适当摘除，精度不会有太大影响，但对于速度是个大提升，在消融实验中也证实了这点。...设置大小核，核个数、核亲和性、数据精度都在这里。...num_thread;//核个数设置， int cluster;//大小核设置，可选TENGINE_CLUSTER_[ALL,BIG，MEDIUM，LITTLE] int precision;//精度设置
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。 Ax=mx，等价于求m，使得 (mE-A)x=0，其中E是单位矩阵，0为零矩阵。...|mE-A|=0，求得的m值即为A的特征值。|mE-A| 是一个n次 多项式，它的全部根就是n阶方阵A的全部特征值，这些根有可能相重复，也有可能是 复数。...如果n阶矩阵A的全部特征值为m1 m2 … mn，则 |A|=m1*m2*…*mn 同时矩阵A的迹是特征值之和： tr（A）=m1+m2+m3+…+mn[1] 如果n阶矩阵A...满足矩阵多项式 方程g(A)=0, 则矩阵A的特征值m一定满足条件g(m)=0;特征值m可以通过 解方程g(m)=0求得。...经过上面的分析相信你已经可以得出如下结论了：坐标有优劣，于是我们选取特征向量作为基底，那么一个线性变换最核心的部分就被揭露出来——当矩阵表示线性变换时，特征值就是变换的本质！
解特征多项式方程，得到的λ就是矩阵A的特征值。构造特征方程： 特征矩阵的行列式就是特征多项式。 特征矩阵是构造特征多项式的基础。 特征多项式的根就是矩阵的特征值。...特征空间： 对于一个特征值λ，所有满足Ax=λx的向量x构成的集合称为λ对应的特征空间。 代数重数指的是特征值在特征多项式中出现的次数，也就是特征方程的重根数。它反映了特征值在代数上的重要性。...关注的是特征值在方程中的出现次数，是一个代数概念。代数重数反映了特征值的重要性，重数越大，特征值对矩阵的影响就越大。代数重数就像一个人的年龄，它是一个固定的数值，表示一个人存在的时间长度。...几何重数指的是对应于该特征值的线性无关的特征向量的个数。它反映了特征值在几何上的重要性，即特征空间的维度。特征向量在空间中的分布情况，是一个几何概念。...也就是说，一个特征值对应的线性无关的特征向量的数量不会超过它的代数重数。 当几何重数等于代数重数时，我们称这个特征值是半简单的。
线性变换与矩阵的特征向量特征值 2.数学上的意义 3.在物理上的意义 4.信息处理上的意义 5.哲学上的意义
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