离散图像与连续图像在哪些精确度方面不同？ - 腾讯云开发者社区

它具备更强的图文关联能力，提升了大模型在“看说答”任务中的精确度。比如下图中非常细小的部件（region 1），它也可以分辨出来是避震。 GPT-4V没能回答正确，在细小部分上的表现不佳。...“点一点”图像大模型都懂 Ferret解决的核心问题是让引用（referring）和定位（grounding）两方面空间理解能力更加紧密。...所以Ferret提出了一种新型的混合区域表示方法，能将离散坐标和连续特征联合起来表示图像中的区域。这样一来，模型就能分辨出边界框几乎一样的对象。...为了提取多样化区域的连续特征，论文提出了一种空间感知的视觉采样器，能够处理不同形状之间的稀疏性差异。因此，Ferret可以接受各种区域输入，如点、边界框和自由形状，并理解其语义。...离散坐标中每个坐标都被量化为一个目标框的离散坐标，这种量化确保了模型对不同图像大小的鲁棒性。

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图像序列中快速地点识别的二进制词袋方法

同时引入了一个离散化二进制空间的词袋，并增加了一个直接索引，除了通常的反向索引，据我们所知，这是首次使用二进制词袋表进行回环检测，反向索引用于快速检索与给定图像可能相似的图像，展示了一种新颖的使用直接索引来有效地获取图像之间的点对应关系的方法...，与其他特征（如SIFT或SURF）不同，本文离散化了一个二进制描述子空间，创建了一个更紧凑的词袋表，在分层词袋模型的情况下，词袋表结构化为一棵树，要构建它，我们从一些训练图像中提取丰富的特征，独立于之后在线处理的图像...3）正确性度量：使用精确度和召回率度量回环检测结果的正确性，精确度定义为正确检测的数量与所有检测触发的数量之比，召回率定义为正确检测的数量与基本事实中所有回环事件的数量之比。...可以看到，连续匹配次数k=3在不同频率下都表现良好，因此我们可以认为这个参数是稳定的。...这样，当要识别某个地点时，只需要在倒排索引中查找与当前图像词袋相似的词袋，并选择其中最相似的图像作为匹配结果，实验结果表明，该算法可以在实时性要求较高的情况下实现快速的地点识别，并且在不同场景下表现出较好的性能

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何凯明入职 MIT 首次带队提出Diffusion Loss，借鉴扩散模型思想让自回归模型抛弃矢量量化！

因此，将自回归模型推广到连续值域（尤其是图像生成）的研究一直集中在数据离散化上[6; 13; 40]。...在这项工作中，作者旨在回答以下问题：“自回归模型与向量量化表示结合是必要的吗？”作者注意到自回归的特性，即“基于前面的标记预测下一个标记”，与值是离散的还是连续的无关。...但与以往基于向量量化标记器的方法（例如，VQ-VAE的变体[51; 13]）不同，作者旨在使用连续值标记器（例如，[42]）。作者提出了扩散损失，这使得序列模型能够与连续值标记兼容。...作者采用了与MAE[21]类似的策略：作者在解码层中添加位置嵌入（与未Shuffle的位置相对应），这可以告诉模型预测哪些位置。这种策略适用于因果和双向版本。...这与常见的通过扩散建模所有标记的联合分布的做法不同。作者在图像生成方面的强大结果表明，自回归模型或其扩展是超越语言建模的强大工具。这些模型不必受限于向量量化表示。

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信号与系统实验一信号在MATLAB中的表示

【实验原理】连续信号的MATLAB表示信号是消息的表现形式与运送的载体。自变量在整个连续区间内都有定义的信号，称为连续时间信号，简称连续信号。...然而，可以利用连续信号在等时间间隔点的取样值来近似表示连续信号，即当取样时间间隔足够小时，这些离散样值能被MATLAB所处理，并且能够较好地近似表示连续信号。...离散信号的MATLAB表示如果仅在一些离散的瞬间具有定义的信号，则称之为离散时间信号，简称离散信号或序列。如DNA序列、人口统计数据等均为离散信号。...离散序列通常用x(n),f(n)表示，自变量必须是整数。对于任意离散序列x(n),需要两个向量来表示：一个表示n的取值范围，另一个表示序列的值。类似于连续时间信号，离散时间信号也有一些典型的序列。...【实验感悟】通过第一次实验，我初步认识了matlab这个软件，通过对于matlab基础语法的学习，我掌握了软件中基础的作图方法，包括了对于自变量及其范围与精确度的设置，一些复杂函数的编程式，其中我也发现

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每日学术速递10.23

论文通过在CARLA环境中进行的实验表明，UniDrive框架训练的模型能够在不同相机配置之间进行有效迁移，且性能损失很小。论文做了哪些实验？...具体来说，论文试图解决以下几个关键问题：离散与连续标记的使用：大多数视觉自回归模型需要将图像转换为有限词汇量的离散标记，这可能会引入显著的信息丢失，从而限制模型性能。...综上所述，论文的核心目标是通过对上述关键因素的系统研究，缩小视觉模型与语言模型在扩展性方面的差距，并推动文本到图像生成领域的进一步创新。论文如何解决这个问题？...以下是实验的主要组成部分：模型变体分析：光栅顺序，离散标记随机顺序，离散标记光栅顺序，连续标记随机顺序，连续标记（即Fluid模型）作者比较了四种不同的自回归模型变体，每种变体结合了连续或离散标记以及随机或光栅顺序生成...实验设计：通过改变模型的这两个关键因素，设计了四种不同的自回归模型变体，并在不同规模下进行训练和评估。主要发现：连续标记的模型在视觉质量上明显优于离散标记模型。

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算法工程师-机器学习面试题总结(1)

1-2 回归模型和分类模型常用损失函数有哪些？各有什么优缺点在回归模型和分类模型中，常用的损失函数有一些不同。...例如在图像分类任务中，可以进行平移、旋转、裁剪等操作来生成额外的样本，以增加模型对不同变体的鲁棒性。特征选择与提取：选择合适的特征对模型的泛化能力至关重要。...在机器学习中，特征是指从数据中提取的有用信息或属性，用于描述数据的某些方面。特征可以是各种各样的数据类型，例如数字、文本、图像或声音等。...分箱或离散化：将连续数据转换成具有离散值的数据，可以将异常值放在某个单独的箱子或类别中。 4. 使用异常检测算法：使用机器学习或统计模型来识别和处理异常值，例如聚类方法、离群点检测算法等。...嵌入编码：使用嵌入编码（如Word2Vec、Embedding）将高维组合特征转换为低维连续向量。这种方法利用了嵌入模型的能力，将高维的离散特征转化为低维的连续特征表示。

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从基础到进阶，掌握这些数据分析技能需要多长时间？

具体需要掌握以下几个能力：数据组件进行数据可视化的第一步在于区分并了解数据类型，例如，分类数据，离散数据，连续数据，时间序列数据等。...在清理、总结、处理和制作数据可视化时，要确保没有利用可视化来误导或操纵观众。 1.3 监督学习（预测连续目标变量）熟悉线性回归和其他高级回归方法。...进阶水平（所需时间：7-18个月）下面我们看到更进阶的需要掌握哪些技能： 2.1 监督学习（预测离散目标变量）熟悉二元分类算法，例如：感知器分类器逻辑回归分类器支持向量机(SVM) 能够使用核...高级水平（所需时间：18-48个月）接下来是更高级的阶段，这需要数据人能够处理高级数据集，如文本、图像、语音和视频。...如果大家还有数据分析方面相关的疑问，就在评论区留言。

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HybridFlow：将连续性融入掩码码本以实现极低比特率图像压缩

第二类方法的特点是传输整数索引，因为在图像复原任务中使用基于量化矢量的码本来学习一般图像先验的做法越来越流行。学习到的视觉码本经过预训练，可将潜在图像的分布离散到有限的离散集空间中。...在定量性能方面，与纯粹基于码本的方法相比，PSNR 平均提高了约 3.5dB，LPIPS 分数相同甚至更高；与纯粹基于连续特征的方法相比，LPIPS 分数显著提高（55.7%）。...此外，与 MAGE 和 MaskGIT 所使用的迭代解码不同，作者插入的交叉注意力模块允许在测试过程中一次前向传递就能进行准确预测，无需多次分步恢复。...在评估低比特率图像压缩模型方面，先前的研究通常要么测量像素级差异（PSNR），要么测量感知差异（LPIPS），很少同时测量这两种差异。...总结在本文中，作者提出了为超低比特率图像压缩量身定制的双流 HybridFlow 框架。通过将连续域特征整合到离散域表示中，可以在超低比特率的同时提供高感知质量和高保真的重建图像。

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关于GAN的灵魂七问

其实，从 16 年到 18 年图像合成的质量越来越高，看论文的速度都快赶不上 GAN 的发展了： ? 但是在另一些方面，GAN 的提升并不是那么显著。...另一方面，自回归模型将观测值的分布分解为条件分布，并一次处理观测值的一个组件（对于图像，可能是一次处理一个像素）。最近的研究表明，这些模型具有不同的性能特点和权衡。...修正现有的理论结果：我们可以利用现有的理论结果，并尝试修改假设以考虑数据集的不同属性。除了图像合成外，GAN 还能用于哪些地方？...目前有两种方法解决这个困难，第一种是令 GAN 只对离散数据的连续表征起作用，第二种则是用梯度估计和实际离散的模型来训练 GAN。结构化数据：GAN 能用于其它非欧氏空间的结构化数据（例如图）吗？...除了这些领域的尝试，图像一直是应用 GAN 最简单的领域，这就会引起一些问题： ? 我们最终希望 GAN 能在其它连续数据上获得类似图像合成方面的成功，但它需要更好的隐式先验知识。

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论文简述 | 无需校正和不失真的实时变化的鱼眼双目

使用鱼眼相机进行实时密集3D绘图有几个优势,尤其是在导航和自主驾驶方面.例如,宽广的视野允许同时可视化和观察不同方向的物体....我们将我们的方法嵌入到一个变化的框架中,与离散的立体匹配方法相比,这种方法本质上产生了平滑的稠密地图.我们建议使用一个轨迹场来约束沿核线曲线的相应像素的搜索空间.我们还提出了一种快速生成轨迹场的方法,与传统的变分方法相比...与传统的校正方法相比,我们的结果显示了额外的精确测量,与未校正的离散方法相比,我们的结果显示了更精确和稠密的估计.最后，通过我们的实现，我们能够在鱼眼双目摄像机系统和现代图形处理器上实现实时处理. 3...图6:视差的精确度(错误像素的百分比,τ).对于不同的warping迭代值N限制δu的大小..... 4 结论在本文中,我们提出了一种处理鱼眼相机的warping技术,该技术适用于不需要显式图像校正的variational stereo估计方法.我们表明,与不增加处理时间的传统方法相比,我们的方法可以实现更高和更均匀的精度和更大的

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基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

循环矩阵在x 为随机向量时可表示为： **X =Fdiag(^x)F H ** 式中,diag为对角矩阵函数,F 为傅里叶矩阵,^x 为x的离散傅里叶变换,上标H 为共轭转置操作。...1.4 视频图像的多目标跟踪训练分类器时,利用连续标签标记样本,依据待跟踪目标与样本中心距离ϑ得到相关滤波响应值,范围为[0,1],相关滤波响应值在接近跟踪目标时趋于1,远离跟踪目标时趋于0。...2.2.1 跟踪成功率7种算法在不同帧数下的跟踪成功率如表1所示,可以发现,本算法在不同帧数下的跟踪成功率均大于99%,明显高于其他算法,这表明本算法具有较高的跟踪有效性。...2.2.2 跟踪精确度用中心误差评价不同算法对视频图像多目标的跟踪精度,中心误差可表示为E = (a’ m -a m ) 2 + (b’ m -b m ) 2 ,方式中,(a m ,b m )与(a’...目标中心坐标,中心误差值越小,表明跟踪算法的精确度越高。7种跟踪算法的中心误差如表2所示,可以发现,本算法跟踪多目标的中心误差在不同帧数下均最小,趋近于0,这表明本算法具有较高的跟踪精度。

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扩散模型最新综述！

2 准备工作 2.1 概念和定义 2.1.1 时间和状态在扩散模型中，过程在时间轴上展开，时间轴可以是连续或离散。模型的状态表示数据分布，初始分布添加噪声逐渐变为先验状态。...2.1.3 从离散到连续当扰动核足够小时，可以将离散过程（式（1）和式（2））推广到连续过程。离散马尔可夫链的扩散模型可以纳入连续随机微分方程（SDE）框架，其中生成过程逆转固定正向扩散过程。...该模型通过定义前向和反向过程以及转移核，将离散过程推广到连续过程。DDPM模型可以通过选择不同的前向步骤来生成更高质量的样本。...4 应用 4.1 图像生成扩散模型在图像生成方面取得了显著的性能，无论是传统的基于类别的条件生成[10, 27, 138]，还是更复杂的基于文本或图像的条件[36, 143]，或者是它们的组合[142...二维扩散先验方面，Dreamfusion利用分数传递样本（SDS）目标从预训练文本到图像模型中提取NeRF，通过梯度下降优化一个随机初始化的NeRF，使得从不同角度渲染的图像损失较低。

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爆火Sora背后的技术，一文综述扩散模型的最新发展方向

该综述还深入探讨了扩散模型在不同应用领域的成功，如图像合成、视频生成、3D 建模、医学分析和文本生成等。通过这些应用案例，展示了扩散模型在真实世界中的实用性和潜力。...医学分析扩散模型帮助解决了医学分析中获取高质量数据集的挑战，尤其在医学成像方面表现出色。这些模型凭借其强大的图像捕捉能力，在提升图像的分辨率、进行分类和噪声处理方面取得了成功。...在生成稀有图像方面，通过特定技术，模型能在不同类型的图像间进行转换。例如，FNDM 和 DiffuseMorph 分别用于脑部异常检测和 MR 图像配准。...两种主流的方法是离散生成和潜在生成。离散生成依赖于先进技术和预训练模型；例如，D3PM 和 Argmax 视词汇为分类向量，而 DiffusionBERT 将扩散模型与语言模型结合提升文本生成。...这些方法提高了图生成的精确度和实用性。结论与展望数据限制下的挑战除了推理速度低外，扩散模型在从低质量数据中辨识模式和规律时也常常遇到困难，导致它们无法泛化到新的场景或数据集。

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学界 | 纽约大学提出端到端优化图像压缩方法，全面超越JPEG 2000 | ICLR 2017

然而，由于所有的实际编码一定具有有限的熵，连续值的数据（例如图像像素强度的向量）必须被量化为离散的值，这就会导致误差。...不同的压缩应用场景，比如数据存储或者有限容量信道传输，需要不同的压缩率与失真的权衡。同时优化压缩率和失真是困难的。在没有额外的约束的情况下，在高维空间进行最优量化是很棘手的。...由于这个原因，目前大多数的图像压缩方法将数据向量线性的变换成适当的连续值表示，独立量化各个元素，然后使用无损熵编码对所得到的离散表示进行编码。...一个图像向量x，通过一个参数化的分析变换y=ga(x；Φ)，映射到编码空间（code space）中。这个表示被量化，产生一个离散值的向量q，接下来q被压缩。而重建压缩图像则与之相反。...希望能加入该方法在Lena/Barbare/Baboon图像上的结果，并且与更多的效果最好的经典方法进行对比。能够清晰地表现出神经网络方法与先前最好地方法之间的不同是至关重要的。

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教会AI认识麻将牌之实践篇

问题定义麻将牌识别是一类目标检测问题（Object Detection），目标检测与只输出单一标签的图像分类问题（Image Classification）不同，目标检测问题的输出包含两个信息：图片中可能包含的多个物体的位置...SSD及YOLO算法在延时和精确度方面平衡比较好，可以满足视频实时检测（30FPS）的需求。...由于我在自动化生成数据方面考虑了不同情况的图像变换并且生成了大量的训练数据，对模型自带的数据增强功能并不太依赖。...在麻将算番这个应用场景下，由于浮点类型的tflite模型在手机上的性能已经不错，没有进一步再对模型的浮点数进行int8离散化处理（quantization）。...AI模型性能的提升使得深度学习在手机及IOT设备上的应用越来越多，Tensorflow Lite在嵌入式设备甚至微控制器上也提供了运行时环境，为不同应用场景在速度与精确度方面的平衡提供了更多的选择，相信后续会有越来越多便捷生活的

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突破性进展：简单有效的新型Masked扩散模型革新语言生成，与自回归模型媲美

文章旨在解决扩散模型（diffusion models）在生成高质量图像方面表现出色，但在语言建模（language modeling）任务中与自回归（autoregressive, AR）方法存在显著性能差距的问题...作者指出，尽管扩散模型在生成离散数据（如文本、生物序列和图）方面具有潜力，但在语言建模的性能上，与AR方法相比，先前工作的扩散模型报告了较大的对数似然差距。 2. 论文用什么方法解决什么问题？...作者开发了一个经过良好工程实现的MDLM，显著提高了离散扩散对数似然，并进一步通过一种基于替换的参数化（SUBS）来改进反向扩散过程，从而导出一个简化的、Rao-Blackwellized的连续时间变分下界...在基因组序列建模方面，作者预训练了DNA序列模型，并观察到与经典BERT风格训练相比，下游性能相似或更高，同时还引入了传统掩蔽DNA语言模型所缺乏的生成能力。 4....关于未来工作，作者提到了将框架扩展到非语言领域的可能性，例如在生物序列建模方面的应用。文章还提到了在不同噪声方案下评估MDLM，并探讨了连续时间框架对于性能的影响。

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【图像处理】详解最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值「建议收藏」

在离散数学中，插值指在离散数据的基础上补插连续函数，使得连续曲线通过全部给定的离散数据点。...但不同之处在于：对于给定的函数，插值要求离散点“坐落在”函数曲线上从而满足约束；而拟合则希望离散点尽可能地 “逼近” 函数曲线。...数字图像像素的灰度值是离散的，因此一般的处理方法是对原来在整数点坐标上的像素值进行插值生成连续的曲面，然后在插值曲面上重新采样以获得缩放图像像素的灰度值。...在几何运算中，双线性内插法的平滑作用可能会使图像的细节产生退化，在进行放大处理时，这种影响更为明显。在其他应用中，双线性插值的斜率不连续性会产生不希望的结果。...总之，在进行图像缩放处理时，应根据实际情况对三种算法做出选择，既要考虑时间方面的可行性，又要对变换后图像质量进行考虑，这样才能达到较为理想的权衡 (trade-off)。

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关于计算机视觉中的自回归模型，这篇综述一网打尽了

首先，让我们来了解这两个关键方面：序列表示：将视觉数据转化为离散元素序列，如像素、视觉词元等。...2.1.3 基于尺度（scale）的模型：以不同尺度的视觉词元图作为自回归单元，如 VAR。通过多尺度量化自动编码器将图像离散化为视觉词元学习不同分辨率的信息，生成过程从粗到细逐步进行。...2.3 与其他生成模型的关系自回归模型与变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）、归一化流、扩散模型和掩码自编码器（MAEs）等生成模型在不同方面有着联系和区别。...5.2 离散与连续表征的选择：自回归模型传统上采用离散表示，但连续表示在简化视觉数据压缩器训练方面有优势，同时也带来新挑战，如损失函数设计和多模态适应性。...例如，可以探索连续表示下的自回归模型，设计合适的损失函数，提高模型在多模态数据上的适应性。

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每日学术速递9.28

最后，通过对抗训练从 2D 图像集合中学习的神经体积渲染器被用来生成逼真的图像。大量实验证明了 SceneDreamer 在生成生动而多样的无界 3D 世界方面的有效性以及优于最先进方法的优越性。...两个关键设计使我们能够采用现成的文本到图像扩散模型作为对象实例和掩模注释的有用数据集生成器。首先，我们将图像画布划分为多个区域，并执行单轮扩散过程以同时生成多个实例，并根据不同的文本提示进行调节。...最近，扩散模型在各个领域都表现出了高质量的生成性能。然而，目前尚不清楚如何将扩散模型应用于布局的自然表示，该布局由离散（类）和连续（位置、大小）属性的混合组成。...为了解决条件布局生成问题，我们引入了 DLT，一种联合离散连续扩散模型。DLT 是一种基于变压器的模型，具有灵活的调节机制，允许对所有布局组件类、位置和大小的任何给定子集进行调节。...我们的方法在不同的指标和条件设置方面优于各种布局生成数据集上最先进的生成模型。此外，我们验证了我们提出的调节机制和联合连续扩散过程的有效性。这种联合过程可以合并到各种混合离散连续生成任务中。

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扩散模型攻克算法难题，AGI不远了！谷歌大脑找到迷宫最短路径

GAN、VAE、大型自回归神经网络模型、归一化流等方法，在样本质量、采样速度、对数似然，以及训练稳定性方面都各有千秋。最近，「扩散模型」已成为图像、音频生成，最受欢迎的替代方案。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.03006.pdf 虽然已有人提出了离散和连续状态空间的扩散模型，但最近的研究主要集中在，连续状态空间中运行的高斯扩散过程（如实值图像和波形数据...离散状态空间的扩散模型，已在文本和图像分割领域进行了探索，但是还没有在文本和图像的大规模生成任务中，证明是一个有竞争力的模型。谷歌研究团队提出了一种全新的离散去噪扩散概率模型（D3PM）。...在文本方面，这个模型在字符级文本生成方面取得了很好的效果，同时可以扩展到大词汇量的LM1B数据集上。...在CIFAR-10图像数据集上，最新模型接近了连续空间DDPM模型的样本质量，并超过了连续空间 DDPM 模型的对数似然。

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AI搞定谷歌验证码，最新多模态大模型比GPT-4V空间理解更准确 | 苹果AIML团队

图像序列中快速地点识别的二进制词袋方法

何凯明入职 MIT 首次带队提出Diffusion Loss，借鉴扩散模型思想让自回归模型抛弃矢量量化！

信号与系统实验一信号在MATLAB中的表示

每日学术速递10.23

算法工程师-机器学习面试题总结(1)

从基础到进阶，掌握这些数据分析技能需要多长时间？

HybridFlow：将连续性融入掩码码本以实现极低比特率图像压缩

关于GAN的灵魂七问

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基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

扩散模型最新综述！

爆火Sora背后的技术，一文综述扩散模型的最新发展方向

学界 | 纽约大学提出端到端优化图像压缩方法，全面超越JPEG 2000 | ICLR 2017

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突破性进展：简单有效的新型Masked扩散模型革新语言生成，与自回归模型媲美

【图像处理】详解最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值「建议收藏」

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