简单神经网络值错误-形状未对齐 - 腾讯云开发者社区

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Nat. Methods | 基于几何深度学习解密蛋白分子表面的相互作用指纹

3.2.1形状索引形状索引描述相对于局部曲率表面上每个点周围的形状。值的范围是-1到+1。关于曲率κ1，κ2，κ1≥κ2定义为： ?...每个时期评估验证错误，并根据该值选择最佳网络。...其中μt和μf分别是真实和非相互作用对的中值距离，而σt和σf是真实和错误相互作用对的标准差。用八种结合，八种靶标和八种随机小块组成的批次对神经网络进行训练。...用于对对齐的小块进行评分的神经网络为了区分真实的比对，研究者训练了一个单独的神经网络，以在比对步骤完成后对结合小块进行评分。...为了训练该神经网络，研究者在MaSIF搜索训练集中生成了数千个正确和错误的比对。对于每个靶标结构，使用一个真实比对和200个错误比对。

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PointNet：三维点云分割与分类的深度学习

体积 CNN： [28,17,18]是在体素化形状上应用 3D卷积神经网络的先驱。然而，由于 3D卷积的数据稀疏性和计算成本，体积表示受到其分辨率的限制。...为了简单和清楚起见，除非另有说明，只使用（x， y， z）坐标作为我们点的通道。对于对象分类任务，输入点云或者从形状直接采样，或者从场景点云中预先分割。...我们可以轻松地训练一个支持分类的全局形状特征的 SVM 或多层感知器分类器。但是，点分割需要结合局部和全局的知识。我们可以通过简单但高效的方式实现这一目标。...在实验环节中，我们还展示了我们的模型可以在形状部分分割和场景分割上实现最先进的性能。 01 联合对齐网络点云的语义标注必须是不变的，如果点云经历某些几何变换，如刚性变换。...Jaderberg 等人[9]引入了空间变换器的思想，通过采样和插值来对齐 2D 图像，通过在 GPU 上实现的专门定制的图层来实现。

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DeepFace:人脸识别库 DeepFace 简单认知

1写在前面 ---- 工作中遇到，简单整理博文内容为 deepface 的简单介绍理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。...该技术通常使用分类器或神经网络模型来检测面部特征、形状、颜色等，从而确定人脸的位置。...MTCNN 是一种多任务级联卷积神经网络的人脸检测算法，能够同时实现人脸检测、关键点定位和人脸对齐等功能。其对于大尺寸人脸的检测效果较好，并且相对于 RetinaFace 的模型规模较小。...- align 参数是一个布尔值，指定是否应对人脸进行对齐。...- align: 参数是一个布尔值，表示是否根据眼睛位置进行对齐。

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Sketch 91中文版「矢量图UI设计工具」

与参考对象对齐在此版本中，我们让您可以更好地控制对齐多个图层选择的方式。现在，您可以单击多层选择中的任何层，使其成为参考对象。当您使用检查器中的对齐控件时，您选择中的所有图层现在都将与该参考对象对齐。...细节有什么改进如果您选择单个图层并使用检查器中的对齐控件，它现在将与其直接父级对齐（无论是组、画板还是组合形状）。如果要将单个图层与其画板而不是其直接父级对齐，请按住 ⌥ (Option) 键。...我们使移动有边框但没有填充的形状变得更加容易。您现在可以拖动该形状上的任何位置（包括未填充区域）来移动它，而不仅仅是在边框本身上。我们提高了边界更宽的路径的阴影的准确性。...您现在可以调整应用于文本图层的阴影的传播值。我们现在支持内部阴影的负扩散值。发生了什么变化Abstract 插件的 261 版本已被标记为与 Sketch 不兼容，因为它会导致不稳定。...修复了一个错误，该错误意味着原型播放器不会始终反映您对画板所做的最新更改。修复了导致不必要的点出现在您已转换为轮廓的路径上的错误。

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认识卷积神经网络

我们现在开始了解卷积神经网络，卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果，在计算机视觉领域，往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高，图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高...CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊类型的神经网络，特别适合于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。...我们通过一个简单的例子来使用Python的matplotlib库来加载并显示一张图像，进而理解像素和通道的概念。...计算步骤：对齐: 首先，将卷积核与输入数据的某个区域精确对齐。对齐的起始点可以是从输入数据的左上角开始。...计算输出: 对于窗口覆盖的每个区域：如果是最大池化，选择窗口内最大的元素作为输出值。如果是平均池化，计算窗口内所有元素的平均值作为输出值。

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ABCNet：端到端的可训练框架的原理应用与优势对比

采用了单点无锚卷积神经网络作为检测框架。移除锚定箱可以简化我们任务的检测。该算法在检测头输出特征图上进行密集预测，检测头由4个步长为1、填充为1、3×3核的叠层卷积层构成。...ABCNet方法的简单性允许它在实践中推广到不同类型的文本。...利用tp和bp，我们可以通过方程（6）对采样点op进行线性索引：图片利用op的位置，可以很容易地应用双线性插值来计算结果。...图中也出现了一些错误，这些错误主要是由于错误地识别了其中一个字符。图片CTW1500实验结果数据集。CTW1500是2017年提出的另一个重要的任意形状场景文本基准。...也就是说一个字符识别错误将导致整个文本零分。图片图片结论：提出了ABCNet，一种基于贝塞尔曲线的任意形状场景文本实时端到端定位方法。

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今日 Paper | 跨模态行人重识别；对抗时尚迁移；学会注意错误；凸混合整数规划等

目录跨模态行人重识别：共享与特异特征变换算法cm-SSFT GarmentGAN：具有图片真实感的对抗时尚迁移学习将纹理从服装图像转移到3D人体学会注意错误 MINA: 非刚性形状对齐的凸混合整数规划...当搜索彩色target时，可以先找到一些简单的置信度高的彩色样本，接着把这些彩色样本的颜色特异特征给与红外线query，如此往复，便可以实现利用这些彩色信息再去搜索更难的彩色样本的功能。 ? ?...然后作者基于这些数据对，通过神经网络学习了图片像素到3D服装表面的映射。作者通过实验表面该方法比基于薄板样条的图片变形和图片到图片的迁移网络更加准确更加快速。...MINA: 非刚性形状对齐的凸混合整数规划论文名称：MINA: Convex Mixed-Integer Programming for Non-Rigid Shape Alignment 作者：Florian...文章的方法有众多优势：其不依赖与初始值，能够有效收敛到全局最优解、在处理匹配问题的变种时非常灵活等等。作者通过实验证明了文章方法优于现有的稀疏形状匹配方法，并可以用来初始化稠密匹配算法。 ? ?

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谷歌AI一次注释了10%的已知蛋白质序列，超过人类十年研究成果

近日，谷歌与欧洲生物信息学研究所合作开发了一种技术 ProtCNN，其能够使用神经网络可靠地预测蛋白质功能，帮助我们缩小蛋白质宇宙中最后不可见的区域。...这些模型将相关蛋白质序列的对齐折叠成一个模型，该模型为新序列提供似然分数，描述它们与对齐的集合的匹配程度。...ProtCNN 学习每序列长度为 1100 的实值向量表示，无论其未对齐长度如何。为获得高精度，来自每个族的表示必须紧密地聚集在一起，以便不同的族很好地相互分离。...TPHMM 和 ProtENN 模型的简单组合将错误率降低了 38.6%，将 ProtENN 数据的准确度从 89.0% 提高到 93.3%。...为探究深度模型对蛋白质序列数据的了解，作者在来自 Pfam-full 的 80% 的未对齐序列上训练 ProtCNN，并计算了学习氨基酸表示的相似性矩阵。

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2018-04-23

Abstract：我们介绍和解决了Zero-Shot 目标检测（ZSD）的问题，它旨在检测训练期间未观察到的物体类别。我们与一组具有挑战性的对象类一起工作，而不是将我们限制在类似和/或细粒度的类别中。...对各种多模式音量的实验表明，当用简单加权的模子系数和我们定制的学习程序进行训练时，该框架显示比具有高级相似性度量标准的最先进的深CNN更好的分割性能。...Abstract：我们从一个图像研究三维形状建模，并从三个方面对其做出贡献。首先，我们展示了Pix3D，这是一个不同图像形状对与像素级2D-3D对齐的大型benchmark。...Pix3D在形状相关的任务中有着广泛的应用，包括重建，检索，视点估计等。...然而，构建这样的大规模数据集非常具有挑战性; 现有数据集或者只包含合成数据，或者缺少2D图像和3D图形之间的精确对齐，或者仅包含少量图像。

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谷歌AI一次注释了10%的已知蛋白质序列，超过人类十年研究成果

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【现代深度学习技术】注意力机制04：Bahdanau注意力

我们试着找到灵感：在为给定文本序列生成手写的挑战中，Graves设计了一种可微注意力模型，将文本字符与更长的笔迹对齐，其中对齐方式仅向一个方向移动。...受学习对齐想法的启发，Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的可微注意力模型。在预测词元时，如果不是所有输入词元都相关，模型将仅对齐（或参与）输入序列中与当前预测相关的部分。...与循环神经网络编码器-解码器架构略有不同，图1描述了Bahdanau注意力的架构。...因此，注意力输出和输入嵌入都连结为循环神经网络解码器的输入。...在循环神经网络编码器-解码器中，Bahdanau注意力将上一时间步的解码器隐状态视为查询，在所有时间步的编码器隐状态同时视为键和值。

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【NumPy高级运用】NumPy的Matrix与Broadcast高级运用以及IO操作

[30,30,30]]) b = np.array([1,2,3]) bb = np.tile(b, (4, 1)) # 重复 b 的各个维度 print(a + bb) 让所有输入数组与具有最长形状的数组对齐...形状中不足的部分通过在前面添加1来填充。输出阵列的形状是输入阵列形状的每个维度的最大值。...如果输入数组的维度的长度与输出数组的相应维度的长度相同或其长度为1，则可以使用该数组进行计算，否则会发生错误。当输入数组的维度长度为1时，该维度中的第一组值将用于沿该维度的操作。...简单理解：比较两个数组的每个维度（如果一个数组没有当前维度，则忽略它），满足以下要求：数组具有相同的形状。当前维度的值相等。当前维度的值之一为1。...默认情况下，数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为的文件中。npy。 savez（）函数用于将多个数组写入文件。默认情况下，数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npz的文件中。

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Piecewise Linear Unit：分段线性激活函数

前言激活函数在神经网络里是一个重要的组件，大家最常用的是ReLU，其变种在各种任务/模型中都有较好的效果。Swish这种搜索得到的激活函数，在部分数据集上也能超越ReLU，但是搜索效率不够高。...论文：https://arxiv.org/abs/2104.03693 介绍早期的激活函数都是由手工设计的，ReLU凭借其简单，不存在饱和梯度的特性，能够让神经网络快速地收敛。...随后有更多的激活函数被设计出来，他们大部分是形状固定(fixed shape)或带有一部分可学习参数，如 Leaky ReLU, PReLU, ELU, SELU。...方法 Piecewise Linear Unit的定义上图是一个pwlu的示意图，具体有以下参数：分段数 N 左边界，右边界每一段对应的Y轴值，最左边界的斜率，最右边界的斜率我们从...通过可视化可以发现较浅的网络层，PWLU表现的更像是一个线性函数，而在较深的网络层，PWLU表现的很抽象，是一个U形函数可视化结果非官方代码实现 github上有一个非官方代码实现，目前看来实现的有些错误

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从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述

关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络目录一、引言二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AAM（Active Appearance...首先，构建形状模型：搜集 n 个训练样本（n=400）；手动标记脸部关键点；将训练集中关键点的坐标串成特征向量；对形状进行归一化和对齐（对齐采用 Procrustes 方法）；对对齐后的形状特征做 PCA...首先：计算眼睛（或者眼睛和嘴巴）的位置，做简单的尺度和旋转变化，对齐人脸；接着，在对齐后的各个点附近搜索，匹配每个局部关键点（常采用马氏距离），得到初步形状；再用平均人脸（形状模型）修正匹配结果；迭代直到收敛...ASM 算法的优点在于模型简单直接，架构清晰明确，易于理解和应用，而且对轮廓形状有着较强的约束，但是其近似于穷举搜索的关键点定位方式在一定程度上限制了其运算效率。...DCNN 采用级联回归的思想，从粗到精的逐步得到精确的关键点位置，不仅设计了三级级联的卷积神经网络，还引入局部权值共享机制，从而提升网络的定位性能。

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从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述

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斯坦福兔子 3D 模型被玩坏了，可微图像参数化放飞你的无限想象力

答案很多，甚至有一些可以产生各种有趣的效果，包括 3D 神经艺术，具有透明度的图像以及对齐插值。...我们发现参数化的简单变化使得神经艺术的图像优化和图像优化变得更加容易。吸引盆：当我们优化对神经网络的输入时，通常存在许多不同的解决方案，分别对应于不同的局部最小值。...因此，优化神经网络的输入也会产生许多局部最小值，这并不奇怪。我们的优化过程落入任何特定局部最小值的概率由其吸引力盆地（即，在最小值的影响下的优化场景图的区域）控制。...通常，这不是问题，但它确实减损了插值可视化。如果我们不加思索地进行处理，所得到的可视化将是不对齐的：诸如眼睛的视觉位置出现在每个图像中的不同位置。...2 我们如何实现这种对齐插值，其中视觉位置不在帧之间移动？可以尝试许多可能的方法。例如，可以明确地惩罚相邻帧之间的差异。

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技术知识介绍：工业级知识图谱方法与实践-解密知识谱的通用可迁移构建方法，以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍

，一个词对错误会导致大量错误词对）举例：x简称y x是y的一种这类模板。...2.1.3 以阿里本体对齐方法为例采用本体集成而非本体映射处理不同粒度的类对齐：关联规则属性项分类：不同类别属性采取不同属性值对齐方式基于层次结构的属性值体系：为了解决属性值划分粒度不同导致的属性值映射不成功问题...、通过词向量进行二分类或者聚类得到结果基于基于规则的实体对齐目前采用方法是小样本+深度学习反复迭代，通过标注样本数据学习到数据分布规则，通过在未标注数据上运行学习出来的规则。...，增加一个简单地聚合函数可以把两种特征信息结合起来基于基于规则的实体对齐和基于表示学习的实体对齐两种方法对比对于规则方法可以设计一种评分算法平衡不同实体的不同属性组合（见书本）对于表示学习的采取...投票算法：简单，但缺点明显：每个信息源权重不同，置信度值需要专家判定，无法保证精准度。迭代算法要求：假设不同数据源拥有不同的置信度（权重）；依赖于数据源提供数据属性值的准确度。

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人脸检测与识别的趋势和分析

人脸检测与识别技术已经被研究很久了，除此之外还有人脸配准、对齐、搜索、比对等技术，主要我们现实生活的需求，越来越需要这样的技术。...通用模板匹配方法的优点是算法简单，容易实现，但是它也有自身缺点，如模板的尺寸、大小、形状不能进行自适应的变化，从而导致了这种方法适用范围较窄； ②　基于可变形模板的方法，可变形模板法是对基于几何特征和通用模板匹配方法的一种改进...通过设计一个可变模型，利用监测图像的边缘、波峰和波谷值构造能量函数，当能量函数取得最小值时，此时所对应的模型的参数即为人脸面部的几何特征。...它主要包括神经网络方法，支持向量机方法和隐马尔可夫模型方法。...现在来简单讲讲最近几年神经网络的牛X之处。

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2020413 | 10篇计算机视觉检测分类相关论文(附GitHub代码)

我们认为，我们简单而有效的方法可以作为该领域未来工作的坚实基础。...这种简单的方法使分类器能够通过转移和利用多数信息的多样性来学习少数类的更一般化的特征。...不幸的是，这样的方法可能导致错误的注释。在这项工作中，模拟了对象检测问题的不同类型的注释错误，并在训练和测试阶段检查了带有错误注释的流行的最新对象检测器YOLOv3的性能。...AST-GRU包含一个空间变压器注意（STA）模块和一个时间变压器注意（TTA）模块，它们可以分别强调前景对象和对齐动态对象。...由于点云的性质，即非结构化，稀疏和嘈杂，未充分利用有益于多类别识别的某些特征，例如形状信息。在本文中，我们提出了一种新颖的3D形状签名来探索来自点云的形状信息。

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汇总|3D人脸重建算法

主要贡献： 1、一种深度神经网络，它从包含每个对象的多个图像（如多视图序列，甚至单目视频）的无约束图像的大数据集中学习面部形状和外观空间。...3、通过一个简单的CNN架构实现这一点，该架构从单个2D图像直接回归3D面部几何图形的体积表示。...为了实现这一目标，设计了一种称为UV位置图的二维表示方法，该方法在UV空间中记录完整人脸的3D形状，然后训练一个简单的卷积神经网络将其从单个2D图像中回归。...本文提出了一种新的三维稠密人脸对齐框架（3DDFA）来解决这三个问题，该框架通过卷积神经网络（CNN）将稠密的三维人脸模型拟合到图像上。...我们称之为三维密集面对齐（3DDFA）。 2、为了解决3DDFA中的拟合问题，提出了一种基于级联卷积神经网络（CNN）的回归方法。

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Nat. Methods | 基于几何深度学习解密蛋白分子表面的相互作用指纹

PointNet：三维点云分割与分类的深度学习

DeepFace:人脸识别库 DeepFace 简单认知

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认识卷积神经网络

ABCNet：端到端的可训练框架的原理应用与优势对比

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谷歌AI一次注释了10%的已知蛋白质序列，超过人类十年研究成果

2018-04-23

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从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述

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技术知识介绍：工业级知识图谱方法与实践-解密知识谱的通用可迁移构建方法，以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍

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2020413 | 10篇计算机视觉检测分类相关论文(附GitHub代码)

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