LSS是英伟达在ECCV2020上发表的文章《Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D》中提出的一个BEV感知算法，后续很多BEV感知算法如CaDDN、BEVDet都是在LSS的基础上实现的。本文将结合论文和代码详细解读LSS的原理。鸟瞰图

BEV感知算法：LSS论文与代码详解0. 前言最近几年，BEV感知是自动驾驶领域中一个非常热门研究方向，其核心思想是把多路传感器的数据转换到统一的BEV空间中去提取特征，实现目标检测、地图构建等任务。如何把多路相机的数据从二维的图像视角转换到三维的BEV视角？LSS提出一种显示估

一、引言图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为近年来机器学习和深度学习领域的热门话题，正逐渐吸引越来越多的研究者和开发者的关注。GNN能够处理图结构数据，在社交网络分析、推荐系统、化学分子结构预测等领域有着广泛的应用。本文将带你一步一步使用Python实现一个基本的

一个简单的CUDA实践。用于实现前向传播。一、算法设计（一）问题背景描述和算法设计？问题描述：计算某个点f的特征值的“插值”结果。以二维为例，为了“插值”得到f的特征值，需要用到：各顶点的特征值\(f_i\)和f距离该顶点对面的两条边的距离的乘积之和。如果扩展到三维，那么需

cuda没有提供自动求导机制，因此我们需要完成以下两步，实现反向传播。一、计算所有trainable参数的偏微分判断哪些参数是trainable的？本例中，输入f的坐标是固定的，所以uvw的值也是固定的，因此只需要求feats_interp对各个顶点的特征量\(f_i\)的偏微分即可。‍如何进行反

 https://blog.csdn.net/zhulinniao/article/details/106812169/kaldi的feat和featbin特征可视化1copy-feat2copy-matrix3copy-feats-to-htkcopy-feats-to-sphinxReference1copy-featkaldi产生的特征由steps/make_mfcc_pitch.sh或steps/make_mfcc.sh产生ark文件ark文件可

文章目录学习过程赛题介绍评价方式理解赛题理解排序模型读取排序特征转化类型返回排序后的结果排序结果归一化LGB排序模型定义特征列排序模型分组排序模型定义排序模型训练lgb_ranker模型预测lgb_ranker预测结果重新排序及生成提交结果lgb_ranker五折交叉验证lgb_ranker

.\YOLO-World\yolo_world\datasets\transformers\mm_transforms.py#导入所需的库importjsonimportrandomfromtypingimportTupleimportnumpyasnpfrommmyolo.registryimportTRANSFORMS#注册RandomLoadText类为TRANSFORMS模块@TRANSFORMS.register_module

Long-termForecastingwithTiDE:Time-seriesDenseEncoder论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08424代码地址：https://github.com/google-research/google-research/tree/master/tide摘要：这篇论文提出了时间序列密集编码器(TiDE)，一种基于MLP的编码器-解码器模型，用于长期时

异构图中节点的分类/回归导入包importnumpyasnpimporttorchimportdglimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportdgl.nnasdglnn创建一个异构图设置这个图中的节点个数和边的个数n_users=100#user节点个数n_jobspre=500#jobpre

前言 本文介绍了MIRNetV2，它的核心模块为MRB，它是一种多尺度特征提取、聚合模块。在多尺度方面，它通过下采样方式构建了三个尺度的特征；在特征聚合方面，它采用了SKNet一文的特

目录一、DCN简介二、DCN网络实现一、DCN简介之前已写过一篇文章介绍过DCN网络，感兴趣的小伙伴可以参考一下：推荐系统（五）DCN学习笔记二、DCN网络实现Criteo数据集下载，可

DeepFM目录DeepFM一、模型介绍二、FM部分三、DNN部分四、DeepFM代码示例推荐系统通常由物料->召回->粗排->精排->重排->机制几个阶段构成，其中精排阶段的主要工作为CTR预

 input_feed中的feats是转换成onnx时的名字，其可通过https://netron.app/ 查看onnx模型结构得到。feats2=feats2.unsqueeze(0).numpy()embeddings2=session.run(