张士玉小黑屋

如果说最近两年最火的三维重建技术是什么，相信NeRF[1]是一个绝对绕不过去的名字。这项强到逆天的技术，一经提出，就被众多研究者所重视，对该技术进行深入研究并提出改进已经成为一个热点。仅仅过了不到两年的时间，NeRF及其变种已经成为重建领域的主流。由此可见，NeRF技术出色的实用性。今天，我们就来看一看NeRF是个啥，学习下该方法到底强在哪里。1.简介NeRF全称为NeuralRadianceFields(神经辐射场)，是一项利用多目图像重建三维场景的技术。该项目的作者来自于加州大学伯克利分校，Google研究院，以及加州大学圣地亚哥分校。NeRF使用一组多目图作为输入，通过优化一个潜在连续的体素场景方程来得到一个完整的三维场景。该方法使用一个全连接深度网络来表示场景，使用的输入

人工智能伦理场景基于一套道德程序和原则，旨在指导人工智能的发展和负责任的应用。人工智能系统的道德影响被强调为各种学科中服务和产品的重要方面。  从人工智能的历史角度来看，1949年已成为计算机时代的后起之秀。计算机时代的到来始于法国哲学家加布里埃尔·马塞尔（GabrielMarcel）的警告。他称赞说，以巧妙的方法实施技术来解决生活中的问题，正在挖掘徒劳的努力。​马塞尔的哲学领域使他对生活的看法多样化。因此，在他的《存在与天堂》一书中，他提炼出对生命的执着与汽车的修正并不平行。用于修复该解决方案的任何技术或方法都是同一麻烦世界的组成部分。因此，固定或解决策略本身就受到损害和可疑。马塞尔的推荐用一句令人难忘的话来表达：“生活不是一个需要解决的问题，而是一个要生活的奥秘。好吧，这个警

     跟着小土堆的视频教学自己遇到的一些问题。        出现错误的原因：由于yolov5目前最新版本为v6.1，但我跑的是5.0版本，则运行detect.py时自动从github上下载的训练好的模型为最新版本v6.1。从而导致运行环境和模型版本不一致，从而报错。一、AttributeError:Can‘tgetattribute‘SPPF‘on＜module‘models.common‘from‘H:\\yolov5-5.0\\models\\二、yolov5ERROR:AttributeError:‘Upsample‘objecthasnoattribute‘recompute_scale_factor‘三、yolov5中Thes

文章目录前言基于CLIPLatents的条件文本图像生成BLIPHuggingFace奇点智源中文-CLIP百度昆仑万维之AI绘画前言随着人工智能技术的发展与完善，AIGC（AIgeneratedcontent）在内容的创作上为人们的工作和生活带来前所未有的帮助，具体表现在能够帮助人类提高内容生产的效率，丰富内容生产的多样性、提供更加动态且可交互的内容。在这两年AIGC在AI作画、AI作曲、AI作诗等领域持续大放异彩。2022，是AI绘画逐渐走向舞台中央的一年。文本生成图像（AI绘画）是根据文本生成图像的的新型生产方式，相比于人类创作者，文本生成图像展现出了创作成本低、速度快且易于批量化生产的优势。近一年来，该领域迅猛发展，国际科技巨头和初创企业争相涌入

整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。今天是2022年12月12日，在1980年的今天，苹果电脑首次公开募股；这次公开募股是自1956年福特汽车上市以来最大的一次，但苹果的股票仍在几分钟内就卖光了。苹果公司的三位创始人史蒂夫·乔布斯、史蒂夫·沃兹尼亚克和迈克·马库拉在这一天费力宣传，表现出色，而苹果公司的1000名员工中，有40多人因为股票期权瞬间成为百万富翁。回顾计算机历史上的12月12日，今天还诞生了哪些有趣的科技大事件呢？1927年12月12日：集成电路的发明者和英特尔的联合创始人，罗伯特诺伊斯出生罗伯特·诺顿·诺伊斯（RobertNortonNoyce）出生于1927年12月1

文章目录概述代码实现image_trian.pydefcreate_model_and_diffusion()defcreate_gaussian_diffusion()SpacedDiffusion类GaussianDiffusion类⭐LOOKHERE⭐边角料noisescheduling概述DMbeatGANs作者改进了DDPM模型，提出了三个改进点，目的是提高在生成图像上的对数似然第一个改进点方差改成了可学习的，预测方差线性加权的权重第二个改进点将噪声方案的线性变化变成了非线性变换第三个改进点将loss做了改进，Lhybrid=Lsimple+λLvlb（MSEloss+KLloss），采用了loss平滑的方法，基于loss算出重要性来采

文章目录反卷积的作用卷积中padding的几个概念NoPaddingHalf(Same)PaddingFullPadding反卷积反卷积中的Padding参数反卷积的stride参数反卷积的output_padding参数反卷积总结参考资料反卷积的作用传统的卷积通常是将大图片卷积成一张小图片，而反卷积就是反过来，将一张小图片变成大图片。但这有什么用呢？其实有用，例如，在生成网络(GAN)中，我们是给网络一个向量，然后生成一张图片所以我们需要想办法把这个向量一直扩，最终扩到图片的的大小。卷积中padding的几个概念在了解反卷积前，先来学习传统卷积的几个padding概念，因为后面反卷积也有相同的概念NoPaddingNoPadding就是padding

Decoupled_Detect一、common.py文件中加入DecoupledHeadclassDecoupledHead(nn.Module):def__init__(self,ch=256,nc=80,anchors=()):super().__init__()self.nc=nc#numberofclassesself.nl=len(anchors)#numberofdetectionlayersself.na=len(anchors[0])//2#numberofanchorsself.merge=Conv(ch,256,

      kNN（k-NearestNeighbors，k近邻）是机器学习中非常基础的一种算法，算法原理简单而且容易实现，结果精度高，无需估计参数，无需训练模型，而且不仅可以用于分类任务，还可以应用到回归问题。作为开始学习机器学习的入门是一个很好的选择。      俗话说：近朱者赤，近墨者黑，物以类聚，人以群分。KNN算法就是这样。它使相同类别的样本在特征空间中聚集在一起。      分类时一般采用多数表决投票法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。回归时，一般是选择平均法，即最近的K个样本的样本输出的平均值作为回归预测值。简单来说就是计算输入数据D与所有样本点的距离，然后取最小的前k个样本的标签的统计即可。      如下图，现在有三种颜色的

文章目录前言EIoU论文简介加入YOLOv5Alpha-IoU论文简介加入YOLOv5References前言本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学，可以移步至：【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析想要尝试改进YOLOv5-6.1的同学，可以参考以下几篇博客：【魔改YOLOv5-6.x（上）】结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet【魔改YOLOv5-6.x（中）】加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN【魔改YOLOv5-6.x（下）】YOLOv5s+Ghostconv+BiFPN+CA EIoUZhang,Yi-F