传统的图模型通常执行两个串行操作:首先是图查询,然后是模型推理,由于查询 k-hop 邻居的时间复杂度比较大,很多图算法在时序神经网络模型中无法执行快速推理,因此,极大地限制了图算法的工业化推广。 为了解决这个问题,来自上海交通大学的团队和蚂蚁金融的团队,联合提出了异步传播注意力图神经网络算法(APAN),该算法将模...
2)本文利用图神经网络从非结构化环境中提取和编码信息,从而获得一个更精简、更高效的神经网络架构; 3)神经网络预测轨迹作为最优控制的初始解,这简化了获取初始解的过程,从而提高了轨迹规划效率; 4)最优控制优化了神经网络预测的轨迹,确保其符合车辆动力学约束和避障约束。 论文图片和表格 总结 本文提出了一种基于GN...
NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入,即:空间中某个位置的3D坐标以及观察方向,通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度,使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片,然后和 ground truth 做损失即可完成可微优化,从而渲染出连续的真实场景。 视角合成方法通常使用一个中间3D场景表征作为中介来生成高质量的虚拟...
PSGTR 是基于 DETR 的单阶段方法。模型首先在 a)中通过卷积神经网络 backbone 提取图片特征并加以位置编码信息作为编码器的输入，同时初始化一组用以表示三元组的 queries。与 DETR 类似地， 在 b)中模型将编码器的输出作为 key 和 value 与表示三元组的 queries 一同输入解码器进行 cross-attention 操作。随后模...
论文链接: http://www.sdspeople.fudan.edu.cn/zywei/paper/2020/wang-aaai-2020.pdf 对于大多数人,观察一组图像然后写一个语义通顺的故事是很简单的事情。尽管近年来深度神经网络的研究取得了令人鼓舞的成果,但对于机器来说,这仍然是一件困难的事情。
深度神经网络的发展，促使对象为中心的任务与基于特定模型的商业化应用取得重要突破。然而，场景理解超越了对象定位，涉及探索对象间丰富语义关系及对象与环境交互，如视觉关系检测、人-物交互等。这些任务挑战性高，依赖于实例识别技术性能，同时也促进更深层次语义理解，对完成视觉识别任务有重要帮助。Divvala...
作为实现这些目标的一个步骤，通过结合递归神经网络和生成对抗网络，从文本到图像的合成，从自然语言描述生成图像已经有令人兴奋的进展。（论文作者在 Google Cloud AI 实习期间已经完成了这项工作）图1 句子生成图像已经有一些最好的方法，例如StackGAN ，但它很难用真实的方式刻画出有许多对象的复杂句子。论文作者通过...
“此前我们并不知道,神经网络能够以这样精确和可控的方式学习如何创建图像。“DeepMind的研究人员、论文第一作者Ali Eslami说道,“然而,我们发现足够深度的网络可以在没有人为干预的情况下学习透视和照明。这是一个超级惊人的发现。” 三、GQN算法的局限性与意义 ...
由于立体渲染是可导的,神经网络的优化,只需要提供一系列确定相机位姿的图像。 1 介绍 我们的工作,用新的方法解决了在视图合成(view synthesis)中长期以来的问题。 我们直接优化一个连续的 5D场景表示(scene representation)的参数(网络权重),根据捕获到图像,最小化渲染误差。