基本用法需要准备两个文件：真实轨迹文件和算法估计轨迹文件。文件格式支持TUM、KITTI等常见类型。假设真实轨迹文件名为“ground_truth.txt”，算法轨迹文件为“estimated.txt”，运行命令“evo_ape tum ground_truth.txt estimated.txt -va –plot”即可计算误差指标并生成曲线图。
EVO APE的计算公式如下: APE = (1/N) * ∑(i=1 to N) (f(x_i) - f(x^*))^2 其中,APE表示平均预测误差(Average Prediction Error),N表示算法的迭代次数,f(x_i)表示第i次迭代得到的解的目标函数值,f(x^*)表示目标函数的最优解。 通过计算APE,我们可以评估算法在求解目标函数过程中的准确性和...
1.4 APE的总结和局限性 从APE的原理中,我们可以总结出其核心工作主要有两个方面:一是通过样本对生成提示(Prompt),二是通过评分函数筛选提示。此外,我们也可以识别出APE的一些局限性: 非全局最优:最优提示仍然是基于有限的样本对生成的,APE算法只能确保该提示优于其他提示,但无法确定其与最优提示之间的差距有多大。
APE就能优化的更好,这个方法叫做PE2, 作者引入了step-by-step reasoning template和context specification,以及神经网络通用的优化概念,比如batch size, step size, momentum,其实就是把这几个概念搬了过来放在prompt里面,并没有真正的去训练。
Python package for the evaluation of odometry and SLAM - evo/evo/common_ape_rpe.py at master · MichaelGrupp/evo
2023年大模型优化方法中的自动优化Prompt技术主要包括APE、OPRO、PE2、EVOPROMPT、PromptAgent以及针对长Prompts的优化方法。以下是针对这些方法的详细解答：1. APE算法： 核心思路：采用instructGPT，通过生成并评估一组候选指令，不断迭代优化，以实现特定任务指令的自动生成。 实现方式：输出演示自动生成指令...
evo < path d="M5 8.975L3.146 10 3.5 7.83 2 6.291l2.073-.317L5 4l.927 1.975L8 6.292 6.5 7.829 6.854 10zM5 21.975L3.146 23l.354-2.17L2 19.291l2.073-.317L5 17l.927 1.975L8 19.292l-1.5 1.537L6.854 23zM5 33.975L3.146 35l.354-2.17L2 31.291l2.073-.317L5 29l.927 1.975L8 31.292l-...
APE算法采用instructGPT，通过生成一组候选指令并评估其前景，不断迭代优化，实现特定任务指令的自动生成。通过输出演示自动生成指令，执行指令得到评估分数，最终基于分数选择最优指令。OPRO算法不仅能优化传统prompt，还适用于解决数学问题，如线性回归和旅行商问题。它通过在优化过程中生成新解并添加至meta-...
视频片段出自于top gear, 视频播放量 325、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 小宅爱睡觉zzz, 作者简介 ,相关视频:【勒克莱尔】打球休息被拍,三台“86”的跨时空相聚:AE86/丰田86/GR86,“实在不行下来推吧”,用虚幻5引擎做
DJ Maevo、Dj Pfukani - Kaya Ra Marimba (feat. Dj MaEvo) 专辑: Ho Marineta 歌手:DJ MaevoDj Pfukani 还没有歌词哦DJ Maevo、Dj Pfukani - Kaya Ra Marimba (feat. Dj MaEvo) / 已添加到播放列表 1 播放队列/1 1 Kaya Ra Marimba DJ Maevo、Dj Pfukani 04:45...