1、流程图： 2、通过用object layout network来预测分割掩码和每个物体的bounding box，从而计算出scene layout场景布局。mask regression network and box regression network 3、评价标准：通过两项用户研究来判断生成的图像质量，与stackgan做对比。 （1）给用户一个指定的标题，然后
1 问题 下载点此，关于seq2seq和encoder-decoder的一些基础可以参考这里:参考1、参考二 当前的QG模型普遍有以下两个问题： 1 错误的关键词和问题词：模型可能会用错误的关键字和错误的疑问词提出问题 2 复制机制不完善：复制与答案语义无关的上下文词 作者认为以上两个问题，主要是由
Improving Neural Question Generation using Answer Separation 本篇是2019年发表在AAAI上的一篇文章。该文章在基础的seq2seq模型的基础上提出了answer-separated seq2seq模型，并通过实验证明该模型显着减少了包含答案的不正确问题的数量，达到了NQG(自然语言生成)模型的state-of-
源码：https://github.com/go-redis/redis/tree/v8.11.4 数据结构 flowchart LR subgraph clusterClient n["nodes *clusterNodes"] s["state *clusterState"] end subgraph sCNs["clusterNodes"] n2["nodes map[string]*clusterNode
(CVPR 2020 Oral)最新Scene Graph Generation开源框架与一些碎碎念 https://zhuanlan.zhihu.com/p/109657521 最新最完善的场景图生成Scene Graph Generation (SGG)代码框架介绍，以及关于场景图生成我们真正应该关心的是什么 前言： 2019上半年跌跌撞撞地搞了很多乱七八糟的东西但都
MLIR与Code GenerationMLIR多级中间表示MLIR 项目是一种构建可重用和可扩展编译器基础架构的新方法。MLIR 旨在解决软件碎片问题，改进异构硬件的编译，显着降低构建特定领域编译器的成本，帮助将现有编译器连接在一起。MLIR作用MLIR 旨在成为一种混合 IR，可以在统一的基础架构中，支持多种
preface（me） 不堆数据和算力的情况下，大概是要做特定场景的。Traffic scene 相对于与课题贴合，并且有一定数量的文献，从这个角度切入看看有没有说法。 Abstract&Conclusion step： a.object detection and segmentation by clustering b.element-wise image caption c.position relation
家族树问题，本题我用的是队列的方法 坑点如下 1，设置了一个levelnum数组记录每一代人数 2，定义全局变量maxlevel记录有最大人数的代数 3， 整体代码如下 #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cmath> #include<queue> #include<vector> using namespace std; int maxp=-
现有的图深度学习工具包： PyTorch Geometric (PyG) Deep Graph Library (DGL) DIG ： graph generation, self-supervised learning, explainability, and 3D graphs. Github:https://github.com/divelab/DIG
Conditional Generation by GAN 文章目录 Conditional Generation by GAN摘要1、Supervised Conditional GAN1.1 目的1.2 做法1.3 Discriminator(D)的架构 2、 Unsupervised Conditional GAN2.1 常规做法2.2 其他的做法2.2.1 StarGAN2.2.2 Projection to Common Space 方
Zero-Shot Text-to-Image Generation 论文阅读笔记 摘要： 基于零样本（zero-shot）生成。使用两亿个文本-图像对训练。 公开源码（https://github.com/openai/DALL-E）不是很完善，缺了比如text encoder等关键部分。 这论文写得emmm不堪入目。 效果： 方法 训练阶段分两部分： 阶段一，压缩图
摘要 与最近在视觉领域的深度生成建模相比，文本的通用生成和控制具有挑战性并且成功率有限。本文旨在生成合理的文本句子，其属性是通过学习具有指定语义的隐藏表示来控制。我们提出了一种新的神经生成模型，该模型结合了变分自编码器 (VAE) 和整体属性判别器，用于有效施加语义结构
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。 已经有人记了笔记（很用心，强烈推荐）：https://github.com/Sakura-gh/ML-notes 本节内容综述 本节内容将介绍：Generation，Attention，Tips for Generation，Pointer Network。 第一步是 Generation ，具体
内容纲要前言 VRPTW Description Column Generation Illustration Code References 00 前言 此前向大家介绍了列生成算法的详细过程，以及下料问题的代码。相信各位小伙伴对Column Generation已经有了一个透彻的了解了。如果不熟悉的请再回去复习一下：干货 | 10分钟带你彻底
20192019分支定界算法 从入门到跑路放弃 1前言 相信大家对branch and price的神秘之处也非常好奇了。今天我们一起来揭秘该算法原理过程。 不过，在此之前，请大家确保自己的branch and bound和column generation的知识务必过关，而且是非常熟悉的那种。 因为branch an
摘要 当前序列到序列（seq2seq）模型的挑战之一是处理长序列，例如文档摘要和文档级机器翻译任务中的序列。这些任务需要模型在字符级别以及句子和段落级别进行推理。我们设计和研究了一种新的基于分层注意力Transformer的体系结构（HAT），该结构在几个序列到序列任务上的性能均优于标准
Conditional generation by RNN ＆ Attention 摘要： 这节课学的内容很多，而且讲的也比较分散，听起来有点难。 主要围绕的是文字的生成，其中包括在一定条件下的文字生产，一共有两个例子，一是对图片生成文字描述，一个是对提问做出正确的回答。 从另一个角度来讲，文字生成还可以分成静态生产
Abstract 文章提出了一种深度卷积GAN，它利用MP3/Vorbis音频压缩技术产生长距离、高质量的音频样本。该模型采用了一种改进的离散余弦变换（MDCT）数据表示方法，它包含了所有的相位信息。因此相位生成是模型主要的一部分。文章利用人耳的听觉掩蔽和心理声学感知极限来扩大真实分布，
集成学习通过结合规则，使用一系列弱学习器来组成一个强学习器 集成学习通常有两个步骤，ensemble generation 和 ensemble integration ，通常在两个步骤之间会有一个 pruning process 剪枝过程 ensemble generation 是使用训练数据获得多个弱学习器的过程，产生的弱学习器叫做 base le
（一）功能描述： 产生最简单的PWM，且占空比可调。PWM周期p由INIT-MOD差值决定，高电平由MOD与MID差值h决定，占空比r=h/p。可产生中断。 （二）寄存器描述： 包含寄存器名称，地址偏移量，位定义等。 Name STS Offset 0x00 Bit 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16
jmeter生成报告异常 ：Report generation requires csv output format 1、生成jmeter报告后，显示 Error in NonGUIDriver java.lang.IllegalArgumentException: Report generation requires csv output format, check 'jmeter.save.saveservice.output_format' property An error o
matlab 转c++时报错 The specified code generation target is configured to generate C++, but the C-only compiler, LCC, is the default compiler. To allow code generation, you can deselect the 'Generate makefile' option. Or, to specify a C++ compiler, e
At present, the main retained version of iQOO Neo3 is the high-end version of 12GB+128GB. The original price of this version is 3298 yuan. In April last year, as a 5G flagship equipped with the Snapdragon 865 processor, it was set at this price. High, and
引言 前面一篇文章我们《Java高并发编程基础三大利器之CountDownLatch》它有一个缺点，就是它的计数器只能够使用一次，也就是说当计数器（state）减到为 0的时候，如果 再有线程调用去 await() 方法，该线程会直接通过，不会再起到等待其他线程执行结果起到同步的作用。为了解决这个问题CyclicBa
引言 前面一篇文章我们《Java高并发编程基础三大利器之CountDownLatch》它有一个缺点，就是它的计数器只能够使用一次，也就是说当计数器（state）减到为 0的时候，如果 再有线程调用去 await() 方法，该线程会直接通过，不会再起到等待其他线程执行结果起到同步的作用。为了解决这个问题CyclicBa
