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2024年3月14日
[基础] Latent Diffusion Model: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
摘要: 名称 Latent Diffusion Model, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 时间:21.12 机构:runway TL;DR 这篇文章介绍了一种名为潜在扩散模型(Latent Diffusion Mo
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posted @ 2024-03-14 21:35 fariver
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2024年3月12日
[Paper Reading] DDIM: DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS
摘要: 名称 DDIM DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS TL;DR 这篇文章介绍了一种名为去噪扩散隐式模型(Denoising Diffusion Implicit Models, DDIMs)的新型生成模型,它是基于去噪扩散概率模型(DDPMs)的改进版本。DDIM
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posted @ 2024-03-12 00:12 fariver
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2024年3月11日
[基础] DDPM原理
摘要: 名称 DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models 时间:2020.12 TL;DR 这篇文章介绍了一种名为去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)的新型生成模型。DDPM通过在图
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posted @ 2024-03-11 00:11 fariver
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2024年3月10日
[基础] VAE原理
摘要: 名称 VAE原文 TL;DR 这篇文章介绍了一种名为Auto-Encoding Variational Bayes (AEVB)的算法。AEVB算法通过引入随机变分推断和学习算法,解决了在大数据集和不可解后验分布情况下的推断和学习问题。文章的主要贡献有两个:首先,提出了一个可以直接使用标准随机梯度方
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posted @ 2024-03-10 20:40 fariver
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2024年3月7日
[基础] CLIP
摘要: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision link CLIP 全称 Contrastive Language-Image Pre-training 时间:21.02 机构:OpenAI TL;DR 一种
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posted @ 2024-03-07 00:34 fariver
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2024年3月5日
[基础] Vision Transformer
摘要: VIT: AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS link TL;DR 首篇使用纯Transformer来做CV任务的文章。 Method 首先将图像拆成多个图片Patch,每个Patch通过LindearProjection变成embedding特征,使用Transformer
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posted @ 2024-03-05 23:46 fariver
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2024年3月4日
[基础] Transformer
摘要: Transformer ) 名称解释: Self-Attention: 类似于CNN里面的Conv层,是Transformer中重复次数最多的特征提取Layer。 Multi-Head Attention: 相对于Self-Attention,将每个节点外接多个q、k、v head。 Cross A
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posted @ 2024-03-04 23:20 fariver
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视觉SLAM
摘要: 目录视觉SLAM特征点法2D-2D对极几何3D-2D PnP3D-3D ICP光流法说明直接法理论模型(最小化光度误差)一些细节问题工程问题安装sophus 视觉SLAM 特征点法 特征点提取+匹配 ORB = Fast + ORiented Brief 特征点:Fast10(9/11),即如果周围
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posted @ 2024-03-04 20:48 fariver
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2021年8月1日
三维点云处理
摘要: 三维点云处理 Cluster 对给定点集$p_i, i \in {1,2,...n}$进行聚类。 K-means (1) 随机初始化K个中心点 (2) 每个点$p_i$属于分配一个距离最近的点 (3) 更新中心点位置 (4) check converge 变种: K-Medoids(K中心点法):中
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posted @ 2021-08-01 21:22 fariver
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2017年9月3日
[Caffe]使用经验积累
摘要: Caffe使用经验积累 本贴记录Caffe编译好了,使用过程的常用命令与常见错误解决方式。如果对编译过程还存在问题,请参考 "史上最全的caffe安装过程" 配置Caffe环境。 1 使用方法 训练网络 选择某个模型作为预训练模型 继续之前的状态续训 画出网络结构 选择多gpu进行训练 设置系统环境
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posted @ 2017-09-03 19:33 fariver
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