alignment专题
VSCode中latex文件(Misplaced alignment tab character .LaTeX
Misplaced alignment tab character &.LaTeX 先给出参考文章1 Misplaced alignment tab character &.LaTeX 把bib文件中的 &改为 and 。删除原有的bbl文件、重新运行 选择这个运行 这个错误在overleaf上并没有遇到、在vscode上遇到了 方法二就是把 &改为 \& ，记得删除
Anchor Alignment Metric来优化目标检测的标签分配和损失函数。
文章目录 背景假设情况任务和目标TaskAligned方法的应用1. **计算Anchor Alignment Metric**2. **动态样本分配**3. **调整损失函数** 示例总结 背景 假设我们在进行目标检测任务，并且使用了YOLOv8模型。我们希望通过TaskAligned方法来优化Anchor与目标的匹配程度，从而提升检测效果。 假设情况 图像: 一张包含
阿里PAI-ChatLearn：大规模 Alignment高效训练框架正式开源
导读 ChatGPT是OpenAI开发的基于大型语言模型(LLM)的聊天机器人，以其令人惊叹的对话能力而迅速火爆并被广泛采用。ChatGPT 成功背后得益于大型语言模型生成领域的新训练范式：RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。不同于传统的深度学习训练，只涉及到单个模型的迭代和优化，以 RLH
poj 1836 Alignment( 最长上升（下降）子序列 )
http://poj.org/problem?id=1836 题意：给n个士兵的身高，要求每个士兵向左或向右能看向无穷远处(新队列呈三角形分布)，最少要剔除几个士兵；思路：对数列分别顺序，逆序求最长上升子序列，然后枚举i和 j,使得以i结尾的上升子序列与以j开头的下降子序列的和最大； #include <stdio.h>#include <string.h>#include
Cross-Modal Alignment
Cross-Modal Alignment 论文阅读 原文：Zhu Y , Xu Y , Ni B , et al. Enhancing pulmonary nodule detection via cross-modal alignment[C]// Visual Communications & Image Processing. IEEE, 2018. 简介 问题 在肺结节检
face alignment dlib
代码：void landmark(Mat face_img){string modelfile = "C:\\WorkSpace\\SoftWare\\dlib-19.10\\models\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat";// Load face detection and pose estimation models. frontal_face
2D人脸对齐：《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》
《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》 来源：清华 商汤 源码：https://github.com/wywu/LAB 目录 文章目录 0 Abstract1 Introduction2 Related Work3 Boundary-Aware Face Alignment3.1 Boundary-aw
论文笔记 | Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features
作者：李瑾 单位：燕山大学 论文地址： https://arxiv.org/pdf/1908.00300.pdf 代码地址：https://github.com/hitvoice/RE2 目录 一、 概述二、 模型2.1 模型介绍2.2 Augmented Residual Connections2.3 Alignment Layer2.4 Fusion Layer2.5
论文《Joint Cascade Face Detection and Alignment》笔记
论文：Joint Cascade Face Detection and Alignment.pdf 实现：https://github.com/FaceDetect/jointCascade_py 部分内容引用自：http://www.cnblogs.com/sciencefans/p/4394861.html#!comments 首先是简介： 论文首先介绍了一些当今人脸检测的技
论文《Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features》笔记
论文：Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features.pdf 实现：https://github.com/luoyetx/face-alignment-at-3000fps 摘要&介绍： 论文有两个新颖的点，一是采用局部二值特征，二是用局部性规则指导学习这些特征，最终的识别效果和实现速度俱佳。 论文首
Joint Cascade Face Detection and Alignment（JDA）文档
地址：https://github.com/luoyetx/JDA 一、算法流程图： 训练过程： 检测过程： 二、类图： 从上图可以看出整个系统主要分为两大模块，数据存储模块与CART模块，两个模块集中于JDA分类器上，整个系统只实例化一个JDA分类器，存储于Config中。 三、细节实现： 训练分为5个stage，每个stage训练一个cart森林，这里采用的是Real
【视频超分】《Understanding Deformable Alignment in Video Super-Resolution》 2020
摘要： 形变卷积，最开始被用来匹配物体的几何变形，最近在对齐多帧图像上表现出优良的性能，逐渐被用在视频超分任务里面。尽管展现出优良的性能，形变卷积做对齐的内在机制依然不明确。在本文中，我们仔细探究了形变对齐和经典的基于光流对齐的联系。我们展示了形变对齐可以被分解为空间warping和卷积的组合。这种分解显示了形变对齐和光流对齐在公式上的共性，但是在偏移多样性上有关键差异。我们进一步通过实验证明在形
Misplaced alignment tab character . | latex .bib文件有引发报错
报错如下： Misplaced alignment tab character &. 这是由于bibtex里面可能会含有&符号 解决办法： 将.bib文件，也就是放参考文献的地方所有的&替换成$\&$ 替换成
Manifold Alignment
本文是Wang Chang的博士论文A GEOMETRIC FRAMEWORK FOR TRANSFER LEARNING USING MANIFOLD ALIGNMENT的 abstract部分。 很多机器学习包含了处理大量来自不同域的高维数据的问题(Many machine learning problems involve dealing with a large amount of
Unsupervised Image Matching based on Manifold Alignment（笔记）
这是一篇关于无监督流形对齐方法的论文，这里从论文的第三部分开始说明文章的主要算法步骤，前两部分introduction和related work省略。 1.UNSUPERVISED IMAGE MATCHING（原文第三节） 这一节给出了估计两个图像数据集之间对应关系的方法。 给定两个图像数据集, 每幅图像的像素点构成一个向量(就是把一幅图像拉成一列作为一个样
论文翻译 - Defending Against Alignment-Breaking Attacks via Robustly Aligned LLM
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.14348.pdf Defending Against Alignment-Breaking Attacks via Robustly Aligned LLM Abstract1 Introduction2 Related Works3 Our Proposed Method3.1 Threat Model3.2 Our Pr
读《Reasoning with Heterogeneous Graph Alignment for Video Question Answering》
摘要 主要的视频问题回答（VQA）方法是基于细粒度表示或特定于模型的注意机制。他们通常分别处理视频和问题，然后将不同模式的表示输入后续的后期融合网络（决策层融合？）。虽然这些方法使用一种模态的信息来增强另一种模态，但它们忽略了在统一模态中整合模态间和模态内的相关性。 本文提出了一个深度异构对视频图对齐网络。从四个步骤来探索网络架构：表示、融合、对齐和推理。在我们的网络中，模态间信息和模态内信息可
On the Essence and Prospect: An Investigation of Alignment Approaches for Big Models（大模型对齐）
目录 1. Introduction2. 对齐解密2.1 对齐的发展轨迹2.2 对齐形式化2.3 对齐的目标 2.4 数据集和对齐的评估2.5 对齐的挑战3 对齐方法3.1 基于强化学习的对齐3.2 基于SFT的对齐3.3 上下文对齐3.4 多模态对齐3.5 个性化一致性4 进一步的挑战和研究5. 结论 大模型在人工智能领域取得了革命性的突破，但也可能带来潜在的担忧。为了解决这些问题
Linear Alignment 与 Chimeric Alignment
reads比对到参考序列后，bam文件中会有2048、2064这样的flag，表示supplementary alignment 。 为了理解这个概念，可能需要以下知识。 Linear Alignment An alignment of a read to a single reference sequence that may include insertions, deletions, s
Progressive Feature Alignment for Unsupervised Domain Adaptation 学习
http://export.arxiv.org/pdf/1811.08585 讲的是通过聚类的方式进行跨域适应，在目标域上进行聚类的时候，是逐渐聚类的。
CF5B Center Alignment
CF老题… 质量比较一般,没有校验器要死了. 大概就是对准中间的时候第一个没法准确对准点向左一个,第二个向右… #include<bits/stdc++.h>#define rap(i,first,last) for(int i=first;i<=last;++i)using namespace std;char s[1000][10000];//数组记录int people=0,ans
OTU and FlexO multiframe alignment
OTU多帧对齐应基于OTU帧的第一个instance的开销中的MFAS字节(见ITU-T G.709)，flexo对齐应基于flexo帧中包含的MFAS字节(见ITU-T G.709.1)。 进程有两种状态:out-of-multiframe (OOM) 多帧外和 in-multiframe(IM)多帧内。 在IM状态下，当接收到的MFAS在连续5个OTU帧中与期望的多帧数不匹配时，应假定OO
Face Alignment at 3000FPS（C++版）工程配置
3000FPS是人脸对齐算法，特点是速度快！我利用的是thinkface上一位大牛提供的代码http://www.thinkface.cn/thread-3136-1-1.html这里面提供了C++版代码，人脸数据库及大牛训练好的模型的连接，大家可以自行下载。下面介绍具体的配置过程以及遇到的问题和其解决方法。 安装分为4个步骤： 1.下载人脸数据库，获取Path_Images.txt。 AFW
2023-CVPR-Adjustment and Alignment for Unbiased Open Set Domain Adaptation
Adjustment and Alignment (ANNA) Front-Door Adjustment：类似二分类交叉熵，令概率接近1，以降低损失 Decoupled Causal Alignment：类似多分类交叉熵，令概率接近标签M
Multiple sequence alignment Benchmark Data set
Multiple sequence alignment Benchmark Data set 1. 汇总: 序列比对标准数据集: http://www.drive5.com/bench/ This is a collection of multiple alignment benchmarks in a uniform format that is convenient for furth
c++left right 和 setw() 函数的用法Alignment of Code
首先先讲一讲这个函数的头文件是#include<iomanip>。 setw(5) -- 设打印可用宽度为5 left -- 打印不足5个字时，输出靠左放，右边填空白，凑足宽度5 例如： 357 打印 出: 357空格空格 如果用 << right <<setw(5)<<357; 357 打印 出:空格空格357, right--靠右放 用left讲道题目吧 You ar