下载25.04版本的Triton镜像，该镜像提供了推理服务器环境，是模型服务的基础镜像，该镜像的Python3版本为3.10启动容器，在容器中通过pip安装vLLM，版本为 0.6.4将新容器提交为新的镜像，

介绍深度学习领域的学术论文很多都是关于计算机视觉和自然语言处理，而音频分析（包括自动语音识别，数字信号处理，音乐分类、标签、生成）领域的运用也逐渐受到了学者们的关注。目前最流行的机器学习系统，如虚拟助手 Alexa，Siri 和 Google Home，都是构建于音频信号提取模型之上。很多研究人员也在音频分类、语音识别、语音合成等任务上不断努力，构建了许多工具来分析、探索、理解音频数据。...

论文链接: https://arxiv.org/pdf/2510.15352代码链接：https://github.com/escontra/gauss_gym本文提出了一种用于机器人仿真的创新方法，将 3D Gaussian Splatting 集成到了主流的向量化物理模拟器中，作为其内置的渲染器。这种方法实现了极高的速度（在消费级GPU上每秒超过10万次模拟步长）和高视觉保真度（即画面非常逼真

为了方便，在自己的电脑上又安装了一遍 Caffe，过程十分痛苦，特此留念。在正式开始之前，请先确保电脑有安装 Visual Studio 2013，git, 和 protoc 2.6.1，这些对于Caffe的安装很关键，稍有版本不对，可能就会报错。1. 下载&安装 CUDA 9.2建议下载跟自己GPU匹配的CUDA版本。CUDA 9.

本博客转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/48169867物体检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别，是机器视觉领域的核心问题之一，学术界已有将近二十年的研究历史。随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-C.

作者证明这个多视图扩散模型作为一个隐式的可泛化的 3D 先验，不依赖于特定的 3D 表示，能适用于不同的 3D 场景。具体来说，我们可以通过在自注意力中连接所有不同视图，将原始的2D自注意力层扩展到3D，如下图所示，我们发现这种方法即使在视图差距很大的情况下也能生成相当一致的图像。本文方法通过直接训练一个多视图（MV）DreamBooth模型，然后是对 3D NeRF 的优化，它利用了扩散模型的一

本文提出了一个多视角跨域的扩散机制，在两个不同的域上运行，生成多视角一致的法线图和彩色图。为了解决保真度、一致性、泛化性和效率的问题，本文提出了一个单视角 3D 重建方法，用一个跨域扩散模型来生成多视角、一致性的法线图和对应的彩色图像。为了增强不同视角的一致性，像 SyncDreamer 和 MVDream 一样，作者利用了注意力机制来促进不同视角的信息传递，隐式地编码多视角图像之间的关系，如下图

BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance SegmentationAbstractAbstract实例分割是计算机视觉中非常基础的任务。近来，

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.03773.pdf代码地址：https://github.com/martin-danelljan/Continuous-ConvOpAbstractDiscriminative Correlation Filters(DCF) 在目标追踪方面表现不俗。DCF 能够成功主要是因为它能有效地发掘负样本，把一个训练样本所有的 shi...

本博客转载自https://blog.csdn.net/u010016927/article/details/76856036**针对机器学习的高斯过程（Gaussian Process for Machine Learning，即GPML）**是一个通用的监督学习方法，主要被设计用来解决回归问题。它可以拓展为概率分类（probability classification），但是在当前的实现中，.