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【知识图谱(2)】电影知识图谱构建

一共六个板块:fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;半结构化数据源通过不同方式处理和查询数据通过不同方式处理和查询数据语义搜索知识问答非结构化数据源半结构化数据的获取结构化数据到RDF以及基于Apache jena交互实现不同任务目标将关系型数据存入图数据库Neo4j基于ElasticSearch的简单语义搜索基于REfO的简单知识问答基于Deepdi

#知识图谱#人工智能
[vip]【MLP-BEV(11)】BEV的view_transformer思路整理

Kannala-Brandt 模型(OpenCV中的。)是专门针对鱼眼相机成像过程设计的模型。:将多视角相机图像特征映射到BEV空间。可拆解为:理想成像模型 + 畸变模型。

#transformer#深度学习#人工智能
BEV地图评估尺度:Chamfer距离和Fréchet距离

参考自:VectorMapNet: End-to-end Vectorized HD Map Learning。

【TTS(1)】Fish-Speech: Leveraging Large Language Models for Advanced Multilingual Text-to-Speech Synth

文本转语音 (TTS) 系统在处理复杂的语言特征、处理复音表达以及生成自然的多语言语音方面面临着持续的挑战——这些能力对于未来的人工智能应用至关重要。本文提出了 Fish-Speech,这是一个新颖的框架,它实现了一个串行快慢双自回归 (Dual-AR) 架构,以增强分组有限标量矢量量化 (GFSQ) 在序列生成任务中的稳定性。该架构在保持高保真输出的同时提高了码本处理效率,使其在人工智能交互和语

#语言模型#人工智能#自然语言处理
【BEV地图(1)】VectorMapNet: End-to-end Vectorized HD Map Learning

自动驾驶系统需要高清 (HD) 语义地图来导航城市道路。现有的解决方案通过离线手动标注来解决语义地图绘制问题,但这种方法存在严重的可扩展性问题。近期基于学习的方法可以生成密集的栅格化分割预测来构建地图。然而,这些预测不包含单个地图元素的实例信息,并且需要启发式后处理才能获得矢量化地图。为了应对这些挑战,我们引入了一种端到端的矢量化高清地图学习流程,称为 VectorMapNet。VectorMap

【Head-DETR系列(10)】Sparse DETR: efficient end-to-end object detection with learnable sparsity

DAM是通过聚合解码器中所有对象查询(object queries)对编码器输出令牌(tokens)的交叉注意力权重生成的。

#目标检测#人工智能#计算机视觉
【LVLMs】LVLMs和OVD结合的一些想法

OVD通过开放词汇能力和多模态融合,提供了更灵活、可扩展的环境感知方案,尤其在处理未知物体和动态场景中展现出显著优势。随着YOLO-UniOW、LLMDet等模型的演进,OVD有望成为视觉系统的核心组件之一。开放词汇目标检测(Open-Vocabulary Object Detection, OVD)

#机器学习#深度学习#人工智能
【jetson交叉编译(1)】nvidia jetson 系列开发板交叉编译方法,CUDA依赖程序

这个时候就需要进入aarch64 ubuntu环境安装对应的库,并将安装后的头文件,库文件拷贝到/usr/aarch64-linux-gnu/lib目录下(或/usr/aarch64-linux-gnu/usr/lib,用于将后面拷贝的和原始带的库进行区分),头文件放到/usr/aarch64-linux-gnu/include/中。打包已经正常运行的xavier系统的根文件系统,制作docker

【Transformer-BEV编码(13)】稀疏PETR——streamPETR:Exploring Object-Centric Temporal Modeling for Effici和代码分析

本文提出了一个用于多视角3D目标检测的长序列建模框架StreamPETR。基于PETR系列的稀疏查询设计,我们系统地开发了一种以目标为中心的时间机制。该模型以在线方式运行,长期历史信息通过逐帧的目标查询进行传播。此外,我们引入了运动感知层归一化来建模目标的运动。与单帧基准相比,StreamPETR在几乎可以忽略不计的计算成本下实现了显著的性能提升。在标准nuScenes基准测试中,它是第一个能够与

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#transformer#深度学习#人工智能
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