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论文:NeRF on the go:Exploiting Uncertainty for Distractor-free NeRFs in the Wild(二)

We introduce NeRF On-the-go, a versatile method that en-ables effective and efficient distractor removal in dynamicreal-world scenes containing various levels of distractors.Our method represents a st

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#人工智能
simple-lama-inpainting 安装使用,集成到自己的代码里

simple-lama-inpainting是LaMa的一个简便版本,已开发pypi packpage 安装包。simple-lama-inpainting 源码:simple-lama-inpainting​​​​​​​ 安装包安装命令如果安装出现以下错误则更换python3.9 以上版本,亲测可行。

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#python#人工智能
【论文解读】Object Goal Navigation usingGoal-Oriented Semantic Exploration

SemExp探讨了目标导航问题,涉及在未知环境中导航到给定对象类别的实例。端到端的基于学习的导航方法在这项任务中面临困难,因为它们在探索和长期规划方面效果不佳。我们提出了一种模块化系统,名为“目标导向语义探索”,它构建一个情景语义地图并利用它根据目标对象类别高效地探索环境。视觉上逼真的仿真环境中的实证结果显示,所提出的模型在多个基准测试中表现优异,包括端到端学习方法以及基于模块地图的方法,并且在C

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#机器学习#人工智能
ubuntu CUDA 驱动更新,版本更新,多CUDA版本管理

ubuntu CUDA 驱动更新,版本更新,多CUDA版本管理

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#ubuntu#linux#运维
Pattern Recognization 投稿记录

Pattern Recognization 投稿记录

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linux 服务器无 sudo 权限非 root 用户安装特定版本 cuda

linux 服务器无 sudo 权限非 root 用户安装特定版本 cuda,多版本CUDA安装以及管理

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#人工智能#windows
CUDA版本支持的pytorch版本

PyTorch 1.10.x - 支持 CUDA 11.1/11.2/11.3/11.4。PyTorch 1.9.x - 支持 CUDA 11.1/11.2/11.3。PyTorch 1.7.x - 支持 CUDA 11.0/11.1。PyTorch 1.8.x - 支持 CUDA 11.1/11.2。PyTorch 1.4.x - 支持 CUDA 10.1。PyTorch 1.5.x - 支持

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#pytorch#人工智能#python
【机器学习范式】监督学习,无监督学习,强化学习, 半监督学习,自监督学习,迁移学习,对比分析+详解与示例代码

机器学习(Machine Learning,ML)有不同的范式,这些范式描述了学习算法如何从数据中提取模式和知识。本文介绍监督学习,无监督学习,强化学习, 半监督学习,自监督学习,迁移学习,对比分析+详解与示例代码

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#机器学习#人工智能
【论文解读】CVPR2024-Volumetric Environment Representation for Vision-Language Navigation

视觉语言导航(VLN)要求智能体观察周围环境并根据指令在3D环境中导航。显然,成功导航的关键因素在于全面的场景理解。先前的VLN智能体采用单目框架直接提取透视视图的2D特征。虽然直观,但它们在捕捉3D几何和语义方面存在困难,导致了部分和不完整的环境表示。为了实现具有细粒度细节的全面3D表示,我们引入了一种体积环境表示(VER),将物理世界体素化为结构化的3D单元。

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#人工智能
CUDA版本 更新

NVIDIA® CUDA® Toolkit使开发人员能够为桌面计算机、企业和数据中心到超大规模计算提供 NVIDIA GPU 加速的计算应用程序。它包括 CUDA 编译器工具链,包括 CUDA 运行时(cudart)和各种 CUDA 库和工具。要构建一个应用程序,开发人员只需安装 CUDA 工具包和链接所需的必要库。要运行CUDA应用程序,系统应具有支持CUDA的GPU,并且具有与用于构建应用程序

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#windows
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