第1课-基本概念（State,action,policy等）_哔哩哔哩_bilibili第1课-基本概念（Reward,return,MDP等）_哔哩哔哩_bilibiliAccessible 表示可以进入，用白色表示Forbidden 表示不可进入，用黄色表示Target area 表示希望进入的这个领域当中机器人只能在相邻的网格之间移动，不能斜方向移动。

在概率统计理论中：生成模型是指能够在给定某些隐含参数的条件下随机生成观测数据的模型，它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。

道路边感知的价值，能够扩展自动驾驶和交通管理的边界，近年来逐渐变得更加突出并得到认可。然而，现有的道路边感知方法仅关注单一基础设施传感器系统，因其有限的感知范围和盲区，无法实现对交通区域的全面理解。为了实现高质量的道路边感知，我们需要道路协同感知（RCooper）来实现对限制交通区域的实用覆盖。RCooper面临着特定领域的挑战，但由于缺乏数据集，进一步的探索受到限制。因此，我们发布了第一个真实世

近年来，基于大规模文本到图像扩散模型的强大能力，生成高质量图像的生成能力令人印象深刻。然而，使用文本提示生成所需图像非常棘手，因为这通常涉及复杂的提示工程。图像提示作为文本提示的替代方案逐渐受到关注，正如俗话所说：“一图胜千言”。尽管现有的直接从预训练模型微调的方法是有效的，但它们需要大量的计算资源，且与其他基础模型、文本提示和结构控制不兼容。在本文中，我们提出了IP-Adapter，一个有效且轻

交通场景感知是计算机视觉中的一个关键任务，对于实现智能城市至关重要。到目前为止，大多数现有数据集都集中在自动驾驶场景上。我们观察到，在这些驾驶数据集上训练的模型通常在交通监控场景中表现不佳。然而，在提高交通监控场景理解方面的努力较少，主要是由于缺乏专门的数据集。为了填补这一空白，我们引入了一个专门的交通监控数据集，命名为TSP6K，包含来自交通监控场景的图像，并且具有高质量的像素级和实例级注释。T

随着深度学习的发展，图像恢复领域取得了显著的进展。目前的图像恢复方法主要依赖于卷积神经网络（CNN）和Transformer来获取多尺度特征信息。然而，这些方法在特征提取过程中很少有效地结合频域信息，从而限制了其在图像恢复中的表现。此外，几乎没有方法将Mamba与傅里叶频域相结合进行图像恢复，这限制了Mamba在频域上感知全局退化的能力。因此，本文提出了一种新的图像恢复模型FMambaIR，该模型

通过保留最重要的特征，可以减少数据的存储空间和计算成本。在生物医学数据分析中，PCA可用于处理基因数据，识别基因表达模式，甄别疾病特征，以及处理成千上万的基因数据点。在信号处理中，PCA可用于分离和减少信号中的噪声，提取出最重要的信号成分，改善信号的质量和可分析性。根据特征值的大小，选择最重要的特征向量，它们对应的特征值较大，代表数据中的主成分。基于特征值的大小，选择最重要的特征向量，它们对应的特

【代码】DiffIR 代码复现。

尽管扩散模型具有令人印象深刻的生成能力，现有的基于扩散模型的风格迁移方法仍然需要在推理阶段进行优化（例如，微调或风格的文本反演），这既费时又未能充分利用大规模扩散模型的生成能力。为了解决这些问题，我们提出了一种基于预训练的大规模扩散模型的全新艺术风格迁移方法，并且不需要任何优化。具体来说，我们操作自注意力层的特征，模仿交叉注意力机制的工作方式；在生成过程中，将内容的键（key）和值（value）替

交通场景感知是计算机视觉中的一个关键任务，对于实现智能城市至关重要。到目前为止，大多数现有数据集都集中在自动驾驶场景上。我们观察到，在这些驾驶数据集上训练的模型通常在交通监控场景中表现不佳。然而，在提高交通监控场景理解方面的努力较少，主要是由于缺乏专门的数据集。为了填补这一空白，我们引入了一个专门的交通监控数据集，命名为TSP6K，包含来自交通监控场景的图像，并且具有高质量的像素级和实例级注释。T