Breaking Free

从折棍子(Stick Breaking)模型到狄利克雷过程(DP) 折棍子(Stick Breaking)过程先定义一个变量序列β1,β2,...,βi,...{\beta}_{1},{\beta}_{2},...,{\beta}_{i},...,其中,βi∼Beta(1,α){\beta}_{i}{\sim}Beta(1,\alpha) 根据BetaBeta分布的性质,0<βi<1,(i=1,2,...)0<{\beta}_{i}<1,(i=1,2,...) 阅读详情


Troy(T):
We're soaring, flying
There's not a star in heaven
That we can't reach

Gabriella(G):
If we're trying
So we're breaking free

Troy: You know the world can see us
In a way that's different than who we are
Gabriella: Creating space between us
‘Til we're separate hearts

Both(B):
But your faith it gives me strength
Strength to believe

Chorus #1
T: We're breaking free
G: We're soaring
T: Flying
B: There's not a star in heaven
That we can't reach
T: If we're trying
B: Yeah, we're breaking free
T: Oh, we're breaking free
G: Ohhhh
T: Can you feel it building
Like a wave the ocean just can't control
G: Connected by a feeling
Ohhh, in our very souls
B: Rising ‘til it lifts us up
So every one can see

Chorus #2
T: We're breaking free
G: We're soaring
T: Flying
B: There's not a star in heaven
That we can't reach
T: If we're trying
Yeah we're breaking free
G: Ohhhh running
T: Climbing
To get to that place
B: To be all that we can be
T: Now's the time
B: So we're breaking free
T: We're breaking free
G: Ohhh, yeah

T:
More than hope
More than faith
G:
This is true
This is fate
And together
B: We see it coming

T:
More than you
More than me
G: Not a want, but a need
B: Both of us breaking free

Chorus #3
G: Soaring
T: Flying
B: There's not a star in heaven
That we can't reach
If we're trying
T: Yeah we're breaking free
G: Breaking free
Were running
T: Ohhhh, climbing
B: To get to the place
To be all that we can be
Now's the time
T: Now's the time
G: So we're breaking free
T: Ohhh, we're breaking free
G: Ohhhh

Both:
You know the world can see us
In a way that's different than who we are
 
Breaking Free from Fusion Rule/ A Fully Semantic-driven Infrared and Visible Image Fusion 红外和可见光图像融合在计算机视觉领域中起着重要作用。先前的方法努力在损失函数中设计各种融合规则。然而,这些实验设计的融合规则使方法变得越来越复杂。此外,它们大多只关注提升视觉效果,因此在后续的高级视觉任务中表现不尽如人意。为了解决这些挑战,在本文中,我们开发了一个语义级融合网络,充分利用语义引导,摆脱了实验设计的融合规则。此外,为了更好地理解特征融合过程的语义,我们以多尺度方式提出了一个基于Transformer的融合块。此外,我们设计了一个正则化损失函数,结合训练策略,充分利用高级视觉任务中的语义引导。 阅读详情

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Jack Tan
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