巷猫和斑马-优快云博客

原创 idea探索2：Unifying Top-down and Bottom-up Scanpath Prediction Using Transformers

之前的视觉注意力预测方法只能进行top-down（目标驱动）或bottom-up（外部刺激驱动）中的一个。本文提出了一个Human Attention Transformer（HAT）。HAT使用了一种新的和一个，共同创造了一个类似于人类动态视觉工作记忆的时空意识。HAT不仅在预测目标存在和目标不存在的视觉搜索以及“无任务”自由观看期间所做的注视的扫描路径方面建立了一种新的最先进的技术，而且还使。与依赖于固定单元的粗网格并且由于固定离散化而经历信息丢失的先前方法不同，HAT具有。

2024-11-14 11:52:47 1028

原创 Room-to-Room论文阅读(VLN Datasets)

以前的方法在处理机器人自然语言命令问题时，常常忽视了视觉信息处理的重要性。逐渐将一个（识别和理解真实世界中的任何物体），简化为一个（只识别和理解预先定义好的、有限的物体集合）这种方法减少了机器人需要处理和识别的物体多样性，从而降低了问题的难度和实际应用的范围。但同时限制了机器人在现实世界中的适应性和能力。

2024-10-22 21:28:57 1378 1

原创 VLN论文阅读记录01-RCM and SIL for VLN

2019年CVPR文章阅读

2024-10-22 12:06:20 1122 1

原创 DL领域术语

深度学习领域学习的术语记录

2024-04-28 11:26:43 383 1

原创 Pytorch的使用（优势、详细操作、梯度操作）

有关pytorch的基本操作学习，非常详细

2024-04-10 17:12:57 1381 1

原创 Anaconda使用笔记

Anaconda是一个和工具，当我们想要为不同的项目配置不同的python环境时，如果不适用Anaconda，那么就需要每创建一个项目，就重新下载对应的python环境。同样，在安装一些包时，conda install的一个好处是他会帮助我们安装该包所需要的依赖，pip install 则需要我们自己根据提示逐个安装。

2024-04-09 15:17:08 878 1

原创 01 统计学习方法第一章补充（贝叶斯定理）

eg：我们输入X=(绿色，蜷缩），目标要判断P(Y=好瓜 | X = 绿色，蜷缩）P(Y=坏瓜 | X = 绿色，蜷缩），但是在已有的数据集中，可能不存在X=(绿色，蜷缩)的组合，两个P都为0，无法判断。这里的贝叶斯只是一种思想，他不是一种ML的算法。虽然在给定数据的情况下，两种条件概率的计算过程相同，但问题在于training data一般是实际分布的很小一部分。的问题，所以说，贝叶斯只是一种思想，他没有上升到机器学习算法的层面。判别模型的目的是利用已有的数据，直接对决策的边界进行学习，即。

2024-04-08 17:56:36 810