今天我得到一个堆栈跟踪，其中有一个非常奇怪的错误。实际上，我可能是第一个得到这个的人(耶!)，因为在发布这个问题之前，谷歌中唯一出现的“Badsparseswitchmagic”是在Android源代码中。这是堆栈跟踪的一部分(Android2.3.4):java.lang.InternalError:badsparseswitchmagicatorg.my.app.MyItemAdapter.(MyItemAdapter.java:64)atorg.my.app.MyActivity.onCreate(MyActivity.java:78)从MyItemAdapter构造函数退出时抛
本文指出，将BM25，向量检索Embedding模型后近似KNN相结合，可以让搜索引擎既能理解用户查询的字面意义，又能捕捉到查询的深层次语义，从而提供更全面、更精确的搜索结果。这种混合方法在现代搜索引擎中越来越普遍，因为它结合了传统搜索的精确性和基于AI的搜索的语义理解能力。然后在8.8引入LearnedSparseEncoder新特性，因为densevectorsearch密集向量搜索通常需要在领域内进行重新训练。如果没有在领域内进行重新训练，它们甚至可能表现不如传统的词汇评分，比如Elastic的BM25。HowtogetthebestoflexicalandAI-poweredsearc
原文链接：https://arxiv.org/abs/2304.143401.引言 目前的3D目标检测工作都使用模态的密集表达（如BEV、体素、点云），但由于我们只对实例/物体感兴趣，这种密集表达是冗余的。此外，背景噪声对检测有害，且将多模态对齐到同一空间很耗时。 相反，稀疏表达很高效且能达到SotA性能。通常，使用稀疏表达的方法使用物体查询表示物体或实例，并与原始图像和点云特征交互。 本文提出SparseFusion（如下图所示），使用稀疏候选对象产生稀疏表达，使3D目标检测性能高而耗时少。该方法是第一个使用稀疏候选对象和稀疏融合输出的图像-激光雷达融合3D目标检测方法。首先对各模态分
GenerativeSparseDetectionNetworksfor3DSingle-shotObjectDetection稀疏检测网络（GSDN），这是一种完全卷积的单帧稀疏检测网络，可以有效地生成对对象提议的支持。模型重要组成部分事一个稀疏的张量编码器，使用了转置卷积以及修剪层，丢弃了概率小的对象中心，以减小运行的时间和占用的内存。Introduction检测三维物体时遇到两个问题：三维数据需要进行处理和保存较之二维数据更加复杂三维数据是十分稀疏的，采样都来源于物体的表面提出按层次稀疏张量编码器来解决三次复杂度，采用稀疏张量网络对大场景进行全卷积的有效处理。边界框的锚点即扫描物体的中心
参考代码：SparseBEV动机与主要贡献：BEV感知可以按照是否显式构建BEV特征进行划分，显式构建BEV特征的方法需要额外计算量用于特征构建，而类似query方案的方法则不需要这样做。比较两种类型的方法，前者需要更多计算资源但是效果好，后者需要的计算资源相对较少，但是性能相比起来不足。在这篇文章中从如下3个维度去分析和优化基于query的感知方法：1）分析query之间的关联，在基于query的方法中往往使用self-attention的方式构建query之间的关联，但是对于3D空间中的物体它们是存在空间距离的，相隔较远的物体它们之间的关联性自然就弱2）自身和目标的运动补偿，自动驾驶的场景
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。个人理解&&写在前面自动驾驶感知系统中，3D检测和跟踪是两项基本任务。v3版本在Sparse4D的基础上对该领域进行了更深入的研究。主要引入了两个辅助训练任务（时态实例去噪和质量估计），并提出了解耦注意力来进行结构改进，从而显著提高检测性能。此外，还使用一种简单的方法将检测器扩展到跟踪器中，该方法在推理过程中分配实例ID，进一步突出了基于Query算法的优势。 这一段话中间开始可以改成该方法在推理过程中通过直接分配实例id的方式实现跟踪。和现有的端到端跟踪方法（如motr系列）相比，sparse4dv3中无需加入任何针对跟踪的训练策略，进一步突
原标题：Sparse4Dv3AdvancingEnd-to-End3DDetectionandTracking论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.11722.pdf代码链接：https://github.com/linxuewu/Sparse4D作者单位：地平线论文思路：在自动驾驶感知系统中，3D检测和跟踪是两项基本任务。本文基于Sparse4D框架更深入地研究了该领域。本文引入了两个辅助训练任务（时序实例去噪-TemporalInstanceDenoising和质量估计-QualityEstimation），并提出解耦注意力(decoupledattention)
问题我需要加速这种查询:db.col.find({a:"foobar",b:{$exists:true}});数据分布字段的存在:字段a存在于所有文档中，b字段仅存在于其中的约10%。当前表统计:db.col.count()//1,050,505db.col.count({a:"foobar"})//517.967db.col.count({a:"foobar",b:{$exists:true}})//44.922db.col.count({b:{$exists:true}})//88.981future的数据增长:到目前为止，已加载两批(2倍，约500,000)。每个月都会添加另一批
很简单，直接从https://pytorch-geometric.com/whl/中选择合适的版本图1选择合适的版本号，如本文，选择torch-1.10.0+cpu，后进入下一级页面图2按照python版本选择合适的版本号，比如本文是python3.8.0，所以选择cp38，又因为电脑安装的是window程序，显卡是amd的，所以选择torch_sparse-0.6.13-cp38-cp38-win_amd64.whl版本最后，通过pipinstall直接安装whl版本即可ps:如果遇到UserWarning:Errorcheckingcompilerversionforcl错误，直接在系统盘
很好的教程，感谢作者的分享通俗易懂的解释SparseConvolution过程-知乎一、稀疏卷积是什么，为什么提出稀疏卷积？它有什么好处？稀疏卷积和普通卷积的区别spconv和普通卷积没有区别，最重要的区别在于卷积的数据的存储方式和计算方法，这种计算方法可以增加计算稀疏点云的效率，其他的都是完全相同的(但SubMConv3d还是稍微有点区别的)，此外spconv的3D稀疏卷积和普通卷积使用类似，唯一多了一个indice_key，这是为了在indice相同的情况下重复利用计算好的'rulebook'和'hash表'，减少计算。三维图像太稀疏了，比如我的教室的点云其中相当一部分都是空气，真正有点
