个人论文精读笔记，主要是翻译+心得，欢迎旁观，如果有兴趣可以在评论区留言，我们一起探讨。Paper:https://arxiv.org/pdf/2209.06585v2.pdfCode:https://github.com/openvinotoolkit/deep-object-reid/tree/multilabel文章目录一、论文翻译＋理解0.摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1模型架构3.2Transformer多标签分类头3.3图注意力多标签分支（GAT）3.4角边缘二值分类（AAM，结合了ASL和度量学习的一种loss）3.5训练策略的细节4.实验5.结论二、代码复现0.写在前面1

Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了大量的机器学习算法和工具，方便用户进行数据挖掘、分析和预测。Scikit-learn是基于另外两个知名的库Scipy和Numpy的，关于Scipy和Numpy等库，之前的系列文章中有介绍：Scipy基础系列Numpy基础系列1.概要自从AlphaGo再度带起机器学习和AI的热潮以来，我们听到最多的机器学习框架是TensorFlow，PyTorch以及Keras等等。Scikit-learn与它们相比，知名度要低不少，这是因为Scikit-learn库关注的是传统的机器学习领域中经典的，被广泛应用和验证的算法。它完全不涉及T

1.HowObstacleAvoidanceworks1.1处罚条款避障是作为整体轨迹优化的一部分来实现的。显然，优化涉及到找到指定成本函数（目标函数）的最小成本解（轨迹）。简单地说：如果一个计划的（未来）姿势违反了与障碍物的期望分离，那么成本函数的成本必须增加。理想情况下，在这些情况下，成本函数值必须是无穷大的，否则优化器可能会更好地完全拒绝这些区域。然而，这将需要优化器处理硬约束（即求解非线性程序）。teb_local_planner放弃了考虑硬约束的能力，以便更好地考虑效率。将硬约束转化为软约束，从而得到具有有限代价的二次罚项。上图显示了一个示例处罚条款（针对避障）。到障碍物的允许最小欧

南洋理工大学、鹏城实验室、香港理工大学在ICCV2023发表的暗图增强论文。用diffusion模型来进行raw图像暗图增强，同时提出了一个自适应的残差层用来对具有不同信噪比的不同区域采取不同的去噪策略。方法的框图如下所示：一张raw图片可以由信号和噪声组成，其中信号是曝光时间、增益和场景光子转化为电子数量三者乘积，噪声是由服从泊松分布的散粒噪声和与信号相独立的噪声的加和：文章定义暗图增强的目标为从一张λt=λT\lambda_t=\lambda_Tλt​=λT​的暗图XTX_TXT​恢复出一张λt=λ0>λT\lambda_t=\lambda_0>\lambda_Tλt​=λ0​>λT​的正

模型示例：importtorchimporttorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self,num_class=10):super().__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=3),nn.BatchNorm2d(6),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2),nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=9

目录解决AttributeError:module'tensorflow.python.keras'hasnoattribute'Model'引言错误原因解决方案1.升级TensorFlow版本2.正确导入模块3.检查其他依赖项4.重新安装TensorFlow结论实际应用场景：解决AttributeError:module'tensorflow.python.keras'hasnoattribute'Model'引言在使用TensorFlow的过程中，您可能会遇到各种错误。其中之一是​​AttributeError:module'tensorflow.python.keras'hasnoatt

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面向车载网络的边缘计算区块链联邦学习系统（学习笔记）摘要：在大多数现有的联网和自动驾驶汽车（CAV）中，从多辆车收集的大量驾驶数据被发送到中央服务器进行统一训练。然而，在数据共享过程中，数据隐私和安全没有得到很好的保护。此外，集中式体系结构还存在一些固有问题，如单点故障、过载请求、无法容忍的延迟等。在本文中，我们提出了Bift：一个完全去中心化的机器学习系统，结合了联合学习和区块链，为CAV提供了一个保护隐私的ML过程。Bift使分布式CAV能够使用自己的驱动数据在本地训练机器学习模型，然后将本地模型上传到最近的移动边缘计算节点（MECN），以获得更好的全局模型。更重要的是，Bift提供了一个

【论文阅读】EquivariantContrastiveLearningforSequentialRecommendation文章目录【论文阅读】EquivariantContrastiveLearningforSequentialRecommendation1.来源2.介绍3.前置工作3.1序列推荐的目标3.2数据增强策略3.3序列推荐的不变对比学习4.方法介绍4.1顺序推荐的等变对比学习4.2轻度增强的学习不变性4.3侵入式增强的学习等变性4.4优化4.4.1模型训练和推理4.4.2模型复杂度5.实验5.1数据集5.2总的结果5.3时间复杂度分析6.总结1.来源2023-RecSyshtt

题目：GAIA-1：自动驾驶的生成世界模型摘要自动驾驶有望对交通带来革命性的改进，但构建能够安全地应对现实世界场景的非结构化复杂性的系统仍然具有挑战性。一个关键问题在于有效预测随着世界的发展，车辆的行为可能出现的各种潜在结果。（也就是说构建一个可以有效的应对汽车行驶过程中可能出现的各种突发状态的一个系统是十分困难的）为了应对这一挑战，我们引入了GAIA-1（“自主生成人工智能”），这是一种生成世界模型，利用视频、文本和动作输入来生成真实的驾驶场景，同时提供对自我车辆行为和场景特征的细粒度控制。我们的方法通过将输入映射到离散标记并预测序列中的下一个标记，将世界建模视为无监督序列建模问题。我们的模