Modele de vision

Eh bien, plus que d`écrire un article de blog technique sur la façon dont vous avez construit un modèle de vision d`ordinateur étonnant, vous voulez également partager votre travail facilement avec vos collègues, amis, familles, ou toute personne qui a un appareil avec un navigateur Web. Vous voulez partager votre travail avec eux parce qu`ils peuvent tous rapidement tester et fournir des commentaires précieux sur votre état de l`art de l`apprentissage profond basé sur les résultats du modèle, qui est une étape importante vers l`évaluation de vos modèles DL final. La MRC s`appuie sur les modèles de composition existants (24, 28 – 32) de façon importante [section 6 de (33)]. Bien que les modèles basés sur la grammaire (24) aient l`avantage d`être fondés sur des idées bien connues de la linguistique, ils limitent les interprétations à des arbres isolés ou sont impossibles à calculer lors de l`utilisation de relations attribuées (32). Le travail séminal sur les modèles et-ou et les modèles de composition structurée arborescente (34) présente l`avantage d`une inférence simplifiée mais manque de sélectivité en raison de l`absence de contraintes latérales (35). Les modèles d`une autre classe importante (25, 29) utilisent des contraintes latérales, mais plutôt que de construire graduellement invariance à travers une structure de regroupement (36), ils utilisent des transformations paramétriques pour l`échelle complète, la rotation et l`invariance de traduction à chaque niveau. Des algorithmes d`inférence personnalisés sont nécessaires, mais ceux-ci ne sont pas efficaces pour propager l`effet des contraintes latérales au-delà des interactions locales. La représentation des contours et des surfaces dans (37) ne modéle pas leurs interactions, en choisissant plutôt de les modéliser comme des mécanismes indépendants. Les RCNs et les machines de composition (CMs) (32) partagent la motivation de placer des idées de modèle compositionnel dans une formulation de modèle graphique. Cependant, le choix représentatif de CM de «distributions composées», utilisant une seule couche de variables aléatoires pour réduire la détection des entités, la mise en commun et la coordination latérale, conduit à un espace d`État élargi, ce qui contraint le modèle à un processus d`inférence et d`analyse. En général, en raison des choix de représentativité variés et contradictoires, l`inférence dans les modèles de composition s`est appuyée sur des méthodes conçues sur mesure pour différentes instanciations de modèles, y compris la résolution d`équations différentielles partielles stochastiques (30), algorithmes basés sur l`échantillonnage (24) et la programmation dynamique élaguée (DP) (29). modèle 3D de plan principal, modèle architectural 3D, modèle de conception de concept d`intérieur 3D, instructions de modèle 3D de marche à travers une description, un guide de l`utilisateur et des instructions pour l`utilisation du modèle sont disponibles à partir des liens sur le côté droit de cette page.

Il existe également un court Guide de l`utilisateur sur la première feuille du classeur Excel. Les notes contenues dans le cahier d`exercices indiquent les sources de données utilisées dans le modèle (bien qu`elles ne soient pas complètement à jour). Le Guide de l`utilisateur et la description du modèle ont été mis à jour en janvier 2014. Le document actualisé combine deux anciens fichiers, «description du modèle utilisé pour estimer l`impact des technologies des véhicules routiers et des carburants sur l`utilisation de l`énergie et les émissions de carbone à 2050» et «VISION 2008 Guide de l`utilisateur», écrit en 2004 et 2006, respectivement. Ce nouveau document décrit la version 2013, y compris toutes les nouvelles fonctionnalités qui ont été ajoutées depuis 2006. Le Copyright et l`accord d`utilisateur apparaîtront après avoir complété le formulaire de téléchargement du modèle VISION relié à partir du côté droit de cette page.