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地球影像中的车辆向量和交通模式
探索在 Planet 影像中检测汽车的方法，并建立大规模的移动物体向量场。在高分辨率 SkySat 卫星和中分辨率 SuperDove 卫星上，静态和移动的汽车均可以可靠地识别。通过利用移动物体的带间位移（或 “彩虹” 效应），我们能够估计
PDF24 days ago
关于 Brenier 的极分解的神经实现
Brenier 在 1991 年证明了一条定理，将平方矩阵的 QR 分解（分解为 PSD × unitary）推广到任何向量场 F: R^d → R^d。这一被称为极分解定理的定理指出，任何场 F 都可以通过凸函数 u 的梯度和保测度映射
PDF4 months ago
关于测度自由、保守性和扩散模型中的内在维度估计
扩散模型是一种生成模型，通过前向连续扩散过程和后向连续去噪过程，使用一个时变向量场作为生成模型。尽管大多数研究将该向量场实现为神经网络函数，并不加限制为某种能量函数的梯度，限制该向量场具有保守性在推断数据流形的局部信息时是可取的。同时，通过
PDF5 months ago
智能流量匹配：流量匹配算法的理论及应用研究
给出了一种最小化标准流失函数的向量场精确公式，该公式在给定的分布 ρ₀和未知分布 ρ₁的基础上进行了分析，并提出了一种新的损失函数和算法。与标准条件流匹配方法相比，通过蒙特卡罗采样方法评估时，我们的损失函数表现出较小的方差。通过对合成模型和
PDF5 months ago
下一步是什么？从离散观测中预测哈密尔顿动力学
从离散观测到的向量场出发，我们提出了几种预测 Hamiltonian 系统动力学的方法。每种方法要么知道系统的 Hamiltonian 属性，要么不知道。我们通过实证和比较评估这些方法，观察到了系统是 Hamiltonian 时可以有效地提
PDF7 months ago
双正则流：灵活的贝叶斯高斯过程 ODE 学习
高斯过程在连续动力系统的向量场建模中已被广泛使用，本研究将归一化流引入常微分方程向量场，提高了贝叶斯高斯过程常微分方程的准确性和不确定性估计能力。
PDF10 months ago
功能流匹配
本文提出一种功能流匹配（FFM）方法，是一种在无限维空间中直接操作的功能空间生成模型，通过定义概率量的路径，学习函数空间中的向量场来产生这些概率量的路径，而不依赖于似然度或模拟，经过实验评估表明，该方法优于其他具有相似功能的生成模型。
PDFa year ago
Score Jacobian Chaining：将预训练的 2D 扩散模型提升至 3D 生成
本文提出一种基于扩散模型的新方法，利用可微分渲染器的雅各比矩阵，将二维数据转化为三维数据生成，解决了分布不匹配的技术挑战，并将该算法应用于多个离线扩散图像生成模型。
PDF2 years ago
野外骨架的 DeepFlux
本文介绍了一种使用卷积神经网络训练二维向量场以检测对象骨架像素的方法，相比其他方法具有明显优势，可以更好地应对形状复杂、尺寸多变的对象，同时也表现出优异的对称性检测能力。
PDF6 years ago
向量热法
该论文提出了一种高效计算曲面上切向量或在曲面上的任意矢量的平行运输的方法，借助于最短测地线的平行传输，通过一种基本的操作，能够快速地计算几何中值和构造中心点沃罗诺伊图等应用，并通过解决三个预分解的线性系统实现传输。
PDF6 years ago