高斯过程状态空间模型通过在转换功能上放置高斯过程来以原则方式捕获复杂的时间依赖性。这些模型具有自然的解释，作为离散的随机微分方程，但困难的长期序列的推断是困难的。快速过渡需要紧密离散化，而慢速转换需要在长副图层上备份梯度。我们提出了一种由多个组件组成的新型高斯过程状态空间架构，每个组件都培训不同的分辨率，以对不同时间尺度进行模拟效果。组合模型允许在自适应刻度上进行时间进行时间，为具有复杂动态的任意长序列提供有效推断。我们在半合成数据和发动机建模任务上基准我们的新方法。在这两个实验中，我们的方法对其最先进的替代品仅比单一时间级运行的最先进的替代品。
translated by 谷歌翻译
现有的计算机视觉系统可以与人类竞争，以理解物体的可见部分，但在描绘部分被遮挡物体的无形部分时，仍然远远远远没有达到人类。图像Amodal的完成旨在使计算机具有类似人类的Amodal完成功能，以了解完整的对象，尽管该对象被部分遮住。这项调查的主要目的是对图像Amodal完成领域的研究热点，关键技术和未来趋势提供直观的理解。首先，我们对这个新兴领域的最新文献进行了全面的评论，探讨了图像Amodal完成中的三个关键任务，包括Amodal形状完成，Amodal外观完成和订单感知。然后，我们检查了与图像Amodal完成有关的流行数据集及其共同的数据收集方法和评估指标。最后，我们讨论了现实世界中的应用程序和未来的研究方向，以实现图像的完成，从而促进了读者对现有技术和即将到来的研究趋势的挑战的理解。
translated by 谷歌翻译