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论文地址： 🔖 https://arxiv.org/pdf/2107.11291 代码地址： 前言 一般来说，我们可以把姿态估计任务分成两个流派：Heatmapbased和Regressionbased。 其主要区别在于监督信息的不同，Heatmapbased方法监督模型学习的是高斯概率分布图，即把GroundTruth中每个点渲染成一张高斯热图，最后网络输出为K张特征图对应K个关键点，然后通过argmax或softargmax来获取最大值点作为估计结果。这种方法由于需要渲染高斯热图，且由于热图中的最值点直接对应了结果，不可避免地需要维持一个相对高分辨率的热图（常见的是64x64，再小的话误差下界过大会造成严重的精度损失），因此也就自然而然导致了很大的计算量和内存开销。 Regression...

概述 问题定义 广义的 Gaze Estimation 泛指与眼球、眼动、视线等相关的研究，因此有不少做 saliency 和 egocentric 的论文也以 gaze 为关键词。而本文介绍的 Gaze Estimation 主要以眼睛图像或人脸图像为处理对象，估算人的视线方向或注视点位置， 如下图所示。 gaze角度的表示一般使用一个3d向量作为表示，也可以转换为pitch 和yaw角度，具体可参考 Model Gaze模型一般使用回归模型，所以这里基本只介绍一些在gaze model中使用的小技巧 Rle Loss 实际问题

Learning to rank 排序学习是推荐、搜索、广告的核心方法。排序结果的好坏很大程度影响用户体验、广告收入等。排序学习可以理解为机器学习中用户排序的方法，这里首先推荐一本微软亚洲研究院刘铁岩老师关于LTR的著作，Learning to Rank for Information Retrieval，书中对排序学习的各种方法做了很好的阐述和总结。我这里是一个超级精简版。 排序学习是一个有监督的机器学习过程，对每一个给定的查询－文档对，抽取特征，通过日志挖掘或者人工标注的方法获得真实数据标注。然后通过排序模型，使得输入能够和实际的数据相似。常用的排序学习分为三种类型：PointWise，PairWise和ListWise。 PointWise 单文档方法的处理对象是单独的一篇文档，将文档...