开始佛系找工作（？）

主要是今天接到字节的电话，不知何时会等到一个面试，遂开始写点题。

然后下午的时候确定了时间，咱就是说，有一个死缓期，还是刷点题吧（）。

Q2-重新排列数组

给你一个数组 nums，数组中有

卷积相关代码

说来弄了这么久，到底ResNet到底是什么样的网络结构都没看过，所以去看看相关的东西，然后就有搜到了CNN的卷积，于是也看看。

填充一些文字，以便于网页能够正常显示。

二维互相关(交叉关联)的相关代码：

我的指令：

这是OneFormer的方法，其这个文件夹下放着的是这个方法的相关代码。我现在想用这个方法在不同的做分割的数据集上跑实验。现在我想首先使用UECFoodPixComplete在这个方法上进行实验。UECFoodPixComplete数据集的相关信息也在想管的文件夹中。用中文和我交流。

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有关分割的信息

语义分割+卷积

语义分割：不区分同类别的不同实例。

早期研究（2017）: 由卷积神经网络（CNN）主导，以全卷积网络（FCN）、DeepLa...

MLO(Multi-level Optimization)

迭代循环：$i$层的最优参数作为$i+1$层的输入

• 第一级：固定生成模型架构，在 GAN 框架下训练生成器和判别器，...

数据集的下一步工作的思考：

因为是分割数据集，我觉得后续的工作也是根据分割的标注去得到一些输出。之前也有说过，从方法上考虑是做下游任务：

• 营养评估：考虑分割定位边缘更加精准，探索结合3D重建技术，从二维图像中估算菜品的实际体积。通过引入密度、食材成分等先验知识，构建从视觉信息到营养成分（如卡路里、碳水化合物、蛋白质、脂肪等）的量化评估模型。
• 视觉VQA：对图片...

代码部分

MultiModalDataset.py

这是一个多模态数据集类，主要负责数据加载和预处理，包含以下核...

假设你是一个计算机视觉方面的专家，对于图像处理，强化学习，大模型等研究方向十分擅长。我想和你讨论一下我现在进行的研究课题，请指导一下我：我要解决的目标是图片中类与类之间的混合、重叠、覆盖的问题。具体来说，我是在食品场景中。在中餐中，作为十分常见的盖饭或是学校餐盘场景，经常会有不同的菜的边缘会混合在一起，甚至不只是边缘，而是混合的程度比较深。因为每一道中餐都是有不同的食材组成的，菜与菜之间可能含有相同的食材，或是比较相似的食材，这导致在边缘混合的情况下准确的定...

一些疑问

Q：有时候的框架仅使用了CLIP的单个编码器，这是为什么？

A：CLIP通过海量数据和对比学习训练后，它的两个编码器已经不再是普通的模型了，它们变成了：

• 图像编码器：一个极其强大和通用的视觉特征提取器
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