2. Tree-projected gradient descent algorithm Our proposed algorithm, tree-projected gradient descent (tree-PGD), consists of two main steps: 1.For a specified vertex degree d max 2 and iteration count ˝ 1, we construct a sequence of trees T 1;:::;T ˝ on the same vertices as G, such that each tree T thas maximum degree d

1 pgd结合概率表示来捕获深度估计的不确定性。 我们首先将深度值划分为一系列离散的区间，然后通过分布的期望来计算深度值，如图1(a)所示。 从分布中得到的top-k的置信度的平均值视作深度的不确定性。

2023年11月8日 · pgd是一种迭代算法，主要用于寻找损失函数的最小值。它通过在每个迭代步骤中，根据梯度下降的方向进行参数更新，以达到损失函数最小化的目的。 它通过在每个迭代步骤中，根据梯度下降的方向进行参数更新，以达到损失函数最小化的目的。

2021年1月18日 · 我们用来自真实分析的思想补充这些见解，以进一步激发投影梯度下降（PGD）作为通用的“一阶攻击”，即，利用有关网络的本地一阶信息的最强攻击。 我们探索了网络架构对对抗鲁棒性的影响，并发现模型能力在这里起着重要的作用。 为了可靠地抵抗强大的对抗攻击，网络需要的容量要比仅正确分类良性样本的容量更大。 这表明，鞍点问题的鲁棒决策边界比仅将良性数据点分开的决策边界要复杂得多。 基于以上见解，我们在 MNIST 和 CIFAR10 上训 …

2021年9月25日 · 本文深入探讨了投影梯度下降（pgd）算法，主要应用于统计学习中的凸优化问题，特别是在神经网络的训练中。通过介绍pgd的基本原理和代码实现，帮助读者理解如何在实际数据建模与分析中有效运用该算法。

2022年6月26日 · 本文介绍了Projected Gradient Descent (PGD)对抗训练的原理和过程，相较于FGM，PGD通过多次小步迭代寻找更优的对抗样本。 在非线性模型中，PGD能获得更好的攻击效果。

如上图，作者这里设计了两个depth分支，Direct regression D_R 和Probabilistic estimation D_P 。 D_R 不用多说，直接估计出来就可以。 D_P 的做法是通过深度 离散化 得到离散深度网格，对每一个 离散深度值 估计其概率，也就是作者文中提到的 D_ {PM} ，公式如下。 最后，只需要将 D_P 和 D_R 重新加权，即可以得到带有概率信息的物体深度估计。

2021年7月29日 · 3D object detection is an important capability needed in various practical applications such as driver assistance systems. Monocular 3D detection, as a representative general setting among image-based approaches, provides a more economical solution than conventional settings relying on LiDARs but still yields unsatisfactory results.

Our proposed algorithm, tree-projected gradient descent (tree-PGD), consists of two main steps: (1)For a specified vertex degree d max 2 and iteration count ˝ 1, we construct a sequence of trees

2018年3月1日 · We used a large tree diversity experiment (BEF-China), which manipulates PSD and PGD in a crossed design to test individual and combined effects of PSD and PGD on multitrophic interaction...