论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation

《互联网时代教师自主成长的模式研究》论文阅读与思考2 宁超群
2.第二部分教师自主成长的模式建构，实质上是对新网师底层逻辑的描述。你认为，新网师的培训模式与传统常见的培训模式有哪些区别？这些区别有什么意义或价值？读完第二部分后，你对新网师有哪些新的认识或理解？你认为新网师目前哪些方面做得好，哪些方面做得还不够？答：我认为新网师的培训模式与传统常见的培训模式有以下区别：（1）培训对象的参与动机不同。新网师学员的参与是自觉自愿、积极主动，而传统培训更多是被迫参与
【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition（一）醉酒柴柴论文阅读学习笔记
这里写目录标题概述研究内容Abstract第一段（介绍本文算法大致结构与优点）1.Introduction介绍第一段（介绍视觉位置识别的重要性）第二段（VPR的两种常见方法，本文方法结合了两种方法）第三段（本文贡献）第四段（为证明本文方法优越性，进行的测试以及比较）2.RelatedWork相关工作第一段（介绍早期与深度学习的全局图像描述符）第二段（介绍局部关键点描述符）第三段（局部描述符可以进一
论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger __Sunshine__ 笔记 YOLO9000 detection classification
WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision 小夏refresh 论文计算机视觉深度学习论文阅读笔记深度学习计算机视觉人工智能
DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m 么得感情的日更机器
南昌。二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--五分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正冲的《C语
【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二） syugyou Mamba状态空间模型论文阅读
文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM，选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络。H3结构式最知名SSM结构地基础，其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地
SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记慘綠青年627 论文阅读笔记深度学习
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器论文阅读皮卡丘ZPC 扩散模型阅读论文阅读
论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder)，这是一种简单而有效的预训练方法，适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变
【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction（2024） Bosenya12 科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
摘要Channelprediction（信道预测）isaneffectiveapproach（有效方法）forreducingthefeedback（减少反馈）orestimationoverhead（估计开销）inmassivemulti-inputmulti-output（大规模多输入输出）(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读模型窃取模型提取数据增强主动学习
摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity（模型的安全问题）hasincreasinglybecomeafocalpoint（日益成为人们关注的焦点）.Modelstealattacks（模型窃取攻击）cancausesignifican
Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline 凝眸伏笔 nlp 论文阅读 bert reranker retrieval
一句话总结：提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE)，来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此，本文提出了LocalizedContrast
A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】 Cc小跟班【论文阅读】相关论文阅读笔记
此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~论文主要内容：建立XL-MIMO模型，考虑NUSW信道和非平稳性；基于近场信道模型，分析性能（SNRscalinglaws，波束聚焦、速率、DoF）XL-MIMO设计问题：信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化：UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳（可视区域
论文阅读：scMGCA----模型方法 dundunmm 论文阅读论文阅读人工智能聚类生物聚类单细胞聚类单细胞分析
Yu,Z.,Su,Y.,Lu,Y.etal.Topologicalidentificationandinterpretationforsingle-cellgeneregulationelucidationacrossmultipleplatformsusingscMGCA.NatCommun14,400(2023).https://doi.org/10.1038/s41467-023-36134
论文阅读：scHybridBERT dundunmm 论文阅读机器学习人工智能神经网络深度学习单细胞基因测序
ZhangWei,WuChenjun,XingFeiyang,JiangMingfeng,ZhangYixuan,LiuQi,ShiZhuoxing,DaiQi,scHybridBERT:integratinggeneregulationandcellgraphforspatiotemporaldynamicsinsingle-cellclustering,BriefingsinBioinform
【论文阅读】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读深度学习人工智能模型安全
TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine（2024）摘要Atransferfunctionapproach（传递函数方法）hasrecentlyproveneffectiveforcalibratingdeeplearning(DL)algorit
《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS 山水之间2018 无人驾驶 Paper Reading 大数据轨迹预测自动驾驶人工智能
目录摘要1简介2相关工作3.方法3.1结构3.2双重一致性约束3.3多伪目标监督3.4学习4实验4.1实验装置4.2实验结果4.3消融研究4.4泛化能力5限制6结论DCMS：具有双重一致性和多伪目标监督的运动预测香港科技大学暂无代码。摘要我们提出了一种具有双重一致性约束和多伪目标监督的运动预测新框架。运动预测任务通过结合过去的空间和时间信息来预测车辆的未来轨迹。DCMS的一个关键设计是提出双重一致
时序预测相关论文阅读笔记能力越小责任越小YA 论文阅读笔记时序预测 Transformer
笔记链接：【有道云笔记】读论文（记录）https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总吃吃今天努力学习了吗冷冻电镜三维重建论文阅读
论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。本文介绍CryoDRGN-ET用于cryoET断层图的异质重建。CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型，并且可以捕获成分和构象不同的状态。通过原位恢复肺炎支原体核糖体中
Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记 Rising_Flashlight 论文阅读笔记计算机视觉
YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟。虽然这个文章好像似乎被引量不是特别高，但是和AI甚至人类理解很本质的问题很相关，即是不是要通过生成来构建理解的问题，文章的做法也很巧妙，感觉是一些学者灵机一动的产物，好好学习一个！摘要这
【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction（2024） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读提取攻击模型安全
摘要Modelextractionattacks（模型提取攻击）currentlyposeanon-negligiblethreat（不可忽视的威胁）tothesecurity（安全性）andprivacy（隐私性）ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset（通过小数据集查询模型）andusingthequeryresultsa
【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data 弹伦琴的雷登【论文阅读系列】人工智能深度学习论文阅读图像处理
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接：GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接：Data发
论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017 码大哥深度学习人工智能
概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成，这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
【论文阅读】LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation 进击的乔洋论文阅读语言模型人工智能计算机视觉
【论文阅读】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注，最近弱监督场景图生成(WSSGG)研究替代方案出现。在这一点上（Inthisregard），针对WSSGG的研究主要利用图像标题（imagecaption）来获取非局部三元组，而主要关注将非局部三元组建立在图
Code Llama: Open Foundation Models for Code论文阅读 yang_daxia 大模型 llama codellama
整体介绍CodeLlama发布了3款模型，包括基础模型、Python专有模型和指令跟随模型，参数量分别为7B、13B、34B和70B。这些模型在长达16ktokens的序列上训练。都是基于Llama2。作者针对infilling(FIM)、长上下文、指令专门做了微调long-contextfine-tuning(LCFT).codellama细节CodeLlama模型家族初始化:所有CodeLla
【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks（2021） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读图神经网络模型窃取
摘要Manyreal-worlddata（真实世界的数据）comeintheformofgraphs（以图片的形式）.Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata（充分利用图数据）tobuildpowerfulapplicat
VIT论文阅读： A Image is Worth 16x16 Words Undefined游侠论文阅读
简介在2024年，大家都知道了transformer的故事，但是在4年前,CNN和Transformer谁才是CV的未来，还没有那么确定。在简介部分，作者提到了一个令人失望的事实，在基于imagenet的实验中发现，transformer的表现差于同尺寸的ResNet。作者把原因归结到biastranslationequivarianceandlocality，这些CNN具有，但是transfor
【论文阅读】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation Bosenya12 模型窃取科研学习论文阅读知识蒸馏成员推理攻击黑盒
摘要While（虽然）DeepNeuralNetworks(DNNs)havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception（感知）andcontrol（控制）,therearestillseveralunresolvedconcerns（未解决的问题）regardingtheprivacyoftheirtrainingdat
【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks（2023） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读模型窃取防御对抗性扰动
摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources（计算密集型资源）.Torecouptheirtrainingcosts（收回训练成本）,amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni
Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记猪猪想上树论文阅读笔记
ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020 365JHWZGo 情感对话论文阅读共情回复回复生成对话系统多分辨率对抗学习
《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《EmpDG:Multi-resolutionInteractiveEmpatheticDialogueGeneration》出版：COLING时间：2020类型：共情回复关
JVM StackMapTable 属性的作用及理解 lijingyao8206 jvm 字节码 Class文件 StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率，在字节码规范中添加了Stack Map Table属性，以下简称栈图，其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
回调函数调用方法百合不是茶 java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记记录一下代码很简单: MainDemo :调用方法得到方法的返回结果
[时间机器]制造时间机器需要一些材料 comsci 制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质和材料... 甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
开口埋怨不如闭口做事邓集海邓集海做人做事工作
“开口埋怨，不如闭口做事。”不是名人名言，而是一个普通父亲对儿子的训导。但是，因为这句训导，这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子，叫张明正。　　　　张明正出身贫寒，读书时成绩差，常挨老师批评。高中毕业，张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后，平时开口怨这怨那的张明正，不从自身找原因，而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。　　　　
jQuery插件开发全解析，类级别与对象级别开发 IT独行者 jquery 开发插件　函数
jQuery插件的开发包括两种：一种是类级别的插件开发，即给 jQuery添加新的全局函数，相当于给 jQuery类本身添加方法。 jQuery的全局函数就是属于 jQuery命名空间的函数，另一种是对象级别的插件开发，即给 jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。 1 、类级别的插件开发类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
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面试心得 alafqq 面试
最近面试了好几家公司。记录下；支付宝，面试我的人胖胖的，看着人挺好的；博彦外包的职位，面试失败；阿里金融，面试官人也挺和善，只不过我让他吐血了。。。由于印象比较深，记录下； 1，自我介绍 2，说下八种基本类型；（算上string。楼主才答了3种，哈哈，string其实不是基本类型，是引用类型） 3，什么是包装类，包装类的优点； 4，平时看过什么书？NND，什么书都没看过。。照样
java的多态性探讨百合不是茶 java
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[CSS]CSS浮动十五条规则 bit1129 css
这些浮动规则，主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结，然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。 1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后，会成为块级元素，比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动，会向最近的块级父元素的左上角移动，直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界；如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
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论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation

Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation

引言

网络架构

对称双边光流估计

锚定帧生成

不对称的光流估计网络ABMRnet

帧合成网络

实验结果

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