【论文阅读】YOLOv4: 第15页

综述论文阅读+概念解释：A Survey of State-of-the-Art on Blockchains: Theories, Modelings, and Tools

本博客只做该综述论文的总结和部分概念的解释工作，适合新手入门学习。所有引用到的网络文章在博客最后都有原链接，强烈建议认真阅读并支持原作者，侵删。ASurveyofState-of-the-ArtonBlockchains:Theories,Modelings,andTools摘要：本文通过调查和分类与区块链系统和网络的理论发现和基本机制密切相关的最新高质量研究成果，进行了彻底的调查。最后总结了几个

Viol3t·2023-12-02 21:51

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于Yolo算法的单晶硅晶线检测系统（续）

目录3.2.2等径生长过程图像预处理3.2.3数据增广与统计基于改进Yolov4-tiny算法的单晶硅晶线检测

林聪木·2023-12-02 08:49

论文阅读_AI生成检测_Ghostbuster

英文名称:Ghostbuster:DetectingTextGhostwrittenbyLargeLanguageModels中文名称:捉鬼人：检测大语言模型生成的文本文章:http://arxiv.org/abs/2305.15047代码:https://github.com/vivek3141/ghostbuster作者:VivekVerma，EveFleisig，NicholasTomlin

xieyan0811·2023-12-02 07:14

vqvae 论文阅读

https://arxiv.org/abs/1711.00937直接3.1首先我们定义一个嵌入空间.是K*D维度的.K是离散空间向量的数量.D是每一个向量的维度.所以e_i中的i属于1到K.模型的输入是x,也就是图片.然后模型编码成一个z_e(x).然后使用最近算法来得到z_q具体公式是下面1和2.理解q这个分布.给定x之后,是一个0,1离散分布.对于下表i属于1到K进行分布.i等于最接近z_e=

weixin_40467931·2023-12-02 07:11

论文阅读——Img2LLM（cvpr2023）

arxiv：[2212.10846]FromImagestoTextualPrompts:Zero-shotVQAwithFrozenLargeLanguageModels(arxiv.org)一、介绍使用大语言模解决VQA任务的方法大概两种：multi-modalpretrainingandlanguage-mediatedVQA，即多模态预训练的方法和以语言模型为媒介的VQA。Multi-mo

じんじん·2023-12-02 07:11

[论文阅读]Sparse Fuse Dense

SFDSparseFuseDense:TowardsHighQuality3DDetectionwithDepthCompletion论文网址：SFD论文代码：SFD论文简读本文主要关注如何利用深度完成技术提高三维目标检测的质量。论文提出了一种名为SFD（SparseFuseDense）的新型多模态框架，以提高基于激光雷达（LiDAR）的三维目标检测性能。SFD框架主要包括三个部分：激光雷达数据流

一朵小红花HH·2023-12-02 07:39

《论文阅读》DualGATs：用于对话中情绪识别的双图注意力网络

《论文阅读》DualGATs：用于会话中情感识别的双图注意力网络前言摘要模型架构DisGAT图构建图关系类型图节点更新SpkGAT图构建图关系类型图节点更新交互模块情绪预测损失函数问题前言今天为大家带来的是

365JHWZGo·2023-12-02 07:08

《功能磁共振多变量模式分析中空间分辨率对解码精度的影响》论文阅读

《TheeffectofspatialresolutionondecodingaccuracyinfMRImultivariatepatternanalysis》文章目录一、简介论文的基本信息摘要二、论文主要内容语音刺激的解码任务多变量模式分析（MVPA）K空间空间分辨率和平滑对MVPA的影响平滑的具体过程流程详解流程图BOLDacivation![](https://img-blog.csdni

_刘文凯_·2023-12-02 07:38

【论文阅读】DLCR : Eficient Indexing for Label-Constrained Reachability Queries on Large Dynamic Graphs

ChenX,PengY,WangS,etal.DLCR:efficientindexingforlabel-constrainedreachabilityqueriesonlargedynamicgraphs[J].ProceedingsoftheVLDBEndowment,2022,15(8):1645-1657.ABSTRACT许多真实世界的图，如社会网络、生物网络、知识图，自然都有边缘标签，

malo12·2023-12-02 07:07

【论文阅读】An In-Depth Study of Continuous Subgraph Matching

XiboSun,ShixuanSun,QiongLuo,andBingshengHe.AnIn-DepthStudyofContinuousSubgraphMatching.PVLDB,15(7):XXX-XXX,2022.doi:10.14778/3523210.3523218ABSTRACT连续子图匹配（CSM）算法在在线数据图流上找到给定模式的出现。目前已经提出了许多增量式CSM算法。然而，

malo12·2023-12-02 07:36

【论文阅读】A survey of continuous subgraph matching for dynamic graphs

WangX,ZhangQ,GuoD,etal.Asurveyofcontinuoussubgraphmatchingfordynamicgraphs[J].KnowledgeandInformationSystems,2023,65(3):945-989.Abstract随着信息技术的快速发展，多源异构数据已成为一个开放性问题，由于图结构能够对实体之间的复杂关系进行编码，因此通常将数据建模为图。然

malo12·2023-12-02 07:36

【论文阅读】Computing Label-Constraint Reachability in Graph Databases

JinR,HongH,WangH,etal.Computinglabel-constraintreachabilityingraphdatabases[C]//Proceedingsofthe2010ACMSIGMODInternationalConferenceonManagementofdata.2010:123-134.ABSTRACT我们今天的世界正在生成大量的图形数据，如社交网络、生物网

malo12·2023-12-02 07:36

【论文阅读】Graphs-at-a-time: Query Language and Access Methods for Graph Databases

HeH,SinghAK.Graphs-at-a-time:querylanguageandaccessmethodsforgraphdatabases[C]//Proceedingsofthe2008ACMSIGMODinternationalconferenceonManagementofdata.2008:405-418.文章目录ABSTRACT1.INTRODUCTION1.1Graphs-

malo12·2023-12-02 07:06

【论文阅读】Subgraph Matching with Effective Matching Order and Indexing

SunS,LuoQ.Subgraphmatchingwitheffectivematchingorderandindexing[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2020,34(1):491-505.文章目录Abstract1INTRODUCTION2BACKGROUND2.1Preliminaries2.2RelatedWork2.

malo12·2023-12-02 07:06

【论文阅读】Circinus: Fast Redundancy-Reduced Subgraph Matching

JinT,LiB,LiY,etal.Circinus:Fastredundancy-reducedsubgraphmatching[J].ProceedingsoftheACMonManagementofData,2023,1(1):1-26.文章目录1INTRODUCTION2MOTIVATION3COMPRESSION-BASEDBACKTRACKING3.1SubgraphCompressi

malo12·2023-12-02 07:06

【论文阅读】An Overview of Reachability Indexes on Graphs

ChaoZhang,AngelaBonifati,andM.TamerÖzsu.2023.AnOverviewofReachabilityIndexesonGraphs.InCompanionofthe2023InternationalConferenceonManagementofData(SIGMOD'23).AssociationforComputingMachinery,NewYork,N

malo12·2023-12-02 06:58

knowledge distillation 论文阅读之：ResKD: Residual-Guided Knowledge Distillation

文章目录ABSTRACTINTRODUCTIONRELATEDWORKKnowledgeDistillationEnsembleMethodsRESIDUAL-GUIDEDKNOWLEDGEDISTILLATIONbackground背景Residual-guidedLearningNAS-assistedarchitecture（神经网络结构搜索）Terminationcondition（结束条

暖仔会飞·2023-12-02 01:24

【论文笔记】《SketchMate: Deep Hashing for Million-Scale Human Sketch Retrieval》

《SketchMate:面向百万级人类草图检索的深度哈希算法》论文阅读笔记写在前面：水平有限，此笔记仅在本人有限的理解水平上完成，有错误希望读者批评指正。

besslbjwl·2023-12-02 01:23

【论文阅读】1 SkyChain：一个深度强化学习的动态区块链分片系统

SkyChain一、文献简介二、引言及重要信息2.1研究背景2.2研究目的和意义2.3文献的创新点三、研究内容3.1模型3.2自适应分类账协议3.2.1状态块创建3.2.2合并过程3.2.3拆分过程3.3评价框架3.3.1性能3.3.1.1共识延迟3.3.1.2重新分片延迟3.3.1.3处理事务数3.3.1.4约束3.3.2安全性3.3.3问题介绍四、基于DRL的动态分片框架4.1模型设计4.2训

Camina hacia ti·2023-12-01 20:17

JoyT的科研之旅第一周——科研工具学习及论文阅读收获

CiteSpace概述CiteSpace是一个用于可视化和分析科学文献的工具，它专门针对研究者进行文献回顾和趋势分析。CiteSpace的核心功能是创建文献引用网络，这些网络揭示了研究领域内各个文献之间的相互关系。使用CiteSpace可以为论文研究做出贡献的几种方式包括：趋势分析：CiteSpace可以帮助识别某个研究领域内的热门主题和趋势，以及这些主题随时间的变化情况。关键文献识别：通过分析文

Joy T·2023-12-01 18:45

yolov4、yolov5优化策略

一、yolov4优化策略1.Mosaicdataaugmentation：四张图像拼接成一张进行训练，现在一个batch相当于以前4个batch。

学术菜鸟小晨·2023-12-01 16:06

论文阅读：Distributed Initialization for VVIRO with Position-Unknown UWB Network

前言DistributedInitializationforVisual-Inertial-RangingOdometrywithPosition-UnknownUWBNetwork这篇论文是发表在ICRA2023上的一篇文章，本文提出了一种基于位置未知UWB网络的一致性视觉惯性紧耦合优化测距算法(DC-VIRO)的分布式初始化方法。对于位置未知的UWB锚节点，我们通过求解一个机器人辅助的分布式定

独孤西·2023-12-01 11:25

论文阅读：Estimating Odometry Scale and UWB Anchor Location Based on Semidefinite ProgrammingOptimization

前言2022年发表在RAL上的一篇论文，研究了里程计系统的未知度量尺度估计问题和超宽带(Ultra-wideband，UWB)锚点在环境中的三维定位问题。这篇文章的作者ThienHoangNguyen是UWB-VIO领域的主要研究人员，从最近一年的成果来看，他的研究方向从之前的注重UWB-VIO融合定位转变到现在的对UWB-VIO中更加精细问题的处理，以及UWB-VIO传感器融合在其他位姿估计场景

独孤西·2023-12-01 11:55

论文阅读——SEEM

arxiv:分割模型向比较灵活的分割的趋势的转变：封闭到开放，通用到特定、one-shot到交互式。Fromclosed-settoopen-vocabularysegmentation，Fromgenerictoreferringsegmentation，Fromone-shottointeractivesegmentation。图片：图片提取的特征：初始化一个可学习的查询向量Qh：通过Text

じんじん·2023-12-01 00:37

论文阅读《RelationNet2: Deep Comparison Columns for Few-Shot Learning》

十一月啦！时间真的很快从周四拖延一直到现在才写完的博希望接下来多努力一点多加油一点好运也多眷顾我一下！论文名称：《RelationNet2:DeepComparisonColumnsforFew-ShotLearning》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.07100v3.pdf论文解读参考：https://blog.csdn.net/qq_36104364/artic

LiBiscuit·2023-11-30 11:48

【论文阅读】基于隐蔽带宽的汽车控制网络鲁棒认证（三）

文章目录第六章通过认证帧定时实现VulCAN的非once同步6.1问题陈述6.2方法概述6.3动机和缺点6.3.1认证帧定时隐蔽通信6.3.2VulCAN的梵蒂冈后端Nonce同步的应用6.4设计与实现6.4.1发送方6.4.2接收方6.4.3设计参数配置6.4.4实现6.5安全注意事项6.5.1系统模型6.5.2攻击者简介-级别1:网络攻击者6.5.3攻击者配置文件-级别2:软件攻击者6.5.4

人工智能有点·2023-11-30 10:51

【论文阅读】【综述】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

文章目录Survey3DShapeClassificationProjectionbasedMulti-viewVoxelPointbasedPointwiseMLPnetworkConvolution-basedNetworksGraphbasedDataIndexingbased3DObjectDetectionRegionProposal-basedMethodsMulti-viewMeth

麒麒哈尔·2023-11-30 09:43

[论文阅读]CT3D——逐通道transformer改进3D目标检测

CT3D论文网址：CT3D论文代码：CT3D简读论文本篇论文提出了一个新的两阶段3D目标检测框架CT3D,主要的创新点和方法总结如下:创新点:(1)提出了一种通道注意力解码模块,可以进行全局和局部通道聚合,生成更有效的解码权重。(2)提出了建议到点嵌入模块,可以有效地将建议信息编码到每个原始点中。(3)整个框架端到端,可以非常方便的和任何高质量的建议生成网络结合,实现强大的建议优化。方法:(1)利

一朵小红花HH·2023-11-30 08:02

[论文阅读]SA-SSD——基于点云的结构感知单阶段三维物体检测

SA-SSD基于点云的结构感知单级三维物体检测论文网址：SA-SSDSA-SSD的前向传播过程1.输入:原始点云数据,以及groundtruth框等标注信息2.数据预处理:将点云量化为稀疏张量表示,输入网络将点云量化为稀疏张量表示是使用的量化过程，SASSD的点云量化表示是:设置量化步长dx,dy,dz(如0.05m,0.05m,0.1m)对每个点(x,y,z),量化为(⌊x/dx⌋,⌊y/dy⌋

一朵小红花HH·2023-11-30 08:17

3D目标检测VoexlNet

3D目标检测VoexlNet模型构建博客参考：论文阅读：VoxelNet（3D-detection）+代码复现_手写代码3ddetection_Little_sky_jty的博客-CSDN博客Voxelnet

'十月'·2023-11-29 17:24

Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D 论文阅读

论文链接Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D0.Abstract提出了一种新的端到端架构，可以根据任意数量摄像机的图像数据直接提取场景的鸟瞰图表示方法的核心思想是将每个图像独立地“提升”（lift）到每个摄像头的特征金字塔中，然后将所有特征金字塔“喷洒”（splat）到一

KrMzyc·2023-11-29 07:25

Cross-View Transformers for Real-Time Map-View Semantic Segmentation 论文阅读

论文链接Cross-ViewTransformersforReal-TimeMap-ViewSemanticSegmentation0.Abstract提出了Cross-ViewTransformers，一种基于注意力的高效模型，用于来自多个摄像机的地图视图语义分割使用相机感知的跨视图注意机制隐式学习从单个相机视图到规范地图视图表示的映射该架构由每个视图的卷积图像编码器和跨视图变换层组成，以推断地

KrMzyc·2023-11-29 07:55

BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection 论文阅读

论文链接BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-View3DObjectDetection0.Abstract提出了一种新的3D物体检测器，具有值得信赖的深度估计，称为BEVDepth，用于基于相机的鸟瞰(BEV)3D物体检测BEVDepth通过利用显式深度监控来解决深度估计不足的问题，还引入了一个具有相机意识的深度估计模块，以促进深度预测能力设计了

KrMzyc·2023-11-29 07:21

U-Net代码复现--更新中

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com

北方骑马的萝卜·2023-11-29 06:42

中英双语大模型ChatGLM论文阅读笔记

论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub链接：THUDM/ChatGLM-6B目录笔记AbstractIntroductionThedesignchoicesofGLM-130B框架总结1.

Charlene Fung·2023-11-29 05:15

【论文阅读笔记】Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control

【论文阅读笔记】Prompt-to-PromptImageEditingwithCross-AttentionControl个人理解思考基本信息摘要背景挑战方法结果引言方法论结果讨论引用个人理解通过将caption

LuH1124·2023-11-29 05:15

基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】

本文是关于基于YOLOv4开发构建目标检测模型的超详细实战教程，超详细实战教程相关的博文在前文有相应的系列，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《基于yolov7开发实践实例分割模型超详细教程》《YOLOv7

Together_CZ·2023-11-29 01:37

python基于YOLOv7系列模型【yolov7-tiny/yolov7/yolov7x】开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统

基于YOLOv3开发构建建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统，我们来与YOLOv5进行全方位对比评测》《基于官方YOLOv4开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】》《基于官方YOLOv4

Together_CZ·2023-11-29 01:06

从2D到3D的目标检测综述

论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每

点云PCL公众号博客·2023-11-28 20:55

论文阅读笔记《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》

核心思想本文提出一种基于半监督GAN的异常检测算法，主要的创新点在于在自动编码器之后，又增加了一个编码器，构成了“编码-解码-编码”的结构，通过比较第二个编码器的输出和第一个编码器的输出之间的差别，来评估输入图像是否属于异常图像。网络的训练过程同样也引入了对抗训练的思想，即使用一个区分器对解码器输出的重构图像进行判断，是来自原始图像还是重构图像，整个网络的结构如下图所示整个网络可以分为三个

深视·2023-11-28 18:15

论文阅读 | K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions

论文简介本文介绍了K-Radar这一大型4D雷达张量（多普勒-距离-水平角-俯仰角）目标检测数据集。该数据集还包含高分辨率激光雷达点云、来自4个环视相机的RGB立体图像、RTK-GPS和自车的IMU数据。采集场景包括多种道路（城市、郊区、高速路等）、多个时段（白天、夜晚）、多种天气（晴、阴、雨、雾、雪、雨夹雪等），可以验证雷达对天气的鲁棒性。标注信息由激光雷达点云获得，可根据校准矩阵转换到雷达坐标

泡泡枪超人·2023-11-28 15:40

[论文阅读笔记48]BLURB

一，题目Domain-SpecificLanguageModelPretrainingforBiomedicalNaturalLanguageProcessing作者：YUGU,ROBERTTINN,HAOCHENG,MICHAELLUCAS,NAOTOUSUYAMA,XIAODONGLIU,TRISTANNAUMANN,JIANFENGGAO,HOIFUNGPOON机构：MicrosoftRes

happyprince·2023-11-28 10:07

【论文阅读】TACAN:控制器局域网中通过隐蔽通道的发送器认证

人工智能有点·2023-11-28 09:00

论文阅读——DINOv

首先是关于给了提示然后做分割的一些方法的总结：左边一列是prompt类型，右边一列是使用各个类型的prompt的模型。这些模型有分为两大类：Generic和Refer，通用分割和参考分割。Genericseg是分割和提示语义概念一样的所有的物体，也就是提示是狮子，就把图片中所有狮子分割出来；Referseg是根据用户提示分割特定的物体，也就是提示是狗狗的一只耳朵，分割出来的也是狗狗的耳朵。可以看到

じんじん·2023-11-28 09:30

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D: Leveraging Image-Text Diffusion Models for High-Fidelity 3D Avatar Generation

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D:LeveragingImage-TextDiffusionModelsforHigh-Fidelity3DAvatarGeneration论文阅读笔记论文信息摘要背景方法结果关键发现作者动机相关工作

LuH1124·2023-11-28 09:29

【论文阅读笔记】清单

我的论文清单记录即将阅读的论文清单，持续更新。未读论文以下是我计划阅读但尚未开始的论文列表：编号方向论文标题作者发表时间发表会议/期刊计划阅读日期code1NerfNeRFMeshing:DistillingNeuralRadianceFieldsintoGeometrically-Accurate3DMeshesGoogle2023/03arxiv2023/11暂无23dgsPhysGaussi

LuH1124·2023-11-28 09:59

大一统模型 Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval 论文阅读笔记

UniversalInstancePerceptionasObjectDiscoveryandRetrieval论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作实例感知通过类别名进行检索通过语言表达式的检索通过指代标注的检索统一的视觉模型

乄洛尘·2023-11-28 08:26

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【论文阅读】ActiveNeRF:LearningwheretoSeewithUncertaintyEstimationAbstract1Introduction3Background4NeRFwithUncertaintyEstimation5ActiveNeRF5.1PriorandPosteriorDistribution5.2AcquisitionFunction5.3Optimizati

WoooChi·2023-11-28 08:24

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LuH1124·2023-11-28 08:50

【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总

本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生

是Yu欸·2023-11-28 03:53

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