【论文阅读】YOLOv4: 第27页

Practical Memory Leak Detection using Guarded Value-Flow Analysis 论文阅读

本文于2007年投稿于ACM-SIGPLAN会议1。概述指针在代码编写过程中可能出现以下两种问题：存在一条执行路径，指针未成功释放（内存泄漏），如下面代码中注释部分所表明的：intfoo(){int*p=malloc(4*sizeof(int));if(p==NULL)return-1;int*q=malloc(4*sizeof(int));if(q==NULL)return-1;//注意这里，q

懵哥很懵·2023-10-11 21:32

《论文阅读》同情对话生成的知识桥梁 AAAI 2021

《论文阅读》同情对话生成的知识桥梁AAAI2021前言简介基础知识EmotionalDG和EmpatheticDG的不同外部知识最小最大正则化模型架构EmotionalContextGraphEmotionalContextEncoderEmotionalcontextgraphencodingEmotionalsignalperceptionEmotion-dependencydecoder

365JHWZGo·2023-10-11 21:29

【自动驾驶论文阅读笔记——精读RetinaTrack】

[阅读心得]自动驾驶经典论文——RetinaTrack写在前面1.Abstract2.Introduction3.RetinaTrack3.1Overview3.2RetinaNet3.3Modifying:Per-Anchor+Embbeding-Branch3.4TrainingLoss+LabelAssign3.5Inference4.Experiment4.1Architectual4.2

书玮嘎·2023-10-11 13:33

基于深度学习的目标检测和语义分割：机器视觉中的最新进展

matlabgoodboy·2023-10-11 11:52

计算机竞赛YOLOv7 目标检测网络解读

从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、

Mr.D学长·2023-10-11 09:38

论文阅读笔记（Clover: 计算与存储被动分离的分布式键值存储系统）

关于DisaggregatingPersistentMemoryandControllingThemRemotely:AnExplorationofPassiveDisaggregatedKey-ValueStores这篇论文的笔记原文链接提出背景传统的分布式存储系统中，每个节点都会包含计算和存储两个部分，一个节点既可以访问本地的存储部分也可以访问远端的存储部分。传统的存储部分是由SSD或者HDD

YoungerChina·2023-10-11 01:35

[论文阅读]Capturing Associations in Graphs 阅读笔记

总结：本文提出了一种图关联规则GAR，GARs包含了GFD。之前的GFD是用于捕捉图中属性的缺失，而GAR不仅用于捕捉属性的缺失还可以通过GAR中的规则对图上的边进行增加或删除，实现边的预测（关联推断），在现实生活中可以实现实体关系之间的预测，增加了机器学习的分类器，这些规则插入现有的ML分类器，提高了关联推断的准确性。通过GARs可以联想到很多应用，比如说经典的购物推荐这种推荐系统，当路人A购买

Neil_zk·2023-10-10 23:57

Multilevel domain decomposition-based architectures for physics-informed neural networks

论文阅读：Multileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksMultileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksFBPINNFBPINN

xuelanghanbao·2023-10-10 23:55

Finite Basis Physics-Informed Neural Networks (FBPINNs) a scalable domain decomposition approa

@[TOC](论文阅读：FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecompositionapproachforsolvingdifferentialequations

xuelanghanbao·2023-10-10 23:25

A Sequential Meta-Transfer (SMT) Learning to Combat Complexities of Physics-Informed Neural Networks

论文阅读：ASequentialMeta-TransferSMTLearningtoCombatComplexitiesofPhysics-InformedNeuralNetworksApplicationtoCompositesAutoclaveProcessingASequentialMeta-Transfer

xuelanghanbao·2023-10-10 23:25

Multi-Grade Deep Learning for Partial Differential Equations

论文阅读：Multi-GradeDeepLearningforPartialDifferentialEquationswithApplicationstotheBurgersEquationMulti-GradeDeepLearningforPartialDifferentialEquationswithApplicationstotheBurgersEquation

xuelanghanbao·2023-10-10 23:49

论文阅读2：《LayoutTransformer: Layout Generation and Completion with Self-attention》主题：Layout Generation..

Background 这篇文章想解决的问题是复杂场景的布局生成 1.复杂场景可以理解为由较小的“原子”构成，生成一个好的布局需要对这些原子之间的关系有非常好的理解。 2.引言中提到了认知科学的概念，对于一个场景有“感知”和“理解”，感知是浅层的，理解是深层的，比如天空在地的上方，马不会骑车。在合成场景中，有两个关键因素即layout和appearance，只有这两个因素都好生成的场景才好

思念殇千寻·2023-10-10 21:59

DRL-VO: Learning to Navigate Through Crowded Dynamic Scenes Using Velocity Obstacles 论文阅读

论文信息标题：DRL-VO:LearningtoNavigateThroughCrowdedDynamicScenesUsingVelocityObstacles作者：ZhantengXie,StudentMember,IEEE,andPhilipDames,Member,IEEE时间：2023来源：IEEETransactionsonRobotics代码：https://github.com/T

玛卡巴卡_qin·2023-10-10 21:43

论文阅读--深度学习基础文献

AlphaGoZero论文信息：SilverD,SchrittwieserJ,SimonyanK,etal.Masteringthegameofgowithouthumanknowledge[J].nature,2017,550(7676):354-359.参考文章：深入浅析AlphaGoZero与深度强化学习AlphaGoZero论文解析Attentionisallyouneed论文信息：Vas

伊丽莎白鹅·2023-10-10 21:09

论文阅读（11）RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach（2019）

RoBERTa:ARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproach(一种鲁棒优化的BERT预训练方法)细读，半天Motivationhypeparameterchoices对我们最终结果影响很大。提出一项BERT预处理的replicationstudy：仔细测量了许多keyhyperparameters和trainingdatasize的影响发现BERT的训练明显不

Douzi1024·2023-10-10 19:05

Visdrone目标检测实验（含数据格式转换）

Visdrone目标检测实验（含数据格式转换）目前的初步计划是使用ssd或者fasterrcnn或者目前比较新的这个yolov4出来，来处理数据集github地址：https://github.com/

肆十二·2023-10-10 16:56

转权重格式darknet转onnx转tensorrt

weights)，配置文件(.cfg)，训练集名称文件(.names)一、darknet转为onnx这里我使用的是这个开源链接https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4

melicent114·2023-10-10 15:07

论文阅读：Fast Point R-CNN

1.introduction部分首先介绍传统的CNN面向图像数据来源，但是针对点云做深度学习在无人驾驶，机器人等领域是很有必要的。然后说点云，太稀疏，奇异性大，不好直接做。那么有一种比较流行的处理手段就是：volumetric体素化。但是volumetric又有计算量太大的缺点。那么就有两种处理手段：usecoarsegrid：粗的栅格化处理。这种方法的问题：无法利用fine-grained的信息

Allen的光影天地·2023-10-10 08:25

A Survey and Framework of Cooperative Perception 论文阅读

论文链接ASurveyandFrameworkofCooperativePerception:FromHeterogeneousSingletontoHierarchicalCooperation0.Abstract首次提出统一的CP（CooperativePercepetion）框架回顾了基于不同类型传感器的CP系统与分类对节点结构，传感模态和融合方法进行回顾提出了一个分层的CP框架，回顾现有的

KrMzyc·2023-10-09 21:18

Collaborative Perception for Autonomous Driving: Current Status and Future Trend 论文阅读

论文连接CollaborativePerceptionforAutonomousDriving:CurrentStatusandFutureTrend0.Abstract个体车辆能力有限，导致感知性能提升遇到瓶颈。为了突破个体感知的限制，协作感知被提出，使车辆能够共享信息来感知超出视线和视野的环境对有前景的协作感知技术的相关工作进行了回顾，包括介绍基本概念、概括协作模式并总结协作感知的关键要素和应

KrMzyc·2023-10-09 21:48

Survey on Cooperative Perception in an Automotive Context 论文阅读

论文链接SurveyonCooperativePerceptioninanAutomotiveContext0.Abstract本文就协同基础设施领域提供相关环境的调查回顾了感知中涉及的主要模块：定位，目标检测和跟踪，地图生成提供了协同感知的SWOT1.Intro无人驾驶汽车的背景、发展历程---->协同驾驶：v2v到v2I合作可在三个层次的数据共享中进行：早期融合阶段：原始数据的融合，原始数据来

KrMzyc·2023-10-09 21:12

【论文阅读】LLM4RS：TALLRec: An Effective and Efficient Tuning Framework to Align Large Language Model w RS

【论文阅读】LLM4RS：TALLRec:AnEffectiveandEfficientTuningFrameworktoAlignLargeLanguageModelwRS文章目录【论文阅读】LLM4RS

笃℃·2023-10-09 19:59

【计算机视觉 05】YOLO论文讲解：V1-V7

系列1.目标检测任务及发展脉络2.YOLO的发展史AnchorsBase原理：Part2.YOLOV1-V33.YOLOV1的网络结构4.YOLOV3的网络结构与实验结果Part3.YOLO的进化5.YOLOV4

不菜不菜·2023-10-09 16:19

Deep learning of free boundary and Stefan problems论文阅读复现

DeeplearningoffreeboundaryandStefanproblems论文阅读复现摘要1.一维一相Stefan问题1.1DirectStefanproblem1.2InverseTypeI1.3InverseTypeII2

喝过期的拉菲·2023-10-09 14:20

论文阅读—基于采样的快速区域优化

kRRT*KinodynamicB-RRT*选取吸引点实验【前端】双向运动，缩短时间，通过采样方向划定有偏采样，实现轨迹的区域优化（A*产生吸引点），减少迭代次数【后端区域优化】5阶多项式，BVP求解有约束方程KinodynamicB-RRT*RRT*+双向搜索+区域优化：Connect()、Steer()尽可能花少量时间避免碰撞，按时间切分轨迹片段，由此计算目标成本：平滑性成本：平滑后相似性成本

oliveQ·2023-10-09 14:07

DALL-E: Zero-Shot Text-to-Image Generation

Zero-ShotText-to-ImageGeneration论文阅读笔记摘要：基于零样本（zero-shot）生成。使用两亿个文本-图像对训练。

芋圆526·2023-10-09 13:31

论文阅读——Latent Fingerprint Registration via Matching Densely Sampled Points

一、摘要潜指纹的匹配是一个非常重要但未解决的问题。作为潜指纹匹配的一个关键步骤，潜指纹配准的性能对最终匹配结果影响显著。当下的潜指纹配准算法主要是基于建立指纹潜指纹和数据库指纹的细节点（或者关键点，minutiae）之间的联系的方法，当指纹面积较小或质量较差等因素导致提取出来的关键点较少时，这种方法自然很难取得好的效果。故指纹细节特征的提取成为了潜指纹配准的瓶颈。本文提出了一种基于非细节点特征的指

吃远·2023-10-09 00:24

论文阅读与思考（1）：Heterogeneous Graph Attention Network异构图注意力网络

论文阅读与思考（1）：HeterogeneousGraphAttentionNetwork异构图注意力网络研究问题随着深度学习的兴起,深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功,但从非欧几里得域生成的数据也取得非常广泛的应用

肉肉的油条君·2023-10-08 16:21

目标检测和跟踪面试复习

成都_小吴·2023-10-08 13:41

论文阅读--Energy efficiency in heterogeneous wireless access networks

异构无线接入网络的能源效率论文信息：NavaratnarajahS,SaeedA,DianatiM,etal.Energyefficiencyinheterogeneouswirelessaccessnetworks[J].IEEEwirelesscommunications,2013,20(5):37-43.I.ABSTRACT&&INTRODUCTION 本文提出了无线接入网节能的重要方面。

伊丽莎白鹅·2023-10-08 06:24

论文阅读-- A simple transmit diversity technique for wireless communications

一种简单的无线通信发射分集技术论文信息：AlamoutiSM.Asimpletransmitdiversitytechniqueforwirelesscommunications[J].IEEEJournalonselectedareasincommunications,1998,16(8):1451-1458.创新性：提出了一种新的发射分集方案。结果表明，在使用两个发射天线和一个接收天线的情况下

伊丽莎白鹅·2023-10-08 06:54

论文阅读--Holographic MIMO surfaces for 6G wireless networks:Opportunities, challenges,and trends

用于6G无线网络的全息MIMO表面:机遇、挑战和趋势论文信息：HuangC,HuS,AlexandropoulosGC,etal.HolographicMIMOsurfacesfor6Gwirelessnetworks:Opportunities,challenges,andtrends[J].IEEEWirelessCommunications,2020,27(5):118-125.AbstrA

伊丽莎白鹅·2023-10-08 06:54

论文阅读--Cell-free massive MIMO versus small cells

无蜂窝大规模MIMO与小蜂窝网络论文信息NgoHQ,AshikhminA,YangH,etal.Cell-freemassiveMIMOversussmallcells[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2017,16(3):1834-1850. 无蜂窝大规模MIMO中没有小区或者小区边界的界定，所有接入点通过回程网络进行相位相干协作，并通过

伊丽莎白鹅·2023-10-08 06:53

分层强化学习综述论文阅读 Hierarchical Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey

分层强化学习综述论文阅读HierarchicalReinforcementLearning:AComprehensiveSurvey摘要一、介绍二、基础知识回顾2.1强化学习2.2分层强化学习2.2.1

孙敬博·2023-10-08 06:19

论文阅读--On optimization methods for deep learning

深度学习的优化方法研究论文信息：LeQV,NgiamJ,CoatesA,etal.Onoptimizationmethodsfordeeplearning[C]//Proceedingsofthe28thInternationalConferenceonMachineLearning,ICML2011,Bellevue,Washington,USA,June28-July2,2011.DBLP,2

伊丽莎白鹅·2023-10-08 06:15

yolov4 flask部署web服务(视频检测)

前前篇链接:yolov3flask部署返回json（小白教程）_学术菜鸟小晨的博客-CSDN博客前篇链接:yolov4yolov4-tinyflask部署web服务_学术菜鸟小晨的博客-CSDN博客有小伙伴想要一期部署检测视频的

学术菜鸟小晨·2023-10-08 02:44

进化计算（五）——NSGA-II论文阅读笔记（二）

AfastandelitistmultiobjectivegeneticalgorithmNSGA-II阅读笔记（二）测试函数仿真方法选择初始参数设置性能评价结果旋转多目标问题约束处理—针对rank分配方法的改进建议的约束处理方法——ConstrainedNSGA-IIRay–Tai–Seow的约束处理方法对比结果Conclusion参考链接论文中展示了PAES、SPEA、NSGAII三个算法的

南木长·2023-10-07 21:59

非支配排序遗传算法NSGA

纯小白超详细的非支配排序遗传算法原理讲解_哔哩哔哩_bilibili待读文章：进化计算（四）——NSGA/NSGAII算法详解_nsga求解单目标_南木长的博客-CSDN博客进化计算（五）——NSGA-II论文阅读笔记

HealthScience·2023-10-07 21:28

【论文阅读】LSKNet: Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection

这是南开大学在ICCV2023会议上新提出的旋转目标检测算法，基本原理就是通过一系列Depth-wise卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野，从而允许模型适应不同背景的目标检测。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf代码地址（可以直接使用mmrotate框架实现）：GitHub-zcablii/LSKNet:(ICCV2023)LargeSelec

小李AI飞刀^_^·2023-10-07 17:32

论文阅读——Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection

目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2023论文地址https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf代码地址https://github.com/zcablii/LSKNet标题遥感目标检测的大选择核网络目前存在的问题相对较少的工作考虑到强大的先验知识存在于遥感图像。航空图像通常是用高分辨率的鸟瞰图拍摄的。特别是，航拍图像中的

醋酸洋红就是我·2023-10-07 17:31

【Spatial-Temporal Action Localization（五）】论文阅读2020年

文章目录1.ActionsasMovingPoints摘要和结论引言：针对痛点和贡献模型框架实验1.ActionsasMovingPointsActionsasMovingPoints(ECCV2020)摘要和结论MovingCenterDetector(MOCdetector)通过将动作实例视为移动点的轨迹。通过三个分支生成tubeletdetectionresults（bbossequence

三木今天学习了嘛·2023-10-07 11:57

【论文阅读】An Evaluation of Concurrency Control with One Thousand Cores

AnEvaluationofConcurrencyControlwithOneThousandCoresStaringintotheAbyss:AnEvaluationofConcurrencyControlwithOneThousandCoresABSTRACT随着多核处理器的发展，一个芯片可能有几十乃至上百个core。在数百个线程并行运行的情况下，协调对数据的竞争访问的复杂性可能会减少增加的核

Tcoder-l3est·2023-10-07 00:48

DeepStream 部署 RTSP + scaled-yolov4 (tensorrtx)

DeepStream应用程序将深度神经网络和其他复杂的处理任务引入到流处理管道中，以实现对视频和其他传感器数据的近实时分析。从这些传感器中提取有意义的见解为提高运营效率和安全性创造了机会。例如，摄像头是当前使用最多的物联网传感器。在我们的家中，街道上，停车场，大型购物中心，仓库，工厂中都可以找到相机–无处不在。视频分析的潜在用途是巨大的：访问控制，防止丢失，自动结帐，监视，安全，自动检查（QA），

J ..·2023-10-06 22:36

论文阅读分享--OCR--Reading Scene Text withAttention Convolutional Sequence Modeling

论文：GaoY,ChenY,WangJ,etal.ReadingSceneTextwithAttentionConvolutionalSequenceModeling[J].2017.这篇工作是OCR问题中的文字识别模型。主要改进点有两个：1）CNN特征提取阶段，引入了残差注意力模块，通过全图特征的学习，增强前景文字，抑制背景。2）CNN卷积替代LSTM，实现frame级别featureseque

飞姐的分享·2023-10-06 21:54

《基于同态加密和秘密分享的纵向联邦LR协议研究》论文阅读

论文地址：https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1b7e04e0r41x0ax0976q0gy0m5242465摘要提出了一种新颖的两方纵向联邦逻辑回归协议,并在半诚实安全模型下证明了该协议的安全性,包括模型训练流程和模型推理流程的安全性,且无需对非线性函数使用多项式近似计算,从而保证了联邦逻辑回归协议模型无损。论文知识要点1

superY25·2023-10-06 17:14

《Secure Analytics-Federated Learning and Secure Aggregation》论文阅读

背景机器学习模型对数据的分析具有很大的优势，很多敏感数据分布在用户各自的终端。若大规模收集用户的敏感数据具有泄露的风险。对于安全分析的一般背景就是认为有n方有敏感数据，并且不愿意分享他们的数据，但可以分享聚合计算后的结果。联邦学习是一种训练数据在多方训练，然后聚合结果得到最终的中心化模型。其中的关键就是多方结果的安全聚合。风险模型有很多用户，假设用户都是诚实但好奇的，即会遵守协议规则，但会通过拼凑

superY25·2023-10-06 17:13

查看auto ML 算法-YoloV5前的准备工作

Yolov5实在yolov4发布后一个月后由Ultralystics公司的GlennJocher发布的，和以前的yolo算法不同，它是用python写的，而yolov4以前是AlexeyBochkovsky

水滴与鱼·2023-10-06 10:19

推荐系统论文阅读（二十七)-GraphSAGE：聚合方式的图表示学习

论文：论文题目：《InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.02216.pdf利用图信息的推荐我们在之前的文章里面也介绍了几篇，SRGNN，node2vec，deepwalk等等，这些论文都是利用了图结构的邻域关系来对node进行建模学习。而今天我们要介绍的这篇论文是用邻域聚合(aggr

推荐系统论文阅读·2023-10-05 23:31

008目标检测人脸和口罩是否佩戴

本次是使用yolov4目标检测做口罩的识别，包括已经做好标签的口罩数据集和整个代码的运行可以看bilibili到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili上效果图：完整的demo文件数据集放在了

bbfbdfbfghfh·2023-10-05 21:03

[论文阅读]CCPD|Towards End-to-End License Plate Detection and Recognition: A Large Dataset and Baseline

题目：TowardsEnd-to-EndLicensePlateDetectionandRecognition:ALargeDatasetandBaseline作者：ZhenboXu；WeiYang；etc…Motivation:作者认为目前现有的数据集都比较小，于是作者整个大的CCPD，然后基于这个数据集又设计了一个检测模型。Methods:作者通过各种办法做了这个数据集，很丰富，很感人。然后主

一碗白开水一·2023-10-05 21:48

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