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Linux
【论文阅读】YOLOv4:
darknet 训练
yolov4
-tiny模型
为什么是
yolov4
-tiny模型:相比官网教程实例采用的
yolov4
和yolov3,
yolov4
-tiny更加小巧,适合机载电脑使用。
造曲率引擎
·
2023-09-26 22:34
机器学习
深度学习
YOLOv4
【未完待续】
YOLOv4
改进点概况
YOLOv4
从学术角度贡献并不大,但是对于工程落地的价值是很大的。目标检测改进的一个工具箱,是各种trick(训练技巧)的集合。
德彪稳坐倒骑驴
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2023-09-26 13:27
YOLO
opencv dnn模块 示例(17) 目标检测 object_detection 之 yolo v5
在前文【opencvdnn模块示例(16)目标检测object_detection之
yolov4
】介绍的
yolov4
后的2个月,Ultralytics发布了YOLOV5的第一个正式版本,其性能与
YOLOV4
aworkholic
·
2023-09-25 23:37
opencv实例源码演示
#
yolo
opencv
dnn
目标检测
yolo
yolov5
Ultralytics
论文阅读
: Multi-behavior Recommendation with Graph Convolutional Networks(SIGIR2020)
论文链接Motivation:传统推荐模型仅利用一种类型的行为(购买)存在严重的数据稀疏和冷启动问题,利用多种行为的交互数据可以缓解这一问题。现存的多行为推荐模型中存在两点不足:没有捕获不同行为对目标行为的不同影响。忽视了在多行为数据中行为语义的建模。本文构造了一个统一图来表示多行为数据并提出了MBGCN。处理上述两点局限性:通过用户-物品的传播来学习行为强度并且通过物品-物品的传播来捕获行为语义
aaHua_
·
2023-09-25 22:04
论文阅读
论文阅读
人工智能
深度学习
推荐算法
论文阅读
:Heterogeneous Graph Contrastive Learning for Recommendation(WSDM ’23)
论文链接Motivation:在推荐系统中,图神经网络在建模图结构数据上已经变成一个强有力的工具。但是现实生活的推荐语义通常涉及异质关系(像用户的社交关系,物品知识关系的依赖),这些都包含丰富的语义信息去提升表征能力的学习。同时,对比自监督学习在推荐系统中也取得了巨大进步。鉴于此,本文提出异质图对比学习[HeterogeneousGraphContrastiveLearning(HGCL)],它利
aaHua_
·
2023-09-25 22:04
论文阅读
论文阅读
人工智能
深度学习
OpenCV之
YOLOv4
目标检测
个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录前言一、
YOLOV4
简介二、预处理1.获取分类名2.
风间琉璃•
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2023-09-25 21:39
OpenCV
YOLO
人工智能
计算机视觉
YOLO
目标检测
cnn
opencv
多目标跟踪MOT
论文阅读
记录1
后续
论文阅读
见多目标跟踪MOT
论文阅读
记录2多目标跟踪MOT
论文阅读
记录2(持续更新中...)
阿珩#
·
2023-09-25 14:56
多目标跟踪MOT
目标跟踪
论文阅读
人工智能
pytorch实现
yolov4
_v1(数据处理+训练测试+转模型)
参考链接:https://blog.csdn.net/qq_44876051/article/details/107665310?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_baidulandingword-2&spm=1001.2101.3001.4242https://www.cnblogs.com/wujianming-1
尼古拉斯·two_dog
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2023-09-25 11:47
深度学习
yolov4
Understanding Host Network Stack Overheads
论文阅读
笔记
RFS(ReceiveFlowSteering)RFS(Receiveflowsteering)和RPS配合使用。RPS试图在CPU之间平衡收包,但是没考虑数据的本地性问题,如何最大化CPU缓存的命中率。RFS将属于相同flow的包送到相同的CPU进行处理,可以提高缓存命中率。调优:打开RFSRPS记录一个全局的hashtable,包含所有flow的信息。这个hashtable的大小可以在net.
克莱默申克
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2023-09-25 07:56
笔记
笔记
网络科研
网络
论文阅读
- Graph-ToolFormer: To Empower LLMs with Graph Reasoning Ability via Prompt Augmented by ChatGP
目录摘要1INTRODUCTION2相关工作2.1GraphNeuralNetworks2.2LanguageModels2.3PromptTuning3符号、术语定义和问题表述3.1BasicNotations3.2术语定义3.3ProblemFormulation4PROPOSEDMETHOD4.1FrameworkOutline4.2PromptswithAPICalls4.3图推理为导向的
无脑敲代码,bug漫天飞
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2023-09-25 01:17
自然语言处理
论文阅读
prompt
论文阅读
-Group-based Fraud Detection Network on e-Commerce Platforms
目录摘要1Introduction2BACKGROUNDANDRELATEDWORK2.1Preliminaries2.2RelatedWorks3MODEL3.1StructuralFeatureInitialization3.2FraudsterCommunityDetection3.3TrainingObjective4EXPERIMENT4.1ExperimentalSetup4.2Pre
无脑敲代码,bug漫天飞
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2023-09-25 01:17
欺诈检测
论文阅读
ReadPaper
论文阅读
工具
之前看文献一直用的EndNote嘛,但是突然发现了它的一个弊端,就是说每次没看完退出去之后,下次再接着看的时候它不能保留我上一次的位置信息,又要重头开始翻阅,这让我感到很烦躁哈哈。(当然也不知道是不是我哪里没有设置成功或者是怎么样)然后就又了解到了ReadPaper,这个好用多了,简单介绍一下网页版的ReadPaper吧。去浏览器搜索“readpaper官网”:点击进入网页版就够用了:扫码登录:登
每天都是被迫学习
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2023-09-25 00:26
论文
论文阅读
【
论文阅读
】内存数据库并发控制算法的实验研究
内存数据库并发控制算法的实验研究原文链接jos.org.cn/jos/article/pdf/6454摘要并发控制算法的基本思想归纳为"先定序后检验”,基于该思想对现有各类并发控制算法进行了重新描述和分类总结,于在开源内存型分布式事务测试床3TS上的实际对比实验。3TS:3TS:TencentTransactionProcessingTestbedSystem(简称3TS),是腾讯公司CynosD
Tcoder-l3est
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2023-09-24 23:07
论文阅读
数据库
异常检测综述
论文阅读
_异常检测综述论文发表于2009年,典型的综述文章,快速了解异常检测的定义,用途,方法……发表时间比较早,是机器学习异常检测方法的总结。正文50多页,比较长。
xieyan0811
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2023-09-24 09:00
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLO的遥感目标检测(续)
目录3.4YOLOv33.5
YOLOv4
3.6YOLOv5改进的
YOLOv4
算法4.1TripleLoss损失函数的应用
林聪木
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2023-09-24 05:16
目标检测
YOLO
人工智能
论文阅读
和模型解读 UltraGCN: Ultra Simplification of Graph Convolutional Networks for Recommendation
论文阅读
:UltraGCN:UltraSimplificationofGraphConvolutionalNetworksforRecommendation核心代码注释解读个人认为这篇论文的主要贡献点就是用几个
怼怼是酷盖
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2023-09-24 00:10
深度学习
推荐算法
算法
python
神经网络
[
论文阅读
]YOLOV1:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection
摘要我们提出了YOLO,一种新的目标检测方法。之前的目标检测工作重新使用分类器来执行检测。相反,我们将目标检测表述为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类别概率。由于整个检测管道是一个单一的网络,因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。我们的统一架构非常快。我们的基础的YOLO模型以每秒45帧的速度实时处理图像。该网络的一个更小版本,Fasr
不是吧这都有重名
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2023-09-23 13:35
论文阅读
YOLO
目标检测
论文阅读
:AugGAN: Cross Domain Adaptation with GAN-based Data Augmentation
Abstract基于GAN的图像转换方法存在两个缺陷:保留图像目标和保持图像转换前后的一致性,这导致不能用它生成大量不同域的训练数据。论文提出了一种结构感知(Structure-aware)的图像转换网络(image-to-imagetranslationnetwork)。ProposedFramework为了将图像正确地转换,我们需要编码信息包含:1)相互风格信息(Mutualstyle)2)结
BlueagleAI
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2023-09-23 08:15
论文阅读
人工智能
GAN
ECCV2018
DA
20-4-4
论文阅读
:Conditional time series forecasting with convolutional neural networks
卷积神经网络的条件时间序列预测摘要我们提出了一种基于最新深度卷积WaveNet架构的条件时间序列预测方法。拟议的网络包含堆叠的卷积堆栈,使它们可以在预测时访问广泛的历史记录,ReLU激活函数和条件是通过将多个卷积滤波器并行应用于单独的时间序列来执行的,从而可以快速处理数据和利用多元时间序列之间的相关结构。我们使用S&P500,波动率指数,CBOE利率和几种汇率来无条件和有条件地对卷积网络的性能进行
AllTimeStudy
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2023-09-23 05:53
【AutoML--模型搜索】
论文阅读
:Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment
文章目录1.论文概要2.研究背景和动机3.OFA的网络设计3.1ArchitectureSpace(网络配置空间)3.2训练OFA网络3.2.1NaiveApproach3.2.2ProgressiveShrinking(渐进收缩)3.3子网络搜索3.4附:如何实现CNN的参数压缩4.总结1.论文概要论文下载地址:Once-for-All:TrainOneNetworkandSpecializei
ctrl A_ctrl C_ctrl V
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2023-09-23 03:44
模型部署/AutoML
深度学习
人工智能
论文阅读
:Learning quadrupedal locomotion over challenging terrain(SCIENCE ROBOTICS 2020)
简介项目链接:https://leggedrobotics.github.io/rl-blindloco/像LiDAR和相机等外部传感器无法感知地面的诸如摩擦和顺应性等物理特性,在雪地、覆满植被的具有挑战性的地形下,需要将机器人的本体感受作为输入,控制器快速产生针对如保持平衡,避免自我碰撞等等多个目标的全身轨迹规划。材料与方法策略训练:首先利用特权信息XtX_tXt包括机器人的当前状态、地形信息以
u小鬼
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2023-09-22 10:45
论文阅读
论文阅读
【Spatial-Temporal Action Localization(七)】
论文阅读
2022年
文章目录1.TubeR:TubeletTransformerforVideoActionDetection摘要和结论引言:针对痛点和贡献模型框架TubeREncoder:TubeRDecoder:Task-SpecificHeads:2.HolisticInteractionTransformerNetworkforActionDetection摘要和结论引言:针对痛点和贡献模型框架实验思考不足之
三木今天学习了嘛
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2023-09-22 09:50
笔记记录
论文阅读
论文阅读
-MGTAB: A Multi-Relational Graph-Based Twitter Account DetectionBenchmark
目录摘要1.引言2.相关工作2.1.立场检测2.2.机器人检测3.数据集预处理3.1.数据收集和清理3.2.专家注释3.3.质量评估3.4.特征分析4.数据集构建4.1.特征表示构造4.2.关系图构建5.实验5.1.实验设置5.2.基准性能5.3训练集大小的研究5.4社会图关系分析6.结论7.补充资料7.1.特征分析7.2.不同BERT模型的影响7.3实验细节论文链接:https://arxiv.
无脑敲代码,bug漫天飞
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2023-09-22 06:44
社交机器人检测
twitter
FAQ相关
论文阅读
汇总介绍给出rank-k的弊端:1用户需要浏览长list2没有在语义上分组而是简单地组织3很多个FAQ可能回答课问题。用户需找出其中最接近的回答4可能答案在多个文档中被分散的回答任务:对候选进行排序,返回最高得分的那个CQA(社区问答)和FAQ的区别:1CQA的问题比query更长,有主题和主体2CQA与一组用户相关的,FAQ则不是3CQA一个问题多个答案,FAQ仅一个4CQA用户上下文,FAQ不
zhurui_xiaozhuzaizai
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2023-09-22 03:21
自然语言处理
自然语言处理
检索
FAQ
多选项问题候选评估
覆盖了各种学科和领域2sciq数据集一些
论文阅读
1DistractorGenerationforChineseFill-in-the-blankItems2017Proceedingsofth
zhurui_xiaozhuzaizai
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2023-09-22 03:50
自然语言处理
推荐系统
论文阅读
(十八)-阿里巴巴大规模商品的embedding策略
论文:论文地址:https://arxiv.org/abs/1803.02349论文题目:《Billion-scaleCommodityEmbeddingforE-commerceRecommendationinAlibaba》一、背景我们在前面的airbnb那篇文章里面详细介绍了airbnb如何将list(房源)转化为低维的embedding,并运用这些得到的embedding运用到搜索任务的排
推荐系统论文阅读
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2023-09-21 21:10
Language Adaptive Weight Generation for Multi-task Visual Grounding
论文阅读
笔记
LanguageAdaptiveWeightGenerationforMulti-taskVisualGrounding
论文阅读
笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1指代表达式理解3.2指代表达式分割
乄洛尘
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2023-09-21 14:06
RIS_REC
论文阅读
笔记
transformer
深度学习
REC
RES
【Spatial-Temporal Action Localization(六)】
论文阅读
2021年
文章目录1.MultiSports:AMulti-PersonVideoDatasetofSpatio-TemporallyLocalizedSportsActions摘要和结论引言:针对痛点和贡献数据特点2.Actor-Context-ActorRelationNetworkforSpatio-TemporalActionLocalization摘要和结论引言:针对痛点和贡献模型框架实验3.Re
三木今天学习了嘛
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2023-09-21 10:39
论文阅读
论文阅读
_大语言模型_Llama2
英文名称:Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels中文名称:Llama2:开源的基础模型和微调的聊天模型文章:http://arxiv.org/abs/2307.09288代码:https://github.com/facebookresearch/llama作者:HugoTouvron日期:2023-07-19引用次数:1101读后感这是一篇77页
xieyan0811
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2023-09-21 10:57
大模型
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“基于自注意力生成对抗网络的人物姿态迁移技术”
论文阅读
本文以生成对抗网络为基础,提出了基于自注意力生成对抗网络人物姿态迁移模型。自注意力是一种用于在序列数据中捕捉不同位置之间的关系和依赖性的注意力机制,它能让模型在处理序列数据时,根据序列中不同位置之间的相互关系,动态地分配不同位置的重要性权重。这使得模型能够更加有效地关注与当前位置相关的上下文信息,从而更好地捕捉到序列中的长距离依赖关系。生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由生成器(Gener
MT53
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2023-09-21 06:17
生成对抗网络
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人工智能
【
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08】Defect Detection in Electronic Surfaces Using Template-Based Fourier Image Reconstruction
比较老的一篇论文,基于模板的傅里叶图像重建电子表面的缺陷检测关键词:缺陷检测,傅里叶变换(F.T.)、机器视觉、印刷电路板(PCB)、模板匹配。总结:1Abstract一种用于检测和定位非周期性模式图像中小缺陷的新方法。在电子工业中,例如在印刷电路板或集成电路芯片的图像中,通常需要找到并识别微小的缺陷。传统的模板匹配技术通常在图像的局部像素信息上工作,因此对于几何变化、光照变化以及随机噪声非常敏感
不菜不菜
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2023-09-21 06:14
论文阅读
【
论文阅读
09】融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测
2021年中国图象图形学报摘要背景:视频异常行为检测是智能监控技术的研究重点,广泛应用于社会安防领域。当前的挑战之一是如何提高异常检测的准确性,这需要有效地建模视频数据的空间维度和时间维度信息。生成对抗网络(GANs)因其结构优势而被广泛应用于视频异常行为检测。方法:本文提出了一种改进的生成对抗网络方法,用于视频异常行为检测。该方法在生成对抗网络的生成网络U-net部分引入了门控自注意力机制,用于
不菜不菜
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2023-09-21 06:05
计算机视觉
论文精读
论文阅读
生成对抗网络
人工智能
新闻推荐论文笔记(2):Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning
IJCAI2019论文清北与微软亚研出品image.png本文为自己的
论文阅读
笔记,如有错误欢迎指正,转载请联系笔者最近在研究新闻推荐的新方法,本文为系列文章的第二篇,前文请见https://www.jianshu.com
阿瑟_TJRS
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2023-09-20 20:49
Mosaic数据增强
(
Yolov4
提出)
。七十二。
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2023-09-20 14:10
神经网络
【
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07】Anomaly region detection and localization in metal surface inspection
比较老的一篇论文,金属表面检测中的异常区域检测与定位总结:提出了一个找模板图的方法,使用SIFT做特征提取,姿态估计看差异有哪些,Hough聚类做描述符筛选,仿射变换可视化匹配图之间的关系,提出一个搜索方法(降低图像分辨率、设定对比度和匹配数量阈值,指定排名表)。找到这个模板图之后就跟异常图相减,得到残差图像,再提取SIFT关键点,这些关键点对应于图像的异常部位。1Abstract这个实验使用了一
不菜不菜
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2023-09-20 09:48
计算机视觉
论文精读
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【
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】Unified Multi-Dimensional Automatic Evaluation for Open-Domain Conversations with LLMs
前言该文章提出一种利用大模型对open-domain对话进行评估的方法。主要利用一个Prompt,来指示LLMs一次性输出相应的多个指标原文地址:LLM-Eval:UnifiedMulti-DimensionalAutomaticEvaluationforOpen-DomainConversationswithLargeLanguageModels方法基于大模型,提出一个unifiedmulti-
长命百岁️
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2023-09-20 09:17
自然语言处理
论文阅读
LLMs
论文阅读
【
论文阅读
】检索增强发展历程及相关文章总结
文章目录前言Knn-LMInsightMethodResultsDomainAdaptionTuningNearestNeighborSearchAnalysisREALMInsightsMethodKnowledgeRetrieverKnowledge-AugmentedEncoderExpResultAblationStudyCaseStudyDPRInsightMethodExperimen
长命百岁️
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2023-09-20 09:12
自然语言处理
论文阅读
信息检索
论文阅读
【
论文阅读
08】Adaptive Anomaly Detection within Near-regular Milling Textures
2013年,太老了,先不看比较老的一篇论文,近规则铣削纹理中的自适应异常检测1Abstract在钢质量控制中的应用,我们提出了图像处理算法,用于无监督地检测隐藏在全局铣削模式内的异常。因此,我们考虑了基于全局傅里叶的方法和局部剪切波分解来阻尼铣削纹理。这些基于频率的方法与空间域基于模板的自相关进行了比较。作为一种替代方法,所谓的匹配追踪是通过联合傅立叶和基于小波的字典提出的,可以同时利用全局铣削槽
不菜不菜
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2023-09-20 09:40
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《The Dilemma of Parameterizing Propagation Time in Blockchain P2P Network》
论文阅读
笔记
paperAbstract无权限区块链上的传播时间对分散系统的稳定性和性能起着重要作用。在分散的对等网络中,大量的活动被传播到整个节点,从而造成传播延迟。系统的稳定性首先是我们关心的问题。传播延迟为攻击者应用其协议提供了机会。无论是不经过适当的计算直接加速还是减速传播时间,都会给整个区块链系统带来诸多负面影响。在本文中,我们详细地回顾和阐述了在这样一个系统中与传播时间有关的几个参数。我们从数据通信
甸仔向前冲
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2023-09-20 06:59
【Spatial-Temporal Action Localization(四)】
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2019年
文章目录1.YouOnlyWatchOnce:AUnifiedCNNArchitectureforReal-TimeSpatiotemporalActionLocalization摘要和结论引言:针对痛点和贡献相关工作模型框架实验2.STEP:Spatio-TemporalProgressiveLearningforVideoActionDetection摘要和结论引言:针对痛点和贡献模型框架Sp
三木今天学习了嘛
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2023-09-20 02:37
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:《Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation》
真真真好久没有更新
论文阅读
了(论文也在库存状态……)一下子就六月底了这个月真的好快但希望这个月的努力会有收获!
LiBiscuit
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2023-09-19 23:35
【
论文阅读
06】A Vision Based System for Anomaly Detection and Classification in Additive Manufacturing
2019IEEEConferenceonSustainableUtilizationandDevelopmentinEngineeringandTechnologies(CSUDET)一个会议增材制造异常检测与分类基于视觉的系统1Abstract本文提出了一种在3D打印机上安装基于视觉的系统的方法,以便在打印过程中检测和分类异常。因此,引入质量监测检查打印过程,以确保发生缺陷最小,如果出现缺陷,减
不菜不菜
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2023-09-19 10:21
论文阅读
[
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]A ConvNet for the 2020s
摘要视觉识别的咆哮的20年代开始于ViTs的引入,它很快取代了卷积神经网络,成为最先进的图像分类模型。另一方面,一个原始的ViT在用于一般的比如目标识别和语义分割的计算机视觉任务的时候面临困难。层次Transformer(例如,Swin-Transformer),它重新引入了几个卷积神经网络先验,使Transformer作为通用视觉主干实际上可行,并在各种视觉任务中表现出卓越的性能。然而,这种混合
不是吧这都有重名
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2023-09-19 10:51
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- Natural Language is All a Graph Needs
目录摘要IntroductionRelatedWork3InstructGLM3.1Preliminary3.2InstructionPromptDesign3.3节点分类的生成指令调整3.4辅助自监督链路预测4Experiments4.1ExperimentalSetup4.2MainResults4.2.1ogbn-arxiv4.2.2Cora&PubMed4.3AblationStudy4.
无脑敲代码,bug漫天飞
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2023-09-19 10:49
自然语言处理
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【
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05】图像异常检测研究现状综述
1图像异常检测任务图像异常检测任务根据异常的形态可以分为定性异常的分类和定量异常的定位两个类别.定性异常的分类:整体地给出是否异常的判断,无需准确定位异常的位置。如图2左上图所示,左侧代表正常图像,右侧代表异常图像,在第1行中,模型仅使用服饰数据集中衣服类型的样本进行训练,则其他类别的样本图像(鞋子等)对模型来说都是需要检测的异常样本,因为他们在纹理、结构和语义信息等方面都不相同.又或者如第2行所
不菜不菜
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2023-09-19 10:19
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:轻量级网络之shuffleNetV2—— ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
文章是去年的,但是感觉思路很清晰,被说服了,觉得超牛逼。之前没有好好看,真的是打脸max。还是要好好看论文啊,不要就听名字。这篇文章主要是对v1的改进。思考向,flops是衡量一个model速度的唯一考量么?当然不是啦,还有计算平台以及内存访问代价(memoryaccesscost,MAC)等等等。所以呢,就有了v2,并且提出了一些设计模型的通用准则。现有的度量计算复杂度的指标是flops,也就是
涂山容容
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2023-09-19 04:24
论文阅读
--You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery
Title:YouOnlyLookTwice:RapidMulti-ScaleObjectDetectionInSatelliteImageryAbstract:Detectionofsmallobjectsinlargeswathsofimageryisoneoftheprimaryproblemsinsatelliteimageryanalytics.Whileobjectdetectioni
追忆苔上雪
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2023-09-18 19:22
paper
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目标检测
人工智能
计算机视觉
遥感检测
YOLO
Pytorch-
YOLOv4
梳理——原理和复现
yolov1到yolov3的梳理:YOLO总结,从YOLOv1到YOLOv3_追忆苔上雪的博客-CSDN博客首先说一点,就是
yolov4
的分支有点多,先梳理一下出现的顺序。
追忆苔上雪
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2023-09-18 19:46
深度学习
pytorch
YOLO
人工智能
yolov4
python
目标检测
深度学习
Retinexformer
论文阅读
笔记
Retinexformer:One-stageRetinex-basedTransformerforLow-lightImageEnhancement清华大学、维尔兹堡大学和苏黎世联邦理工学院在ICCV2023的一篇transformer做暗图增强的工作,开源。文章认为,Retinex的I=R⊙LI=R\odotLI=R⊙L假设干净的R和L,但实际上由于噪声,并不干净,所以分别为L和R添加干扰项,
ssf-yasuo
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2023-09-18 19:26
论文阅读笔记
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笔记
《META KNOWLEDGE CONDENSATION FOR FEDERATED LEARNING》
论文阅读
《METAKNOWLEDGECONDENSATIONFORFEDERATEDLEARNING》挺有槽点的一篇论文,公式的符号感觉挺乱的,细节也没有交代清楚,而且方法堆砌得有点多。
volcanical
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2023-09-18 17:30
联邦学习
联邦学习
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论文笔记
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