【论文阅读】YOLOv4: 第30页

论文阅读：SPPnet：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

文章目录1、网络总述2、为什么CNN需要固定的输入3、crop与wrap4、Visualizationofthefeaturemaps.5、不同池化尺度下的win与stride计算6、Multi-sizetraining7、Full-imageRepresentationsImproveAccuracy8、SPPnet应用到目标检测上9、模型集成：ModelCombinationforDetect

贾小树·2023-09-17 19:41

Self-paced Multi-grained Cross-modal Interaction Modeling for Referring Expression Comprehension论文阅读

Self-pacedMulti-grainedCross-modalInteractionModelingforReferringExpressionComprehension论文阅读笔记一、Abstract

乄洛尘·2023-09-17 13:32

《MixConv--混合的深度卷积核》论文阅读笔记

MixNet 这篇文章来自谷歌大脑，是最近（19年7月）刚挂出来的，然后应该是发表在了BMVC2019上。原文可见MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels。摘要深度卷积在现代高效卷积神经网络中越来越受欢迎，但其核大小却常常被忽略。在本文中，我们系统地研究了不同核大小的影响，并观察到将不同尺寸核的优点结合起来可以获得更好的精度和效率。在此基础上，我们提出

JR_Chan·2023-09-17 07:55

【论文阅读】Untargeted Backdoor Attack Against Object Detection（针对目标检测的无目标后门攻击）

文章目录一.论文信息二.论文内容0.摘要1.论文概述2.背景介绍3.作者贡献4.重点图表一.论文信息论文题目：UntargetedBackdoorAttackAgainstObjectDetection（针对目标检测的无目标后门攻击）发表年份：2023-ICASSP（CCF-B）作者信息：ChengxiaoLuo（清华大学深圳国际研究生院）YimingLi（清华大学深圳国际研究生院）YongJia

AISecurity盐究员·2023-09-17 05:16

【论文阅读】Cornus: Atomic Commit for a Cloud DBMS with Storage Disaggregation

CornusPaperPreknowledgeShare-NothingRelatedWorkCornus:AtomicCommitforaCloudDBMSwithStorageDisaggregationABSTRACT传统2PC存在两个限制（缺点）LongLatency：longlatencyduetotwoeagerlogwritesonthecriticalpath？（性能问题：无论是在

Tcoder-l3est·2023-09-17 04:24

论文阅读之Robot Learning System Based on Adaptive Neural Control and Dynamic Movement Primitives

论文阅读其实就是用自己的话讲一遍，然后理解其中的方法0、论文基本信息为什么阅读这篇论文：因为它获得了2022年度IEEETNNLS最佳论文奖，年度唯一最佳论文奖(OutstandingPaperAward

Time_Memory_cici·2023-09-16 21:54

[论文阅读] SADGA: Structure-Aware Dual Graph Aggregation Network for Text-to-SQL

“SADGA:Structure-AwareDualGraphAggregationNetworkforText-to-SQL”是一篇text2sql领域的论文，发布于NeurIPS2021。原文链接：https://arxiv.org/abs/2111.00653项目代码链接：https://github.com/DMIRLAB-Group/SADGA总体概括文章内容就是——文章使用图结构作为q

__Wwinky·2023-09-16 06:06

【Spatial-Temporal Action Localization（一）】认识时空动作定位

文章目录任务定义任务难点数据集任务现状评估指标可以思考的创新的角度不错的博客，还有框架推荐南京大学开源MultiSports：面向体育运动场景的细粒度多人时空动作检测数据集…论文阅读推荐、VideoUnderstanding

三木今天学习了嘛·2023-09-16 02:05

【Spatial-Temporal Action Localization（三）】论文阅读2018年

文章目录1.AVA:AVideoDatasetofSpatio-temporallyLocalizedAtomicVisualActions时空局部原子视觉动作的视频数据集摘要和结论模型框架思考不足之处时间信息对于识别AVA类别有多重要？定位与识别相比有何挑战性？哪些类别具有挑战性？训练样本的数量有多重要？2.AProposal-BasedSolutiontoSpatio-TemporalActi

三木今天学习了嘛·2023-09-16 02:04

opencv dnn模块示例(16) 目标检测 object_detection 之 yolov4

本文说明yolov4的网络改进和测试情况。文章目录1、前言2、Yolov42.1

aworkholic·2023-09-15 23:30

【论文阅读系列】NWD-Based Model | 小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA) 计算机视觉

NWD-BasedModel|小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA)计算机视觉参考：博客1知乎2在这里进行纪录分享，这是有用的资料，避免之后再寻找相当麻烦。小目标检测是一个非常具有挑战性的问题，因为小目标只包含几个像素大小。作者证明，由于缺乏外观信息，最先进的检测器也不能在小目标上得到令人满意的结果。作者的主要观察结果是，基于IoU(IntersectionoverUni

北屿白·2023-09-15 08:28

【CVPR2022】ST-MVDNet:Modality-Agnostic Learning for Radar-Lidar Fusion in Vehicle Detection论文阅读分析与总结

Challenge：之前的研究都是在假设模型总是可以访问两个无错误传感器输入的情况下，MVDNet多模态输入模型其中一个传感器不可用或丢失，模型可能会寄。而直接屏蔽一个输入流的强数据增强，将使模型依赖于一个清晰的蒸汽而忽略缺失的流，直接随机缺失传感器训练的模型不能有效地融合两个传感器的两个特征。模型学习更多的是每个模态单独工作，以便即使缺少一个传感器，它也能够生成预测。Contribution：1

zhSunw·2023-09-15 05:30

【ICASSP 2023】ST-MVDNET++论文阅读分析与总结

主要是数据增强的提点方式。并不能带来idea启发，但对模型性能有帮助Challenge：少有作品应用一些全局数据增强，利用ST-MVDNet自训练的师生框架，集成了更常见的数据增强，如全局旋转、平移、缩放和翻转。Contribution：1.介绍了激光雷达雷达车辆检测模型的几何增强。2.提出了一个师生框架名称STMVDNet++，并结合几何增强和噪声增强来训练广义融合模型。3.在ORR数据集上so

zhSunw·2023-09-15 05:30

【CVPR2020】DEF：Seeing Through Fog Without Seeing Fog论文阅读分析与总结

Challenge：之前网络架构的设计假设数据流是一致的，即出现在一个模态中的对象也出现在另一个模态中。然而，在恶劣的天气条件下，如雾、雨、雪或极端照明条件，多模态传感器配置中的信息可能不对称。不同传感器在特征提取阶段单独处理，在存在不对称测量失真的情况下，融合性能比单传感器差。Contribution：1.第一个恶劣天气下的大型多模态驾驶数据集，激光雷达、相机、雷达、门控近红外传感器和FIR传感

zhSunw·2023-09-15 05:00

【论文阅读】通过自适应表面细化从 NeRF 恢复精细的纹理网格

【论文阅读】通过自适应表面细化从NeRF恢复精细的纹理网格Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1.NeRFforSceneReconstruction2.2.SurfaceMeshforSceneReconstruction2.3

WoooChi·2023-09-15 05:56

【CVPR2021】MVDNet论文阅读分析与总结

Challenge：现有的目标检测器主要融合激光雷达和相机，通常提供丰富和冗余的视觉信息利用最先进的成像雷达，其分辨率比RadarNet和LiRaNet中使用的分辨率要细得多，提出了一种有效的深度后期融合方法来结合雷达和激光雷达信号。MVDNet本质是将雷达强度图与激光雷达点云深度融合，以利用它们的互补能力。Contribution：1.提出了一种深度后期融合检测器MVDNet，可以有效地利用激光

zhSunw·2023-09-15 05:25

【论文阅读】MARS：用于自动驾驶的实例感知、模块化和现实模拟器

【论文阅读】MARS：用于自动驾驶的实例感知、模块化和现实模拟器Abstract1Introduction2Method2.1SceneRepresentation2.3TowardsRealisticRendering2.4Optimization3.1PhotorealisticRendering3.2Instance-wiseEditing3.3Theblessingofmodulerdes

WoooChi·2023-09-15 05:23

Mendeley Linux下无法输入中文问题

UbuntuArch下载ArchDebian9插件Google的MendeleyWebImporter插件，方便导入浏览器上的论文到mendeley中问题情况Mendeley是一款协助学术研究的工具，可以作为自己的论文阅读库

zhaolongkzz·2023-09-15 03:44

解决Mendeley Linux下无法输入中文

https://www.findhao.net/easycoding/2287问题描述Mendeley是一款协助学术研究的工具，可以作为自己的论文阅读库，方便整理读过的论文，同时它自带的阅读标注工具也还算好用

益达915·2023-09-15 03:12

《论文阅读》常识感知的提示用于可控的同情对话生成 2023 AAAI

《论文阅读》常识感知的提示用于可控的同情对话生成前言简介基础知识即插即用（PlugandPlay）FutureDiscriminators（FUDGE）动机数据集方法前言你是否也对于理解论文存在困惑？

365JHWZGo·2023-09-14 18:53

【Spatial-Temporal Action Localization（二）】论文阅读2017年

文章目录1.ActionVLAD:Learningspatio-temporalaggregationforactionclassification[code](https://github.com/rohitgirdhar/ActionVLAD/)[](https://github.com/rohitgirdhar/ActionVLAD/)摘要和结论引言：针对痛点和贡献相关工作模型框架思考不足之

三木今天学习了嘛·2023-09-14 09:06

论文阅读：BotFinder: A Novel Framework for Social Bots Detection in Online Social Networks Based

目录摘要1Introduction3OurProposedMethod:BotFinder3.1Overview3.2Step1:FeatureEngineering3.3Step2:SimilarityCalculation3.4Step3:communitydetection4Experiment4.2Dataprocessing论文链接：https://assets.researchsqua

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-14 09:05

[论文阅读]Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design

摘要最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力(例如，theSqueeze-and-Excitationattention)对于提高模型的性能有显著的效果，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意图非常重要。在本文中，我们提出了一种新的移动网络注意力机制，将位置信息嵌入到通道注意力中，我们称之为“坐标注意力”。与通过二维全局池化将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同

不是吧这都有重名·2023-09-14 09:05

论文阅读 - Outlier detection in social networks leveraging community structure

目录摘要1.Introduction2.Relatedworks3.Preliminaries3.1.模块化度量3.2.Classesofoutliers3.2.1.点异常3.2.2.Contextualanomalies3.2.3.Collectiveanomalies3.3.Problemdefinition3.4.Outliersscore4.Methodology4.1.Proposeda

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-14 09:31

论文阅读之Learning and Generalization of Motor Skills by Learning from Demonstration

0、论文基本信息DMP经典论文论文题目：LearningandGeneralizationofMotorSkillsbyLearningfromDemonstration会议名称：2009ICRA论文作者：PeterPastor,HeikoHoffmann,TaminAsfourandStefanSchaal作者简介：StefanSchaal是美国UniversityofSouthernCalif

Time_Memory_cici·2023-09-14 03:24

论文阅读辅助利器-Zotero-GPT

Zotero支持Windows、MacOS、Linux、iOS等多个平台由于开源，所以它拥有了海量插件的支持，这让zotero成为最好用的论文阅读和写作工具之一。

软件聚导航·2023-09-14 02:14

论文阅读：E3: Energy-Efficient Microservices on SmartNIC-Accelerated Servers

摘要：我们研究了使用SmartNIC加速服务器在数据中心执行基于微服务的应用程序，发现通过将合适的微服务卸载到智能NIC的低功耗处理器上，我们可以提高服务器的能量效率，而不会造成延迟损失。然而，作为主机数据路径中的异构计算基板，SmartNIC为微服务平台带来了几个挑战：网络流量路由和负载平衡，异构硬件上的微服务放置，以及共享智能NIC资源的争用。我们介绍了E3，一个用于SmartNIC加速服务器

阿明DunDunDun·2023-09-14 01:56

ACL论文阅读笔记_2019-10-20

EffectsofCreativityandClusterTightnessonShortTextClusteringPerformance摘要语料库的属性有：词汇的多样程度相关文档集群的紧密程度语料库的属性往往影响聚类算法的表现，本文研究了多个语料库中不同相似度指标和聚类算法的多种组合下这些属性的影响，结果表明，对于语言学创造性强的语料库，用k-means算法进行聚类时，语意相似度指标的聚类效果

雨住多一横·2023-09-13 23:40

yolov4+deepsort（yolo目标检测+自适应卡尔曼滤波追踪+毕业设计代码）

该项目使用了YOLOv4目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪。

阿利同学·2023-09-13 00:02

论文阅读 (100)：Simple Black-box Adversarial Attacks (2019ICML)

文章目录1概述1.1要点1.2代码1.3引用2背景2.1目标与非目标攻击2.2最小化损失2.3白盒威胁模型2.4黑盒威胁模型3简单黑盒攻击3.1算法3.2Cartesian基3.3离散余弦基3.4一般基3.5学习率ϵ\epsilonϵ3.6预算1概述1.1要点题目：简单黑盒对抗攻击(Simpleblack-boxadversarialattacks)策略：提出了一个在黑盒设置下构建对抗图像的简单方

因吉·2023-09-12 17:42

[论文阅读]Visual Attention Network原文翻译

[论文链接]https://arxiv.org/abs/2202.09741摘要虽然一开始是被设计用于自然语言处理任务的，但是自注意力机制在多个计算机视觉领域掀起了风暴。然而，图像的二维特性给自注意力用于计算机视觉带来了三个挑战。（1）将图像视作一维序列忽视了它们的二维结构；（2）二次复杂度对于高分辨率图像来说太昂贵了；（3）它只捕获了空间适应性而忽略了通道适应性。本文我们提出了一种新颖的被叫

不是吧这都有重名·2023-09-12 16:02

开放域问答论文阅读-Investigating the Factual Knowledge Boundary of Large Language Models with Retrieval Augme

论文链接：2307.11019.pdf(arxiv.org)Abstract知识密集型任务（例如，开放域问答（QA））需要大量事实知识，并且通常依赖外部信息的帮助。最近，大型语言模型（LLM）（例如ChatGPT）在利用世界知识解决各种任务（包括知识密集型任务）方面表现出了令人印象深刻的能力。然而，目前尚不清楚LLM能够如何感知他们的事实知识边界，特别是他们在结合检索增强时的表现。在这项研究中，我

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-12 07:24

论文阅读-A General Language for Modeling Social Media Account Behavior

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.00639v1.pdf目录摘要1Introduction2Relatedwork2.1Automation2.2Coordination3BehavioralLanguageforOnlineClassification3.1BLOCalphabets3.1.1Actionalphabet3.1.2Contentalphabets3.

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-12 07:51

《论文阅读20》RoReg: Pairwise Point Cloud Registration With Oriented Descriptors and Local Rotations

一、论文研究领域：点云配准论文：RoReg:PairwisePointCloudRegistrationWithOrientedDescriptorsandLocalRotationsIEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence稿件于2022年9月5日收到;2023年1月18日修订;2023年2月5日接受github链接论文链接二、

Darren_pty·2023-09-12 03:38

LLFormer 论文阅读笔记

Ultra-High-DefinitionLow-LightImageEnhancement:ABenchmarkandTransformer-BasedMethod这是南京大学在AAAI2023发表的一篇AAAI2023超高清图像暗图增强的工作。提出了一个超高清暗图增强数据集，提供了4K和8K的图片，同时提出了一个可用于暗图增强的transformer网络结构。数据集4K的有5999对训练和21

ssf-yasuo·2023-09-12 01:10

COMO-ViT论文阅读笔记

Low-LightImageEnhancementwithIllumination-AwareGammaCorrectionandCompleteImageModellingNetwork这是一篇美团、旷视、深先院、华为诺亚方舟实验室、中国电子科技大学五个单位合作的ICCV2023的暗图增强论文，不过没有开源代码。文章的贡献点一个是提出了GlobalGammaCorrectionModule和Lo

ssf-yasuo·2023-09-12 01:40

自动驾驶入门日记-15-2018CVPR自动驾驶论文阅读

我爱大头老婆·2023-09-12 00:54

两个好用的数据标注软件labelme和CVAT

我们使用yolov3、yolov4、yolov5、yolov8等训练自己的权重时，需要有大量标注好的数据集，这里有两个好用的数据标注软件labelme和CVAT一、labelmelabelme：https

Time_Memory_cici·2023-09-11 21:11

浅析目标检测入门算法：YOLOv1,SSD,YOLOv2,YOLOv3,CenterNet,EfficientDet,YOLOv4

本文致力于让读者对以下这些模型的创新点和设计思想有一个大体的认识，从而知晓YOLOv1到YOLOv4的发展源流和历史演进，进而对目标检测技术有更为宏观和深入的认知。

德彪稳坐倒骑驴·2023-09-11 11:06

AI系统论文阅读：SmartMoE

提出稀疏架构是为了打破具有密集架构的DNN模型中模型大小和计算成本之间的连贯关系的——最著名的MoE。MoE模型将传统训练模型中的layer换成了多个expertsub-networks，对每个输入，都有一层specialgatingnetwork来将其分配到最适合它的expert中，然后被expert处理。于此对应，很多expert会不得不处理多个输入，但另一些则几乎不处理输入——data-se

诗子黎·2023-09-11 06:20

VL系列 Exchanging-based Multimodal Fusion with Transformer 论文阅读笔记

多模态融合Exchanging-basedMultimodalFusionwithTransformer论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1深度多模态融合四、方法4.1低维投影和embedding

乄洛尘·2023-09-10 21:45

论文阅读“Self-supervised Graph Convolutional Network for Multi-view Clustering”

XiaW,WangQ,GaoQ,etal.Self-supervisedGraphConvolutionalNetworkforMulti-viewClustering[J].IEEETransactionsonMultimedia,2021.摘要翻译现有的基于图卷积网络(GCN)的多视图学习方法，尽管有初步的有希望的结果，但由于直接使用图结构作为视图描述符，可能会抑制多媒体数据的多视图学习能力。

掉了西红柿皮_Kee·2023-09-10 16:20

论文阅读“Text Level Graph Neural Network for Text Classification”

HuangL,MaD,LiS,etal.TextLevelGraphNeuralNetworkforTextClassification[C]//Proceedingsofthe2019ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingandthe9thInternationalJointConferenceonNaturalLangua

掉了西红柿皮_Kee·2023-09-10 16:36

1.论文结构

论文阅读步骤泛读标题摘要结论小标题和图表自测论文解决什么问题论文采用了什么方法论文达到了什么效果精读选出精华，仔细阅读，找出问题中关键内容总览全文，归纳总结，论文中创新点，关键点，启发点1.论文提出/采用什么方法

mi_chu·2023-09-10 08:54

Asymmetric Gained Deep Image Compression With Continuous Rate Adaptation文献复现

小夭。·2023-09-10 08:42

IGFormer: Interaction Graph Transformer for Skeleton-based Human Interaction Recognition 论文阅读

论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.12100摘要人机交互识别在许多应用中都非常重要。识别交互的一个关键线索是交互的身体部位。在这项工作中，我们提出了一种新颖的交互图变换器（IGFormer）网络，通过将交互身体部位建模为图形来进行基于骨架的交互识别。更具体地说，所提出的IGFormer根据交互身体部位之间的语义和距离相关性构建交互图，并通过基于学习图聚合交互身体部位的

魔法少女玛格姬·2023-09-10 07:21

用树莓派4b构建深度学习应用（三）OpenCV篇

imageimageOpenCV4.4新特性让我们先看一下OpenCV4.4的新特性：i.支持YOLOv4；i.SIFT专利到期，移入到了主存储库；i.ONNX：添加对Resnet_backbone（Torchvision

bluishfish·2023-09-09 22:33

【论文阅读笔记】车辆重识别

第一章第二章2.1深度学习框架及模型暂未写2.2特征提取方法概述2.2.1手工设计特征暂未写2.2.2基于局部特征的ReID方法1.关注局部的localfeature常用的提取局部特征的思路是使用关键点定位，区域分割。2.（肖等人）强化学习以弱监督的方式自适应地在细粒度域中找到区分区域。3.（赵等人）多元化的视觉注意网络减轻依赖强烈监督的信息，学习局部关键区域4.ZhongdaoWang发表的车辆

菜菜子-·2023-09-09 21:24

【论文阅读】Consensus-Based Distributed Cooperative Perception for Connected and Automated Vehicles

小威W·2023-09-09 08:54

《Measuring Quality of Services (QoS) of Several Forwarding Strategies on ...》论文阅读笔记

paperAbstract互联网的发展已显示出TCP/IP体系结构的局限性，并迫使从业人员发明了一种新的体系结构，该体系结构更能够支持基于内容的分发的大规模实现。如今，命名数据网络（NDN）已成为突破性的替代解决方案，并且是下一代Internet体系结构的潜在选择。在本文中，我们进行了调查，以扩展现有的转发策略以支持上下文信息网络并提高服务质量。我们测试此方案以处理各种类型的用户应用程序，例如Vo

甸仔向前冲·2023-09-09 08:29

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【论文阅读】YOLOv4: