【论文阅读】YOLOv4: 第44页

MMTM论文阅读

cx_0401·2023-04-19 11:33

【论文阅读】（20230410-20230416）论文阅读简单记录和汇总

（20230410-20230416）论文阅读简单记录和汇总2023/04/09：很久没有动笔写东西了，这两周就要被抓着汇报了，痛苦啊呜呜呜呜呜目录(CVPR2023):TemporalInterpolationIsAllYouNeedforDynamicNeuralRadianceFields

倘若我问心无愧呢丶·2023-04-19 07:08

解决darknet_ros配置yolo_v4时出现train=1的问题

rosmelodic，cuda10.2（务必确认系统版本和JetPack版本对应，不然大概率出问题，详见JetPackArchive|NVIDIADeveloper）darknet_ros移植yolo_v4教程：Yolov4

Chenliang Pan·2023-04-18 23:09

Jetson nano-Ubuntu18.04配置darknet环境-YOLOv4

文章目录一、配置darknet环境二、测试一、配置darknet环境YOLO官方网址：https://pjreddie.com/darknet/yolo/YOLOv4项目地址：https://github.com

綠_豆·2023-04-18 23:39

Video Question Answering: Datasets, Algorithms and Challenges 论文阅读

论文地址：2203.01225v1.pdf(arxiv.org)一篇VQA的综述摘要视频问题回答（VideoQA）旨在根据给定的视频回答自然语言问题。随着联合视觉和语言理解的最新研究趋势，它引起了人们的关注。然而，与imageQA相比，VideoQA在很大程度上没有被逐渐解散，并且进展缓慢。尽管已经不断提出了不同的算法，并在不同的VideoQA数据集上显示了成功，但我们发现缺乏有意义的调查来对它们

魔法少女玛格姬·2023-04-17 22:28

论文阅读——LIFT: Learned Invariant Feature Transform

一、概述本文是一篇非常经典的基于深度学习的局部特征提取的论文，也是最早将特征检测和描述放在一起优化（即jointlearning）的论文之一。此前对于局部特征描述的各个模块，包括兴趣点检测、方向估计和特征描述，均已有相应的基于CNN的方法提出，其中深度特征描述这一方向吸引了大部分关注，而兴趣点检测上的成果相对少一些。本文则认为之前对于单独模块的研究报道的高性能，在实际任务pipeline中可能

吃远·2023-04-17 21:28

【YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进NO.60】损失函数改进为wiou

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

人工智能算法研究院·2023-04-17 20:33

machine unlearning 论文阅读笔记

文章目录前言概要导论unlearning定义SISA系统时间复杂度实验测试总结前言做一篇发表在顶会S&P-42nd42^{nd}42ndIEEESymposiumofSecurityandPrivacy的paper阅读笔记MachineUnlearning这是一篇关于机器遗忘学习的paper,顾名思义,machineunlearning就是让训练好的模型遗忘掉特定数据训练效果/特定参数,以达到保护

fa1c4·2023-04-17 17:04

论文阅读：One-Shot Video Object Segmentation

论文名字One-ShotVideoObjectSegmentation来源2017IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)年份2017.4.13作者S.CaellesK.-K.ManinisJ.Pont-TusetL.Leal-TaixéD.CremersL.VanGoolETHZürichTUMünchen核心点提出基于全

三金samkam·2023-04-17 16:26

YOLOV4-学习知识梳理

参考文章链接：https://blog.csdn.net/weixin_41560402/article/details/106119774https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/13845974.htmlhttps://blog.csdn.net/c2250645962/article/details/106210730/https://www.c

ruixia_chen·2023-04-17 14:39

【论文阅读】[JBHI] VLTENet、[ISBI]

[JBHI]VLTENet论文连接：VLTENet:ADeep-Learning-BasedVertebraLocalizationandTiltEstimationNetworkforAutomaticCobbAngleEstimation|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplorePublishedin:IEEEJournalofBiomedicalandHealthIn

우 유·2023-04-17 12:25

# 切削加工形貌的相关论文阅读【1】-球头铣刀铣削球面的表面形貌建模与仿真研究

切削加工形貌论文【1】-球头铣刀铣削球面的表面形貌建模与仿真研究1.论文【2】-球头铣刀加工表面形貌建模与仿真1.1切削加工形貌仿真-考虑的切削参数1.2其他试验条件1.3主要研究目的1.4试验与分析结果1.5面粗糙度的评价指标2.论文【1】-球头铣刀加工球面（曲面）的形貌仿真预测2.1仿真方法的差异2.2两种走刀路径的仿真结果比较2.3主要试验结果比较参考文献资料前言：本系列旨在通过对一些切削加

cnjs1994·2023-04-17 12:08

论文阅读【2】-SepViT: Separable Vision Transformer论文结构漫谈与Python实现测试

可分离卷积+ViT实现轻量级transformer结构1.论文主要工作1.1摘要内容1.2写作动机（Motivations）1.2.1TransformerPatch结构的巨大计算量问题1.2.2Swin：针对计算量的优化1.2.3Twins：针对边缘端部署优化1.2.4Cswin：存在吞吐量问题1.2.5提出SepViT结构2.轻量级模型：从AlexNet的分组卷积到MobileNet系列3.P

cnjs1994·2023-04-17 12:08

论文阅读【1】--PCWGAN-GP: A New Method for Imbalanced Fault Diagnosis of Machines

cnjs1994·2023-04-17 11:07

论文阅读（12）与其他后生动物相比，水母被动能量的重新获取有助于推进优势（2013）

与其他后生动物相比，水母被动能量的重新获取有助于推进优势(2014)原文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.130698311014年的好文，应该是早期研究水母被动能量捕获的经典论文，文章内容非常精简，建议耐心阅读，我始终觉着水母的运动太美了，不像是这个世界的一种生物一般，它们的运动非常依赖于环境的交互，这让我想起《三体：死神永生》中光速飞船和赫尔辛根

汤姆和佩琦·2023-04-17 10:44

Table Transformer做表格检测和识别实践

论文讲解可以参考【论文阅读】PubTables-1

转身之后才不会·2023-04-17 10:27

论文阅读 --- Xception

关于图像分类的论文《Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions》，论文链接：arxiv.org/abs/1610.02357读论文前先了解下ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）ImageNet项目是一个用于视觉对象识别软件研究的大型可视化数据库。超过1400万的图像URL被ImageNet手动注释，以指示图片中的对

rrrwx·2023-04-17 06:36

论文阅读_GLaM

论文信息name_en:GLaM：EfficientScalingofLanguageModelswithMixture-of-Expertsname_ch:GLaM：使用混合专家有效扩展语言模型paper_addr:http://arxiv.org/abs/2112.06905doi:10.48550/arXiv.2112.06905date_read:2023-03-26date_publis

xieyan0811·2023-04-17 04:16

文本分类论文阅读

1.ChineseBERT:ChinesePretrainingEnhancedbyGlyphandPinyinInformation（ACL2021）字形嵌入根据汉字的不同字体获得，能够从视觉特征中捕捉汉字语义，拼音嵌入表征汉字的发音，解决了汉语中非常普遍的异义异义现象(同一汉字有不同的发音，不同的意思)。汉字字形背后丰富的语义应该增强汉语自然语言处理模型的表现力。汉语中存在非常普遍的异音现象，

是Perryl呀·2023-04-17 04:45

[图神经网络]视觉图神经网络ViG(Vision GNN)--论文阅读

国际惯例：论文地址https://arxiv.org/pdf/2206.00272.pdfgit地址https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/vig_pytorch相较于之前将GNN和CNN结合的图像处理算法，ViG创新的将GNN直接用在了特征提取上。不再需要借用CNN提取的特征来构造图结构，这一点和ViT有

ViperL1·2023-04-17 02:12

论文阅读第一篇：mutual context model

论文阅读第一篇：RecognizingHuman-ObjectInteractionsinStillImagesbyModelingtheMutualContextofObjectsandHumanPoses

山城过雨·2023-04-16 20:58

论文阅读——Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas

论文阅读之AttentionUNet将注意力机制引入到UNet辅助进行医学图像分割摘要本文创新之处在于提出了AttentionGate注意门用于学习不同形状/大小的目标。

黄小米吖·2023-04-16 12:38

论文阅读 —— Graph Self-Supervised Learning: A Survey （自监督图学习综述）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.00111.pdf目录摘要1引言2定义和符号（notation）2.1术语定义2.2符号3框架和分类3.1图自监督学习的统一框架和数学公式3.2图自监督学习的分类3.3自我监督训练计划的分类3.4下游任务分类4基于生成的方法4.1特征生成4.2结构生成5基于属性的辅助方法5.1辅助属性分类5.1.1基于聚类的方法5.1.2基于成对关系

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-16 09:39

论文阅读 - ANEMONE: Graph Anomaly Detection with Multi-Scale Contrastive Learning

目录摘要1简介2问题陈述3PROPOSEDANEMONEFRAMEWORK3.1多尺度对比学习模型3.1.1增强的自我网络生成3.1.2补丁级对比网络3.1.3上下文级对比网络3.1.4联合训练3.2统计异常估计器4EXPERIMENTS4.1ExperimentalSetup4.1.1Datasets4.1.2Baselines4.1.3Metric4.2有效性评价4.3AblationStud

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-16 09:09

【目标检测论文阅读笔记】Extended Feature Pyramid Network for Small Object Detection

（未找到代码，只有yaml文件）Abstract.小目标检测仍然是一个未解决的挑战，因为很难提取只有几个像素的小物体的信息。虽然特征金字塔网络中的尺度级对应检测缓解了这个问题，但我们发现各种尺度的特征耦合仍然会损害小物体的性能。在本文中，我们提出了扩展特征金字塔网络(EFPN)，它具有专门用于小目标检测的超高分辨率金字塔层级。具体来说，我们设计了一个名为特征纹理传输(FTT)的新模块，用于超分辨特

YoooooL_·2023-04-16 06:53

【目标检测论文阅读笔记】Small-object detection based on YOLOv5 in autonomous driving systems

Abstract随着自动驾驶领域的快速发展，对更快、更准确的目标检测框架的需求已成为必需。许多最近的基于深度学习的目标检测器在各种实时驾驶应用程序中显示出令人信服的大型目标检测性能。然而，由于这些目标的复杂性，检测交通标志和交通信号灯等小目标是一项具有挑战性的任务。此外，由于恶劣天气和低光照条件导致的前景/背景不平衡和视角变形的存在，少数图像中存在的复杂性进一步使得难以准确检测小目标。在这篇位置中

YoooooL_·2023-04-16 06:53

【目标检测论文阅读笔记】Reducing Label Noise in Anchor-Free Object Detection

（Augmentationforsmallobjectdetection）Abstract当前的anchor-free无锚目标检测器将空间上落在真值框预定义中心区域内的所有特征标记为正。这种方法会在训练过程中产生标签噪声，因为这些正标记的特征中的一些可能位于背景或遮挡物目标上，或者它们根本不是判别性特征。在本文中，我们提出了一种新的标记策略，旨在减少无锚检测器中的标签噪声。我们将源自单个特征的预测

YoooooL_·2023-04-16 06:22

【论文阅读】Fully convolutional networks for semantic segmentation

LongJ,ShelhamerE,DarrellT.Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2015:3431-3440.核心思想：接受任意大小的输入并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出“的“

w-here·2023-04-16 06:14

20.11.18

yolo又出新的paper了，这次属于官方改进版（二作就是原yolo的作者），Scaled-yolov4.这篇文章主要是在backbone的架构上做的改进，mAP达到了逆天的55.8%，可见网络架构的调整才是涨点利器

mpcv·2023-04-16 04:24

Yolov5目标检测算法解析：模型结构

Yolov5系列是Yolo家族新一代的模型，相比于之前的版本Yolov3和Yolov4，相同的是，它依然采用锚框（anchor）对目标的尺寸进行回归的思想，保持大中小多种尺度特征输出，所不同的是，Yolov5

shifenglv·2023-04-15 21:31

抽烟行为识别预警系统 yolov5

6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！

燧机科技·2023-04-15 19:00

论文阅读-Fairness-aware Personalized Ranking Recommendation viaAdversarial Learning

春春辉·2023-04-15 16:21

raft理论与实践[3]-lab2a讲解

lab2a实验讲解准备工作阅读raft论文阅读我写的raft理论与实践[1]-理论篇阅读raft理论与实践[2]-lab2a由于我们需要模拟rpc远程调用，因此需要查看我写的这篇文章：模拟RPC远程过程调用

唯识相链2·2023-04-15 16:54

【音视频第12天】GCC论文阅读（3）

AGoogleCongestionControlAlgorithmforReal-TimeCommunicationdraft-alvestrand-rmcat-congestion-03论文理解看中文的GCC算法一脸懵。看一看英文版的，找一找感觉。目录Abstract1.Introduction1.1Mathematicalnotationconventions2.Systemmodel2.1q

Magic_o·2023-04-15 11:46

论文阅读_LLaMA

论文信息numberheadings:auto,first-level2,max4,_.1.1name_en:LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModelsname_ch:LLaMA:开放高效的基础语言模型paper_addr:https://arxiv.org/abs/2302.13971doi:https://doi.org/10.48550/ar

xieyan0811·2023-04-15 09:13

论文阅读：弱监督多模态自适应全局配准（TIP2021）

RobustContent-AdaptiveGlobalRegistrationforMultimodalRetinalImagesUsingWeaklySupervisedDeep-LearningFramework,TIP2021针对的问题：多模态视网膜数据配准模型结构基于风格转换弱监督自适应血管分割基于SuperPoint模型的特征提取和描述网络OutlierRejection网络实验结果评

Man in Himself·2023-04-15 07:35

[论文阅读] Co-teaching

作者第一完成单位为悉尼科技大学论文：https://arxiv.org/pdf/1804.06872.pdf代码：https://github.com/bhanML/Co-teaching背景co-teaching是nips2018上的文章。主要解决的是noisylabel的问题。基础观点DNN在训练的时候，一开始是从cleanlabel中获取信息，训练后期倾向于拟合噪声。训练前期，loss低的倾

thinson·2023-04-15 02:05

【论文 | 复现】YOLO-landmark detection

【论文阅读】论文(MICCAI2021_PART5_85-95)、代码Abstract：检测解剖学Landmarks有重要意义近些年很多深度神经网络都是高度专业化但singletaskwith特定解剖区域

우 유·2023-04-14 13:50

论文阅读《Cross-Domain Few-Shot Learning with Meta Fine-Tuning》

大概接下来一个月保持两更或一更了吧今天记录的还是针对跨域的论文阅读论文名称：《Cross-DomainFew-ShotLearningwithMetaFine-Tuning》论文地址：https://arxiv.org

LiBiscuit·2023-04-14 12:04

【论文阅读】On clustering using random walks

《Onclusteringusingrandomwalks》阅读笔记1.问题建模1.1问题描述letG(V,E,ω)G(V,E,\omega)G(V,E,ω)beaweightedgraph,VVVisthesetofnodes,EEEistheedgebetweennodesinVVV,ω\omegaωisthefunctionω：E→Rn\omega：E\to\mathbb{R}^nω：E→R

来日可期1314·2023-04-14 04:02

【论文阅读】Self-paced Multi-view Co-training

论文下载bib:@ARTICLE{MaMeng2020SPamCo,title={Self-PacedMulti-ViewCo-Training},author={FanMaandDeyuMengandXuanyiDongandYiYang},journal={J.Mach.Learn.Res.},year={2020},volume={21},number={1},numpages={1--38

来日可期1314·2023-04-14 04:02

【Few-Shot Segmentation论文阅读笔记】Prototype Mixture Models for Few-Shot Semantic Segmentation, ECCV, 2020

AbstractTargetProbelm：SinglePrototype===>semanticambiguityproblem为此，本文提出了PrototypeMixtureModels(PMMs)PMMs使用多个prototype用来分别对应不同的imageregions,进而提高其语义表征能力使用EM算法来估算prototype,使得PMMs能够富含丰富的channel-wised和spa

RaymondLove~·2023-04-14 04:26

【论文阅读】Co-EM Support Vector Learning

论文下载bib:@INPROCEEDINGS{Brefeld2004CoEMSVM,title={Co-EMSupportVectorLearning},author={UlfBrefeldandTobiasScheffer},booktitle={ICML},year={2004},pages={16}}1.摘要Multi-viewalgorithms,suchasco-trainingandc

来日可期1314·2023-04-14 04:55

论文阅读_结合图片和文本描述的图像检索TIRG

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.07119.pdf源码地址：https://github.com/google/tirg《ComposingTextandImageforImageRetrieval-AnEmpiricalOdyssey》结合图片和文本描述的图像检索是2018年收录于CVPR的论文，它的主旨是通过图片和文字描述在库中搜索图片。比如：提供一张铁塔照片，

xieyan0811·2023-04-14 00:40

yolov4 yolov4-tiny flask部署web服务

前篇参考：https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/107818606#-*-coding:utf-8-*-fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportcv2importnumpyasnpimportosimporttimeimportjson'''pathIn：原始图片的路径pathOut：结果图片

学术菜鸟小晨·2023-04-14 00:30

论文阅读_PaLM

论文信息name_en:PaLM:ScalingLanguageModelingwithPathwaysname_ch:PaLM：使用Pathways的扩展语言建模paper_addr:http://arxiv.org/abs/2204.02311doi:10.48550/arXiv.2204.02311date_read:2023-03-17date_publish:2022-10-05tags

xieyan0811·2023-04-13 22:05

【论文阅读13】Hybrid embedding-based text representation for hierarchical multi-label text classification

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？Q2这是否是一个新的问题？Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？Q8论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？Q9这篇论文到底有什么贡献？Q10下一步呢？有什么工作可

Alan and fish·2023-04-13 22:24

论文阅读【15】Exploiting Local and Global Features in Transformer-based Extreme Multi-label Text Classific

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？Q2这是否是一个新的问题？Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？Q8论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？Q9这篇论文到底有什么贡献？Q10下一步呢？有什么工作可

Alan and fish·2023-04-13 22:24

论文阅读【16】Pretrained Generalized Autoregressive Model with Adaptive Probabilistic Label Clusters for E

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？Q2这是否是一个新的问题？Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？Q8论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？Q9这篇论文到底有什么贡献？Q10下一步呢？有什么工作可

Alan and fish·2023-04-13 22:24

论文阅读【14】HDLTex: Hierarchical Deep Learning for Text Classification

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？多标签文本分类问题Q2这是否是一个新的问题？不是Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？因为文本标签越多，分类就越难，所以就将文本类型进行分层分类，这样就可以加大文本分类的准确度。Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？自然语言处理Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？分层Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？

Alan and fish·2023-04-13 21:13

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