【Thinking 第20页

Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers

PS：目前看来，目标检测、实例分割、语义分割主流CV方向均被Transformer"攻克"了注：文末附【语义分割】和【Transformer】交流群SETRRethinkingSemanticSegmentationfromaSequ

Amusi（CVer）·2023-01-10 06:54

【论文阅读4】Observation-Centric SORT：Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking

【论文阅读4】Observation-CentricSORT：RethinkingSORTforRobustMulti-ObjectTracking1.各部分笔记1.1Abstract现有的MOT方法，

Mersikito·2023-01-08 21:30

Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking（多目标跟踪MOT）

Observation-CentricSORT:RethinkingSORTforRobustMulti-ObjectTracking（多目标跟踪MOT）论文：https://arxiv.org/pdf

大千视界·2023-01-08 21:26

OC-SORT 论文翻译

PaperReading：Observation-CentricSORT:RethinkingSORTforRobustCMU,CUHK,字节合作工作本文主要为论文的翻译和解读，受限于笔者的知识，不一定准确原文

Waiting_fade·2023-01-08 21:24

《Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking》论文阅读笔记

Abstract作者提出基于运动特征的模型近年来未被完全开发，现有的很多算法往往假设物体线性运动，因此对于非线性或遮挡情况效果不好，需要高帧率的视频。作者强调了observation对于恢复丢失的track以及减小线性运动模型带来的误差的重要性，提出了OC-SORT，并且在KITTI、DanceTrack上实现SOTA。1.Introduction作者希望设计一个运动模型来应对多目标跟踪任务中出现

凉拌西瓜炒鸡腿·2023-01-08 21:21

机器学习-27-Network Compression( 网络压缩)

文章目录NetworkPruning（修剪）INTRODUCTIONWhyPruningLotteryTicketHypothesis(大乐透假说)RethinkingtheValueofNetworkPruningPracticalIssueKnowledgeDistillation

迷雾总会解·2023-01-08 09:15

2021李宏毅机器学习笔记--13 Network Compression

13NetworkCompression摘要一、NetworkPruning（修剪）1.1基本思想1.2whypruning1.3大乐透假设(LotteryTicketHypothesis)1.4RethinkingtheValueofNetworkPruning1.5PracticalIssue

guoxinxin0605·2023-01-08 09:41

计算思维及其培养方式

计算思维（ComputationalThinking）关于“思维”，大家想必都听说过“逻辑思维”（“逻辑”不是“罗辑”）、“批判性思维”等名词。相比较而言，“计算思维”却要陌生得多。

叶锦鲤·2023-01-06 10:59

一个QMLListView的例子--

一般人不知道怎么去过滤ListView里面的数据，下面是一个转载的文章：http://imaginativethinking.ca/use-qt-quicks-delegatemodelgroup/HowtouseQtQuick

abc1104332737·2023-01-05 18:39

MobileNeXt：Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design

MobileNeXt：RethinkingBottleneckStructureforEfficientMobileNetworkDesign（重新思考高效移动网络设计的瓶颈结构）摘要倒残差块是近年来移动网络体系结构设计的主流

发光吧·2023-01-05 15:17

Transformer前沿——语义分割

Transformer进军语义分割进军方向SETR:RethinkingSemanticSegmentationfromaSequence-to-SequencePerspectivewithTransformers

深读·2023-01-04 19:14

【论文阅读】Rethinking S-T Networks with Improved Memory Coverage for Efficient Video Object Segmentation

论文链接RethinkingSpace-TimeNetworkswithImprovedMemoryCoverageforEfficientVideoObjectSegmentation创新点、主要内容针对视频实例分割问题

Lies.·2023-01-03 16:26

GoogLeNet：Inception V3：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision论文笔记

论文地址：RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision前言俗话说得好，探索的道路是永无止境的，GoogLeNet经过了InceptionV1、InceptionV2

小时候贼聪明·2023-01-01 08:12

卷积神经网络之GoogleNet：inceptionV3模型学习

RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.00567Abstract介绍了卷积网络在计算机视觉任务中

weixin_30326741·2023-01-01 08:42

经典神经网络论文阅读|GoogLeNet（Inception V3）

“RethinkingtheInceptionArchitectureforComputer

Alex丶Chen·2023-01-01 08:41

论文阅读：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

论文阅读：RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision这篇论文是Inception结构的一次改进，作者ChristianSzegedy基于Inception

萌笙·2023-01-01 08:41

(Inceptionv3)Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationRethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision

车娜希n·2023-01-01 08:11

【精读AI论文】inceptionV3 （Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision）

文章目录前言Abstract（摘要）Introduction（引言）GeneralDesignPrinciples（通用设计原则）原则一原则二原则三原则四FactorizingConvolutionswithLargeFilterSize（分解大卷积核）分解方法一：分解方法二：UtilityofAuxiliaryClassifiers（辅助分类器）EfficientGridSizeReductio

深度不学习！！·2023-01-01 08:40

训练营day02 数组 | 977.有序数组的平方，209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II

：day2第一章数组977.有序数组的平方题目：力扣考点：双指针如果采用传统思路（暴力解法），先求平方再排序，则取决于快排的时间复杂度，为O(n+nlogn)双指针法：动图-https://code-thinking.cdn.bcebos.com

Lofty_goals·2022-12-31 12:39

代写python作业费用标准_代做159.272作业、代写Programming Paradigms作业、代做Python实验作业、代写Java/c++编程作业代写Database|代做R...

代做159.272作业、代写ProgrammingParadigms作业、代做Python实验作业、代写Java/c++编程作业代写Database|代做RComputationalThinking159.272ProgrammingParadigmsAssignment2Playingaboardgame

weixin_40008033·2022-12-28 13:56

GNN algorithms(3): Tri-party Deep Network Representation

目录Tri-partyDeepNetworkRepresentationEssenceThinkingAbstractIntroductionProblemDefinitionTri-DNRpipelinesModelArchitectureTri-partyDeepNetworkRepresentationEssence1

天狼啸月1990·2022-12-28 12:50

牢记昨天的教训_请牢记5条安全的编码准则

牢记昨天的教训Oftenasdeveloperswhenwethinkaboutsecurecodingwe’rethinkingofsecuritywithaverylimitedmindset.We

weixin_26636643·2022-12-27 14:25

STDCnetwork BiSeNet 的实时语义分割的rethinking

(STDCnetwork)RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation重新思考BiSeNet的实时语义分割BiSeNet[28,27]已被证明是一种流行的用于实时分割的双流网络

阮扬才·2022-12-27 12:31

【论文阅读--实时语义分割】STDC：Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation

Abstract【BiSeNet的存在问题】BiSeNet[28,27]已被证明是一种流行的用于实时分割的双流网络。其添加额外路径来编码空间信息的原理非常耗时，并且由于任务特定设计的不足，从预训练任务（例如图像分类）借用的主干对于图像分割可能效率低下。【STDC网络的提出】设计了一个短期密集连接模块（STDC模块），通过消除结构冗余而高效，用于提取具有可扩展感受野和多尺度信息的深层特征。该模块以可

magic_ll·2022-12-27 11:53

论文阅读-语义分割(2021)-BiSeNetV3:重新思考用于实时语义分割的BiSeNet模型

BiSeNetV3论文：Rethinkingbisenetforreal-timesemanticsegmentation地址：https://paperswithcode.com/paper/rethinking-bisenet-for-real-time-semantic

不会算命的赵半仙·2022-12-27 11:52

（20）语义分割--STDC--原理

语义分割】——STDC-Seg快又强+细节边缘的监督_农夫山泉2号的博客-CSDN博客_stdcseg【CVPR2021语义分割】STDC语义分割网络|BiSeNet的轻量化加强版-知乎【STDC】《RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation

chencaw·2022-12-27 11:19

CVPR 2021 | 250 FPS！让实时语义分割飞起！重新思考BiSeNet

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI人工智能初学者RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation论文：

Amusi（CVer）·2022-12-27 11:48

【物流及供应链管理】北邮国际学院大三下期末复习

IntroductiontoLogisticsandSupplyChainManagement物流和供应链管理简介供应链管理理论，价值链内部要素T2:SupplyChainOrganisation-ProcessThinking

cot.Y·2022-12-25 09:22

SpectralFormer: Rethinking Hyperspectral Image Classification with Transformers Transformer高光谱分类论文笔记

SpectralFormer:RethinkingHyperspectralImageClassificationwithTransformers作者：DanfengHong,ZhuHan,JingYao

停更了·2022-12-25 08:30

Batch Normalization论文解读与Inception V2代码简析

目录论文阅读代码简析小结论文阅读InceptionV2是Inception家族的一个中间件产物，在论文RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision

stesha_chen·2022-12-23 08:36

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision-Inception v2 v3详细解读

作者：18届CYL日期：2020.9.3期刊：2015-CVPR标签：Inceptionv2v3《RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision》

中南大学苹果实验室·2022-12-23 08:32

Inception-v2 & v3论文拜读：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.00567v3.pdf文章目录0摘要1介绍2一般性设计原则3用大的过滤器来分解卷积3.1因式分解为更小的卷积3.2空间因子分解成非对称卷积4辅助分类器的效果5有效减少网络大小6Inception-v27通过标签平滑实现模型正则化8训练方法9低分辨率输入下的性能10实验结果和比较11总结0摘要卷积网络是最先进的计算机视觉解决方案的核心，

Pluto534·2022-12-23 08:01

「案例分享」研发效能提升之第一性原理

作者：樊思国一、引言被埃隆·马斯克多次提及的第一性原理Firstprinciplethinking，是计算物理学领域的一个专业术语，在商业领域依然具有鲜活的生命力。

·2022-12-22 18:08

行人属性识别一：训练PA100k数据集

比如前段时间百度开源的PP-Human属性识别、PULC人体属性识别，以及京东的JDAI-CV/fast-reid都是比较优秀的工作，但是这里不打算用以上的项目，追述到源头，发现百度和京东的行人属性识别都是基于Rethinking_of_PAR

三叔家的猫·2022-12-22 16:11

Thinking in GIS

http://www.paolocorti.net/2006/09/20/mapserver-tutorial-for-c-mapscript-asp-net/MapServerTutorialforC#mapscript(ASP.NET)PostedbyPaoloCortionSeptember20,2006Thistutorialwilltrytoguideyoustepbystepinimp

lionzl·2022-12-21 09:32

GNN Algorithms (1): DeepWalk

skip-grammodelskip-gramstepslossfunctionBPoptimizingComputationalEfficiencyConclusionProblem&SolutionThinkingDeepWalkAlgorithmsstepsconclusionThin

天狼啸月1990·2022-12-21 00:20

GWD：基于高斯Wasserstein距离的旋转目标检测 | ICML 2021

目前，常规目标检测也有很多将回归转化为概率分布函数的做法，本文有异曲同工之妙，值得阅读来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RethinkingRotatedObjectDetectionwithGaussianWassersteinDistanceLoss

晓飞的算法工程笔记·2022-12-17 20:32

经典神经网络论文超详细解读（四）——InceptionV2-V3学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

但InceptionV1是比较复杂的，于是作者潜力研究之后又推出了改进后的版本InceptionV2-V3（《RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision

路人贾'ω'·2022-12-17 10:36

ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法

本文分享ECCV2022论文《REALY:RethinkingtheEvaluationof3DFaceReconstruction》，对3D人脸重建的评

Tom Hardy·2022-12-15 19:05

父视图坐标转换为子视图_简单的数学将简单的2D游戏视图转换为透视3D视图

Designinga2Dgamefora2Dscreenisprettysimpletous.Butitcomestodesigna3Denvironmentfora2Dcomputerscreenwetendtoadoptgameenginesthinkingthat'salotofcomplexmathwecan'thandle

cuk5340·2022-12-15 09:12

DC-UNet: Rethinking the U-Net Architecture with Dual Channel Efficient CNN for Medical Images Segmen

DC-UNet1MainContribution2Datasets3DataAugment4Initialization5ComparisonRange6Measurementmetric7ResultsofComparison7.1Resultsofinfraredbreastimages7.2Resultsofelectronmicroscopyimage7.3Resultsofendosco

Philo`·2022-12-14 03:04

高分英语Essay写作内容怎么介绍？

EnglishEssaypaysmuchattentiontologicalthinkinginwriting.Inaddition,words,grammar,punctuationando

MeelounEducation·2022-12-13 16:59

Suspected Object Matters: Rethinking Model’s Prediction for One-stage Visual Grounding 2022

图一**本文内容仅代表个人理解，如有错误，欢迎指正**1.Problem本文提出的立足点：主要物体间的相关关系对于框选目标物体而言是十分重要的，而当前一阶段的视觉定位方法对于物体之间的关系模拟比较薄弱，使得模型不能够较好地学到物体之间的相关关系，从而导致模型表现的差强人意。Q:那为什么说一阶段的视觉定位方法对于物体之间的关系模拟比较薄弱呢？A:如果要对物体之间的关系进行模拟、学习，首先需要有物体。

BachelorSC·2022-12-12 19:28

Performer：Rethinking Attention with Performers（2020-9-30）

模型介绍基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果，包括自然语言、图像甚至是音乐。然而，Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力模块的低效，即长度二次依赖限制问题。随着输入序列长度的增加，注意力模块的问题也越来越突出，算力和内存消耗是输入序列长度的平方。基于Transformer模型应对长输入序列比较早期的是一方面从内存方面入手：Transformer-XL和内存压缩的

不负韶华ღ·2022-12-12 11:43

论文推荐：Rethinking Attention with Performers

重新思考的注意力机制，Performers是由谷歌，剑桥大学，DeepMind，和艾伦图灵研究所发布在2021ICLR的论文已经超过500次引用传统的Transformer的使用softmax注意力，具有二次空间和时间复杂度。Performers是Transformer的一个变体，它利用一种新颖的通过正交随机特征方法(FAVOR+)快速注意力来有效地模拟softmax之外的可核化注意力机制来近似s

deephub·2022-12-12 11:08

目标检测ReXnet:Rethinking Channel Dimensions for Efficient Model Design

摘要cvpr2021作者从特征矩阵秩的角度来改进，提出了关于卷积通道设置的一些限制要求。1.知识储备扩张层：如果某个层的输出通道数（秩）大于输入通道数（秩）收缩层：如果某个层的输出通道数小于输入通道数秩：秩是图像经过矩阵变换之后的空间维度秩是列空间的维度。维度是完全正交（独立）特征种类的个数。秩越高的矩阵内容越丰富，冗余信息越少。秩越低的矩阵废数据越多。2.当前网络的问题2.1扩张层中的表达瓶颈问

Diros1g·2022-12-09 23:53

CVPR 2021 | Transformer再下一城！复旦等提出SETR：语义分割网络

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：湃森|来源：知乎（已授权）https://zhuanlan.zhihu.com/p/348418189一、论文信息标题：《RethinkingSemanticSegmentationfromaSequence-to-SequencePerspectivewithTransformers

Amusi（CVer）·2022-12-09 08:24

【论文阅读】【ICLR 2022】 PointMLP：Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud：A Simple ...

PointMLP：RethinkingNetworkDesignandLocalGeometryinPointCloud：ASimpleResidualMLPFramework.ICLR20221.四个问题解决什么问题点云随着

I"ll carry you·2022-12-09 07:18

自动驾驶CRUW数据集（大型毫米波频域图数据集）

数据集介绍CRUW是一个基于雷达频域图像的自动驾驶数据集：目前是唯一一个开源的、多场景的、大型雷达频域图像检测数据集论文：RethinkingofRadar’sRole:ACamera-RadarDatasetandSystematicAnnotatorviaCoordinateAlignment

naca yu·2022-12-09 01:53

解决RuntimeError: The expanded size of the tensor (313) must match the existing size (256) at non-sing

最近在复现2020年ECCV的rethinking-inpainting的代码，发现源码是错误的，训练一直出现这个错误，试了很多方法都没有解决，在GitHub上给作者留言，最终一位网友提的修改方法成功解决

海绵饱饱#·2022-12-08 21:23

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