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在当前的物体识别和三维重建领域，样品轮廓信息的提取主要通过各种计算机算法来完成。传统的计算机处理器存在功耗高、运行速度低、算法复杂等多重制约因素。

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首先是关于SuMa的阅读，SuMa是一个完整的激光SLAM框架，核心在于“基于面元(surfel)”的过程，利用3d点云转换出来的深度图和法向量图来作为输入进行SLAM的过程，此外还改进了后端回环检测的过程，利用提出的面元的概念和使用到的虚拟帧来优化回环检测的过程。SuMa的核心分为以下几个步骤：1.SuMa预处理预处理的部分将3d点云转换为两张图，原文用的词是vertexmap和normalma

论文原题目：Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息：目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击

很高兴在雪易的CSDN遇见你VTK技术爱好者QQ：870202403前言本文分享vtkVolumeTexture，希望对各位小伙伴有所帮助！感谢各位小伙伴的点赞+关注，小易会继续努力分享，一起进步！你的点赞就是我的动力(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ目录前言1.vtkVolumeTexture

最近有同学在搭建PCV环境时遇到了一些问题来向我求助，确实这个工程涉及面比较广：PCL+QT+CPP+VS+CMAKE，所以一些没接触过相关工具的同学一时不知从何入手，特此把环境搭建教程再详细化，祝同学们都能跑通PCV。评论区里已经有同学跑通了该项目，作为一个开源爱好者，这一点足以让人欣慰。另外，本项目早已在Github开源，目的是为了让同学们少走弯路，毕竟国内相关免费软件和教程少之又少。既然是开

概述针对标准UNet这种欠完备的网络架构，提出了Ki-Net网络结构，这种网络结构通过较小的感受野能够检测到较为细微的结构。作者还将这种结构与UNet相结合起来，提出了Ki-UNet网络，在性能上得到了提升。Motivation尽管UNet网络是近年来医学分割领域非常流行的网络，但是，通过研究发现，UNet网络在检测细微的组织结构时性能很差。这是由Unet这种欠完备的网络中较大的感受野造成的。随着

虽然是跑路来NLP，但是还是立flag说要做个project，结果kaggle上的入门project给的例子用的是BERT，还提到这一方法属于transformer，所以大概率读完这一篇之后，会再看BERT的论文这个样子。在李宏毅的NLP课程中多次提到了RNN,CycleRNN,LSTM也简单在这里做一个总结（其实在课程上是在ML的课上介绍的）。因此这里大概分成几个部分：1.重听ML中RNN和LS

0、基本信息会议：2016-NIPS作者：ThomasN.Kipf，MaxWelling文章链接：VariationalGraphAuto-Encoder代码链接：VariationalGraphAuto-Encoder1、介绍本文提出一个变分图自编码器，一个基于变分自编码（VAE）的，用于在图结构数据上无监督学习的框架。其基本思路是：用已知的图（graph）经过编码（图卷积）学到节点向量表示的分

联邦多视图合成用于元宇宙标题:FederatedMulti-ViewSynthesizingforMetaverse作者:YiyuGuo;ZhijinQin;XiaomingTao;GeoffreyYeLi摘要:元宇宙有望提供沉浸式娱乐、教育和商务应用。然而，虚拟现实（VR）在无线网络上的传输是数据和计算密集型的，这使得引入满足严格的服务质量要求的新颖解决方案变得至关重要。随着边缘智能和深度学习的

@article{li2023deep,title={ADeepLearningFrameworkforInfraredandVisibleImageFusionWithoutStrictRegistration},author={Li,HuafengandLiu,JunyuandZhang,YafeiandLiu,Yu},journal={InternationalJournalofComput

@article{jung2020unsupervised,title={Unsuperviseddeepimagefusionwithstructuretensorrepresentations},author={Jung,HyungjooandKim,YoungjungandJang,HyunsungandHa,NamkooandSohn,Kwanghoon},journal={IEEETra

@article{xu2023murf,title={MURF:MutuallyReinforcingMulti-modalImageRegistrationandFusion},author={Xu,HanandYuan,JitengandMa,Jiayi},journal={IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence},yea

LiZ,WangQ,TaoZ,etal.DeepAdversarialMulti-viewClusteringNetwork[C]//IJCAI.2019:2952-2958.摘要导读近年来，利用跨视图公共聚类结构的多视图聚类受到越来越多的关注。现有的多视图聚类算法使用浅层或线性嵌入函数来学习多视图数据的通用结构。这些方法不能充分利用多视图数据的非线性特性，然而对揭示复杂的类簇结构来说是非常重要的

GenerativeCooperativeLearningforUnsupervisedVideoAnomalyDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.TrainingDataOrganization3.2.GenerativeCooperativeLearning3.2.1GeneratorNetwork3.2.2Pseud

好久没有更新论文阅读这个系列了…上一次更新还是在家…极度拖延我本人（真怕哪天写着写着就不更了hh）其实论文都有看但是看得太杂就也没有想记录一下。今天更新一篇小样本的综述论文的阅读笔记。

RepresentationLearningwithContrastivePredictiveCoding摘要这段文字是论文的摘要，作者讨论了监督学习在许多应用中取得的巨大进展，然而无监督学习并没有得到如此广泛的应用，仍然是人工智能中一个重要且具有挑战性的任务。在这项工作中，作者提出了一种通用的无监督学习方法，用于从高维数据中提取有用的表示，被称为“对比预测编码”（ContrastivePredi

摘要我们引入了YOLO9000，一个可以检测超过9000种类别的先进的实时目标检测系统。首先我们提出了多种yolo检测方法的提升方式，既新颖又参考了之前的工作。改进后的模型，YOLOV2在标准检测任务例如PASCALVO和COCO上都取得了领先。使用一个新颖的多尺度的训练方法，同一个YOLOV2模型可以在不同尺寸下行，提供了一种速度和准确率之间的简单的平衡。在67fps下，yolov2在VOC20

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文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.背景2.1自动总结任务2.2数据集DUC-2004Gigaword[Graffetal.,2003,Napolesetal.,2012]CNN/DailyMail[Nallapati等人，2016]XSum[Narayan等人，2018]2.3摘要系统的评估2.3.1Rouge[Lin,2004]三.抽象概括技术3.1前神经网络时代3.1.1

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文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提堆叠重新排序三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.1.2元系统3.2重构文本摘要3.2.1重构3.2.2预训练重构3.2.3微调重构3.2.4应用场景3.2.4.1重构为基础学习者3.2.4.2重构为元学习者四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5

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论文题目High-throughputcryo-ETstructuralpatternminingbyunsuperviseddeepiterativesubtomogramclustering摘要现有的结构排序算法的吞吐量低，或者由于依赖于可用模板和手动标签而固有地受到限制。本文提出了一种高吞吐量的、无需模板和标签的深度学习方法，即deepiterativesubtomogramclusteri

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InP-Based_Generic_Foundry_Platform_for_Photonic_Integrated_Circuits时间：2018年作者：LucM.Augustin,Member,IEEE,RuiSantos,ErikdenHaan,StevenKleijn,PeterJ.A.Thijs,SylwesterLatkowski,SeniorMember,IEEE,DanZhao,W

红外场景单目深度估计的难点缺乏准确的深度参考标准：红外场景下的深度估计通常需要依赖于大量的输入图像和对应的深度值作为训练的约束。然而，获取准确的深度参考标准是一个挑战，目前常用的方法是使用红外传感器（如Kinect）或激光雷达，但它们的精度有限或价格昂贵。多尺度信息的处理：红外场景中存在着不同尺度的物体，而不同尺度的物体对应的深度信息也不同。因此，在单目深度估计中，如何有效地处理多尺度信息是一个难

两篇完整模态脑瘤分割论文，都是使用Transformer，没有什么特别的特色，也没有开源代码，因此只是简单记录一下。3DCATBraTS:ChannelattentiontransformerforbraintumoursemanticsegmentationElBadaouiR,CollEB,PsarrouA,etal.3DCATBraTS:Channelattentiontransformer

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这是复旦大学2023.12.28开放出来的数据集和论文，感觉很宝藏，稍微将阅读过程记录一下。ZhengQ,ZhaoW,WuC,etal.Large-scaleLong-tailedDiseaseDiagnosisonRadiologyImages[J].arXivpreprintarXiv:2312.16151,2023.项目主页：https://qiaoyu-zheng.github.io/RP

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