个人随笔（论文解读

目标检测论文解读复现之十四：一种基于残差网络优化的航拍小目标检测算法

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要针对在复杂背景下的遥感小目标与周围场景因特征相似度高而导致的小目标检测正确率低的问题，提出一种基于残差网络优化
人工智能算法研究院·2022-11-22 12:19

2022.3.7 论文速览

2022.3.7论文速览接下来的论文解读可能穿插更多的英文表述，懒，多多谅解。
Daft shiner·2022-11-22 12:45

An End-to-end Generative Adversarial Network for Crowd Counting under Complicated Scenes 论文解读

论文地址：Anend-to-endgenerativeadversarialnetworkforcrowdcountingundercomplicatedscenes|IEEEConferencePublication|IEEEXplore摘要：本文主要是提出了用GAN（生成式对抗网络）解决人群计数问题。将有条件的GAN把输入图像转为密度图。用图片和密度图训练有条件的GAN。本文不使用图片增强策略
行走的人参·2022-11-22 10:24

CFANet论文解读

目录论文详情一、摘要二、正文1.介绍2.方法2.1Featuremapextractor2.2Crowdregionrecognizer(CRR)2.3Densitylevelestimator(DLE)2.4Densitymapestimator2.5Lossfunction三、总结刚开始读论文时写的，更多像翻译，建议换一篇解读看。论文详情Coarse-andFine-grainedAttent
行走的人参·2022-11-22 09:24

FPN论文解读 和 代码详解

FPN论文解读和代码详解论文地址:[FeaturePyramidNetworksforObjectDetection](1612.03144v2.pdf(arxiv.org))代码地址：[Detectron
zenkoton·2022-11-22 09:22

神经网络量化----吐血总结

2.量化具体介绍2.1非对称量化2.2对称量化2.3随机量化2.4量化感知训练3.经典量化论文解读3.1Google8-bitInteger-Arithmetric-OnlyInference1.前言本文主要借鉴于
追梦苦旅·2022-11-22 06:39

MLIR：摩尔定律终结的编译器基础结构 论文解读

【GiantPandaCV导语】本文是对MLIR的论文解读以及实践，这里的实践指的是把MLIR的要点在OneFlowDialect中进行了对应，并解释了每个要点的实现方法以及这些要点的相关性，算是对MLIR
just_sort·2022-11-22 03:40

论文解读：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

这是关于VQA问题的第九篇系列文章。本篇文章将介绍论文：主要思想；模型方法；主要贡献。有兴趣可以查看原文：Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering1，主要思想论文使用了目标检测算法，先找出候选的区域；然后再采用注意力机制去找到重要的区域。文章提出一种自上而下与自下而上相结合的注意力模型方法，应
yealxxy·2022-11-22 01:22

目标检测学习笔记8——AlexNet学习与论文解读

文章目录一、引言二、摘要1、介绍2.数据集三、网络结构1.ReLUNonlinearity2.TrainingonMultipleGPUs3.LocalResponseNormalization4.OverlappingPooling5.OverallArchitecture四、减少过拟合1.DataAugmentation4.2Dropout五、学习细节六、性能一、引言AlexNet是2012年
Shadownow·2022-11-22 01:02

【时序聚类】论文解读k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series

k-Shape:EfficientandAccurateClusteringofTimeSeries【论文解读有不正确之处欢迎指正】论文来源：https://dl.acm.org/doi/10.1145
风雨潇潇一书生·2022-11-21 23:02

图像分割算法FCN论文解读

论文名称：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文地址：https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf代码地址：https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflow语义分割是指对图像进行像素级别的分类，即标注出图像中每个像素所属的类别。这篇论文是语义分割算法的开山之作，作者提出了：
纸上得来终觉浅～·2022-11-21 23:27

【论文解读】AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器！

炼丹笔记干货作者：一元，四品炼丹师Informer:最强最快的序列预测神器01简介在很多实际应用问题中，我们需要对长序列时间序列进行预测，例如用电使用规划。长序列时间序列预测（LSTF）要求模型具有很高的预测能力，即能够有效地捕捉输出和输入之间精确的长程相关性耦合。最近的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。然而，Transformer存在一些严重的问题，如:二次时间复杂度、高内
风度78·2022-11-21 21:27

论文解读（源码）：求解柔性作业车间调度问题（FJSP）的多动作（multi-action）深度强化学习框架

获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！文章目录FJSP传统方法创新点强化学习原理析取图模型方法详解问题设置子策略参数化工件工序编码（图嵌入）机床编码器（节点嵌入）解码器（动作选择）多近端策略优化实验结果随机案例结果标准案例结果结论今天给大家带来一篇由西南交通大学于2022年发表在《ExpertSystemsWithApplications》上的一篇文章《Amulti-actiondeepreinf
松间沙路hba·2022-11-21 21:25

HIve数仓新零售项目DWS层的构建(Grouping sets)模型

本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，PythonJavaScalaSQL代码，CVNLP推荐系统等，SparkFlinkKafkaHbaseHiveFlume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读
陈万君Allen·2022-11-21 18:24

HIve数仓新零售项目DWS层的构建(Full join)模型

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陈万君Allen·2022-11-21 18:24

Openai神作Dalle2理论和代码复现

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陈万君Allen·2022-11-21 18:53

HIve数仓新零售项目ODS层的构建

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陈万君Allen·2022-11-21 18:53

HIve数仓新零售项目DWD层的构建

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陈万君Allen·2022-11-21 18:53

Doris系列之建表操作

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陈万君Allen·2022-11-21 18:53

MySQL六种窗口函数用法案例

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陈万君Allen·2022-11-21 18:23

Transformer框架时间序列模型Informer内容与代码解读

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陈万君Allen·2022-11-21 18:22

MMOCR之多模态融合ABINET文字识别

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陈万君Allen·2022-11-21 18:22

基于深度强化学习的车道线检测和定位（Deep reinforcement learning based lane detection and localization） 论文解读+代码复现

之前读过这篇论文，导师说要复现，这里记录一下。废话不多说，再重读一下论文。注：非一字一句翻译。个人理解，一定偏颇。基于深度强化学习的车道检测和定位官方源码下载：https://github.com/tuzixini/DQLL论文原文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231220310833如需引用：@article{zh
Wincher_Fan·2022-11-21 18:17

CVPR2020论文分方向整理之检测篇（代码/论文解读/136篇打包下载）

zCVPR2020论文分方向整理之检测篇（代码/论文解读/136篇打包下载）极市平台（微信公众号ID：extrememart）：专注计算机视觉前沿资讯和技术干货。本文由极市平台首发，转载需获授权。
等待破茧·2022-11-21 18:31

HIve数仓新零售项目DWB层的构建

本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，PythonJavaScalaSQL代码，CVNLP推荐系统等，SparkFlinkKafkaHbaseHiveFlume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读
陈万君Allen·2022-11-21 18:54

【AI工程论文解读】03-DevOps for AI-人工智能应用开发面临的挑战

作者：王磊更多精彩分享，欢迎访问和关注：https://www.zhihu.com/people/wldandanDevOps（研发运营一体化）：是Development和Operations的组合词，它是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。研发运营一体化是将应用的需求、开发、测试、部署和运营统一起来，基于整个组织的
昇思MindSpore·2022-11-21 14:50

Rasche）计算机视觉 论文解读（1 Introduction）

目录Abstract1Introduction1.1RealtedFields1.2Recognition-AnOverview1.3AreasofApplicaiton（Examples）1.4OrganizationofaComputerVisionSystem1.5HistoricalNote1.6FromDevelopmenttoImplementation1.7Reading1.8Exe
Mowa·2022-11-21 13:37

目标检测论文解读复现之十三：改进YOLOv5s的遥感图像目标检测

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要针对遥感图像中感兴趣目标特征不明显、背景信息复杂、小目标居多导致的目标检测精度较低的问题，本文提出了一种改进Y
人工智能算法研究院·2022-11-21 12:15

目标检测论文解读复现之十二：基于注意力机制和上下文信息的目标检测算法

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要针对目标检测过程中存在小目标漏检问题，提出一种基于注意力机制和多尺度上下文信息的改进YOLOv5目标检测算法。
人工智能算法研究院·2022-11-21 12:14

论文解读: Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

前言：在自然语言研究领域，某些自然语言处理任务可以利用“预训练模型+任务描述”方式的无监督学习来解决。然而，已有的“预训练模型+任务描述”的无监督学习方法不如有监督学习方法效果好。此篇论文将二者的想法相结合，提出了一种基于模板（Pattern）的半监督小样本学习方法。论文的贡献主要有两个：1）提出基于模板的半监督训练方法（PET）；2）提出通过模型融合与迭代（iPET）训练多个模型，然后用训练好的
遥望山海·2022-11-21 09:48

DR-GAN：Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition论文解读

附我的FaceID-GAN论文解读摘要在人脸识别领域，两张脸之间的大角度差异是一个关键的挑战。。
咆哮的阿杰·2022-11-21 09:00

GhostNet

论文地址文章目录前言一、论文解读1.Ghost卷积设计2.Gbneck残差模块设计3.GhostNet网络架构二、代码实现1.卷积模块2.残差模块实现3.网络实现三、验证模型总结前言Ghostnet提出自己的架构设计思路
炼丹代师·2022-11-21 09:20

SENet论文解读及代码实例

SENet论文解读及代码实例在SENet前的网络是针对卷积空间来做处理的，而SENet考虑了卷积通道上的的权重（明确地建模网络卷积特征通道之间的相互依赖关系），通过训练每个通道权重来抑制无用特征，提高有用特征在分类网络的占比
炼丹代师·2022-11-21 09:49

CBAM论文解读+CBAM-ResNeXt的Pytorch实现

CBAM论文解读+CBAM-ResNeXt的Pytorch实现本文参考了CBAM模块与ResNeXt实现的官方代码，给出代码GitHub地址如下：1.CBAM2.ResNeXt3.CBAM论文地址1.CBAM
炼丹代师·2022-11-21 09:49

Interspeech2022论文解读 | LODR：一种更好、更轻量的语言模型融合新方式

本文介绍清华大学语音处理与机器智能实验室（SpeechProcessingandMachineLearningIntelligence,SPMI）与美团的联合工作：为端到端ASR（AutomaticSpeechRecognition）提出一种性能更好、解码更轻量的语言模型融合方式——LODR。该工作已被语音领域的国际会议Interspeech2022接收，论文的作者是郑华焕、安柯宇、欧智坚、黄辰、
语音之家·2022-11-21 06:29

论文解读：深度监督网络（Deeply-Supervised Nets）

所谓深监督(DeepSupervision)，就是在深度神经网络的某些中间隐藏层加了一个辅助的分类器作为一种网络分支来对主干网络进行监督的技巧，用来解决深度神经网络训练梯度消失和收敛速度过慢等问题。深监督作为一个训练trick在2014年就已经通过DSN(Deeply-SupervisedNets)提出来了。具体参见DSN论文。DSN的一个缺点在于使用的网络结构不够深，且辅助的分类器为传统的SVM
紫芝·2022-11-21 03:20

华为诺亚方舟加拿大实验室提出BANet，双向视觉注意力机制用于单目相机深度估计

该论文解读首发于“AI算法修炼营”。这是一篇将双向注意力机制用于弹幕深度估计的工作。主要的创新点在视
认知智能·2022-11-21 01:22

SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITH RECURRENT NEURAL NETWORKS论文解读

SESSION-BASEDRECOMMENDATIONSWITHRECURRENTNEURALNETWORKSICLR2016首先介绍下session-based的概念：session是服务器端用来记录识别用户的一种机制.典型的场景比如购物车，服务端为特定的对象创建了特定的Session，用于标识这个对象，并且跟踪用户的浏览点击行为。我们这里可以将其理解为具有时序关系的一些记录序列。一、写作动机传
SCS199411·2022-11-20 23:57

NeRF神经辐射场学习笔记（三）——Point-NeRF论文解读

NeRF神经辐射场学习笔记（三）——Point-NeRF论文解读声明论文概述Point-NeRFRepresentation传统NeRF的体素渲染和辐射场方法基于Point的辐射场方法1.逐点处理（Per-pointprocessing
右边的口袋·2022-11-20 21:59

【论文阅读】[ICCV 2019] Point-Based Multi-View Stereo Network. [pytorch] [rec.]

Point-BasedMulti-ViewStereoNetworkPoint-MVSNetarchitecturePointFlowmodule4.2.Implementationdetails实验效果写在前面基于深度学习的三维重建——MVSNet系列论文解读
I"ll carry you·2022-11-20 21:28

Document-Level Event Role Filler Extraction using Multi-Granularity Contextualized Encoding论文解读

Document-LevelEventRoleFillerExtractionusingMulti-GranularityContextualizedEncoding基于多粒度上下文编码的文档级事件角色填充提取paper：Document-LevelEventRoleFillerExtractionusingMulti-GranularityContextualizedEncoding(aclan
Trouble..·2022-11-20 20:17

RAAT: Relation-Augmented Attention Transformer for Relation Modeling in Document-Level论文解读

RAAT:Relation-AugmentedAttentionTransformerforRelationModelinginDocument-LevelEventExtractioncode：RAATpaper：paper期刊/会议：NAACL2022摘要在文档级事件提取（DEE）任务中，事件论元总是分散在句子之间（跨句子问题），多个事件可能位于一个文档中（多事件问题）。在本文中，我们认为事件
Trouble..·2022-11-20 20:17

CVPR2021目标检测和语义分割论文分类汇总 | 源码 |

本周开始我将为大家持续分享最新的CVPR2021论文解读，本篇文章收录了目标检测和语义分割的最新论文合集，以最快的形式发送给需要阅读的迈微社友，每篇文章会给出论文链接以及作者开源的代码。
Tom Hardy·2022-11-20 19:50

CycleGAN(循环生成对抗网络)论文解读

图像到图像的转换的目标是使用配准的图像对训练集来学习输入图像和输出图像之间的映射，而CycleGAN中使用的方法是缺少配对训练集的情况下进行图像转换传统的图像转换如上图左，训练集是配对的x,y图像{xi,yi}；本文的方法如上图右，训练集是源域{xi},目标域{yi}，但二者之间未给定配对关系X,Y是两个图像集合，G是X->Y的映射F是Y->X的映射G(X)=YF(Y)=XCycleGAN的目标就
几度热忱·2022-11-20 17:37

【论文解读】Recommending Knowledge Concepts on MOOC Platforms with Meta-path-based Representation Learning

推荐文章目录摘要1引言2相关工作2.1MOOC平台上的推荐系统和用户建模2.2基于HIN的推荐方法3相关概念4所提方法4.1训练细节5实验设置5.1比较方法6实验结果7结论和未来工作摘要大规模在线开放课程(mooc)为大量用户提供了大规模的在线开放学习，在现代教育中为学生和专业人员发挥着重要作用。为了保持用户对mooc的兴趣，研究并部署了推荐系统来推荐用户可能感兴趣的课程或视频。但是，推荐的课程和
林若漫空·2022-11-20 16:28

【论文解读|AAAI2021】HGSL - Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks 图神经网络的异构图结构学习

文章目录1摘要2引言相关工作3方法3.1特征图产生器3.1.1特征相似图3.1.2特征传播图3.2语义图生成器4实验5结论论文链接：http://shichuan.org/doc/100.pdf代码链接：https://github.com/Andy-Border/HGSL作者：北京邮电大学赵建安等人参考阅读：https://mp.weixin.qq.com/s/hAmJdKItK8BljVGEt
林若漫空·2022-11-20 16:57

【论文解读】A Simple Meta-path-free Framework for Heterogeneous Network Embedding

文章目录摘要1引言2相关工作2.2自监督学习3引言4所提模型4.2多跳消息传递5实验5.1数据集5.2比较基线节点聚类节点分类链路预测模型效率5.9消融实验6结论摘要由于网络在各种数据挖掘应用中得到了广泛的应用，网络嵌入技术近年来备受关注。我们试图打破现有模型中预设元路径和非全局节点学习的限制，提出了一个简单而有效的异构网络嵌入学习框架，该框架通过自监督的方式直接对原始的多类型节点和关系进行编码。
林若漫空·2022-11-20 16:57

【论文解读|KDD2021】HeCo - Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning

对比学习基于对比学习的自监督异构图神经网络文章目录摘要1引言2相关工作4HeCo模型4.1节点特征转化4.2网络模式视图编码器4.3元路径视图4.4视图掩码机制4.5协同对比优化5实验6结论摘要异构图神经网络(HGNNs)作为一种新兴技术，在处理异构信息网络(HIN)方面表现出了卓越的能力。然而，大多数HGNN遵循半监督学习方式，这明显限制了它们在现实中的广泛使用，因为在实际应用中标签通常很少。近
林若漫空·2022-11-20 16:27

【论文解读】YouTube采样修正的双塔模型论文精读

「本文概览」《Sampling-Bias-CorrectedNeuralModelingforLargeCorpusItemRecommendations》是谷歌在2019年的RecSys上发表的一篇非常具有工业风的论文，介绍了在大规模推荐系统中使用双塔模型来做召回的一些经验，值得细细品读。1.这篇文章要解决什么问题？大规模推荐系统一般分为两个阶段，即召回和排序阶段。本文的重点就在于为一个有百万量
风度78·2022-11-20 13:25

长时间预测模型DLiner、NLiner模型（论文解读）

前言今年发布8月份发布的一篇有关长时间序列预测（SOTA）的文章，DLiner、NLine在常用9大数据集（包括ETTh1、ETTh2、ETTm1、ETTm2、Traffic等）上MSE最低，模型单变量、多变量实验数据：在计算资源与效率上，DLiner模型时间复杂度为O(L)，且模型非常小巧，下面为其他Transformer时间预测模型计算资源与效率：论文下载：AreTransformersEff
羽星_s·2022-11-20 13:05
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