个人随笔（论文解读第31页

Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection论文解读

文章目录FrustratinglySimpleFew-ShotObjectDetection介绍模型框架实验实现细节BenchmarksPASCALVOC数据集结果COCO数据集结果LVIS数据集通用的小样本目标检测基准新基准下的结果消融实验分类器的初始化余弦相似度的缩放因子FrustratinglySimpleFew-ShotObjectDetection摘要：小样本检测还很新，作者通过预训练-

海南1506·2022-10-23 07:58

GRAF论文解读

标题：GRAF:GenerativeRadianceFieldsfor3D-AwareImageSynthesis代码：https://github.com/autonomousvision/graf文章：https://arxiv.org/pdf/2007.02442回顾NeRF：我们学过NeRF后知道，需要准备多张从不同角度拍摄的同场景静态2D图像，还需要各个像素点的位置（x，y，z）和方位视

remenber先生·2022-10-23 07:39

YOLOX详细解读（一）论文解读

YOLOX论文解读0.摘要1.介绍2.YOLOX2.1YOLOX-DarkNet53实现细节：YOLOV3baseline：目标检测中的解耦头：强数据增强：Anchor-free：Multipositives

楚楚小甜心·2022-10-21 07:55

DeformableDetr论文简介+mmdet源码解读

文章目录前言一、论文解读1.1.研究问题1.2.可形变注意力模块1.3.拓展到多层特征图二、mmdet源码讲解2.1.图像特征提取2.2.生成mask和位置编码2.3.送入Transformer2.3.1

武乐乐~·2022-10-17 12:04

Hive的表操作3

陈万君Allen·2022-10-17 11:54

【Transformer论文解读】TRAR: Routing the Attention Spans in Transformer for Visual Question Answering

TRAR:RoutingtheAttentionSpansinTransformerforVisualQuestionAnswering一、BackgroundWithitssuperiorglobaldependencymodelingcapabilities,Transformeranditsvariantshavebecometheprimarystructureformanyvisuala

SiranTang·2022-10-14 07:26

并联四足机器人项目开源教程（五） --- 四足机器人相关书籍&论文研读

学习建议自从MIT开源了Cheetah项目，网上出现了很多的论文解读，相关开源项目，也有很多人在原论文的基础上，对某个算法进行改进

煜个头头·2022-10-13 09:36

RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models 论文解读和感想

在22年CVPR中，DDPM生成范式终于是对imageinpainting任务下手了，本文作为第一个使用DDPM方法进行imageinpainting的文章，其题目也是平平无穷（褒义）。出发点首先本文对imageinpainting任务又挖了一个新坑：作者提出，以往的imageinpainting方法可以表示为xc=G(x⊙(1−m),m)x_c=G(x\odot(1-m),m)xc=G(x⊙(1

涑月听枫·2022-10-13 07:29

PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space论文解读

PointNet++核心问题：点云的分类/语义分割1、网络构成PointNet提取特征的方式是对所有点云数据提取了一个全局的特征（见上图），显然，这和目前流行的CNN逐层提取局部特征的方式不一样。受到CNN的启发，作者提出了PointNet++，它能够在不同尺度提取局部特征，通过多层网络结构得到深层特征。PointNet++由以下几个关键部分构成：1.1采样层（sampling）激光雷达单帧的数据

~华仔呀·2022-10-13 07:57

【目标检测论文泛读】-----FPN------(Feature Pyramid Networks for Object Detection)

模型提出的背景前人做的工作各种金字塔模型作者提出的改进方法FPN模型：Bottom-upTop-downLateralConnectionFPN应用在FasterR-CNN上小总结R-CNN系列推演：R-CNN论文解读

深度不学习！！·2022-10-12 22:32

2022KDD论文解读：一种基于动态时空图的取货配送路径预测模型Graph2Route

Graph2Route:ADynamicSpatial-TemporalGraphNeuralNetworkforPick-upandDeliveryRoutePrediction前文（2021KDD论文解读

·2022-10-11 15:11

2021KDD论文解读：外卖配送服务中路径规划与时间预测的深度学习方法

美团配送2021KDD论文：ADeepLearningMethodforRouteandTimePredictioninFoodDeliveryService背景配送系统存在一些关键预测环节。ETA：用户下单前，系统会给用户一个承诺的预计送达时间（ETA）；ETR：订单（A）分配到具体的骑手之后，在用户侧APP端可以看到骑手位置，以及更加准确、实时变化的预计送达时间（ETR）；预计配送顺序：在后续

·2022-10-03 12:33

CVPR2016(classification)：ResNet-论文解读与复现《Deep Residual Learning for Image Recognition》

文章目录原文地址论文阅读方法初识（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.RelatedWork3.DeepResidualLearning3.1ResidualLearning3.2IdentityMappingbyShortcut3.3NetworkArchitecture3.4Implementation4.Experiments4.1Image

我是大黄同学呀·2022-10-03 07:47

论文解读-SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

本文是上海交通大学张伟楠教授发表的一篇关于使用基于策略梯度的GAN来生成轨迹的文章，文章称作为一种训练产生式模型的新方法，产生式对抗性网络(GAN)利用判别模型指导产生式模型的训练，在生成实值数据方面取得了相当大的成功。然而，GAN在生成实值数据方面也存在不少的问题，例如1）产生式模型的离散输出使得从判别模型到产生式模型的梯度更新很难通过。2）判别模型只能评估完整的序列，而对于部分生成的序列，一旦

cxp_001·2022-09-27 09:21

《generative adversarial nets》的解读以及实现

一论文解读1.1论文基本信息《GenerativeAdversarialNets》是IanJ.Goodfellow发表在NIPS2014上的一篇论文，也是GANs的开山之作。

勤奋的ls丶·2022-09-27 09:47

ICLR 2022最佳论文解读

微信公众号“圆圆的算法笔记”，持续更新NLP、CV、搜推广干货笔记和业内前沿工作解读~后台回复“交流”加入“圆圆的算法笔记”交流群；回复“时间序列“、”多模态“、”迁移学习“、”NLP“、”图学习“、”表示学习“、”元学习“等获取各个领域干货算法笔记~今天给大家介绍ICLR2022最佳论文PICO:CONTRASTIVELABELDISAMBIGUATIONFORPARTIALLABELLEARN

fareise·2022-09-25 19:20

入门卷积神经网络必备，基础、理论、实战一网打尽！

目录前言教程安排1、基本概念2、论文解读3、模型结构与原理4、模型实战5、问题解答6、目标检测领域相关技术群前言其实，挺早之前就有更新有关于卷积神经网络文章的想法，这些时间里，因为一些事情，更新进度确实慢了一些

水亦心·2022-09-25 18:39

历年数学建模大赛优秀论文解读

一、自动化车床管理模型1、变分法2、韦布尔分布韦布尔分布，即韦伯分布（Weibulldistribution），又称韦氏分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。威布尔分布在可靠性工程中被广泛应用，尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。由于它可以利用概率值很容易地推断出它的分布参数，被广泛应用于各种寿命试验的数据处理。从概率论和统计学角度看，WeibullDistribution

我辈当自强·2022-09-25 01:03

ECCV2018论文，以及相关比赛地址

贝猫说python·2022-09-24 18:31

终极盘点：计算机视觉资源汇总：CVPR、ECCV、ICCV、ECCV、AAAI、ICML等顶会论文汇总解读 / 代码下载（1987-2020）、技术视频、数据集等

CVPR2020最全整理：论文分类/汇总/下载/代码/项目/论文解读CVPR2019|论文分类汇总/下载/代码/项目/论文解读CVPR2018论文解读集锦CVPR2017论文解读集锦2000-20

极市平台·2022-09-24 18:28

Deformable ConvNets--Part4: Deformable Convolutional Networks

转自：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79704043关于DeformableConvolutionalNetworks的论文解读，共分为

weixin_34253539·2022-09-22 21:39

【3D点云】弱监督点云分割（论文解读 CVPR2020）

文章目录一、摘要1.Introduction2.四点贡献二、相关工作1.不完全(半监督)学习2.不准确注释3.点云分析三、方法论1.点云编码网络（encoder）2.不完整的监督分支3.不精确的监督分支4.孪生自监督5.空间和颜色平滑度约束6.训练四、实验总结题目：WeaklySupervisedSemanticPointCloudSegmentation:Towards10×FewerLabel

杀生丸变大叔了·2022-09-20 20:35

CLIP，GLIP论文解读，清晰明了

CLIP：ContrastiveLanguage-ImagePre-training论文名称：LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision原论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020GLIP论文名称：GroundedLanguage-ImagePre-training原论文地址：http

思艺妄为·2022-09-16 07:43

《GhostNet: More Features from Cheap Operations》论文解读

一、提出背景因为嵌入式设备有限的内存和计算资源，在其上部署神经网络很困难，所以要降低神经网络的大小和计算资源的占用。常见的方法有模型剪枝(pruning)，量化(quantization)和蒸馏(distillation)。常规的CNN网络提取到的特征图有很多冗余信息，如下图，扳手连接的两个位置的特征图类似。二、算法原理1.Ghostmodule常规的卷积公式：，其中是卷积操作，是输出的特征图，h

zhuikefeng·2022-09-15 14:32

DeepLabv3:Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation论文解读

Introduction这篇文章是DeepLab系列文章的第三篇，也可以说是DeepLabv3.这篇文章主要是对DeepLab系列的不断改进，在介绍这篇文章之前，我们先来看一下DeepLab系列论文的大致内容。DilatedConvolutionDilatedConvolution，也可以叫做空洞卷积，最早在文章Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvo

心态已炸_沉迷学习·2022-09-15 13:14

CVPR2017(Segmentation)：DeepLabV3-论文解读《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》

文章目录原文地址论文阅读方法初识（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.RelatedWork3.Methods3.1.AtrousConvolutionforDenseFeatureExtraction3.2.GoingDeeperwithAtrousConvolution3.2.1.Multi-gridMethod3.3.AtrousSpatia

我是大黄同学呀·2022-09-15 12:25

CV综述目标检测整理---目录

CV综述目标检测整理---目录Objectdetectionyolo系列yolov3从yolo入门目标检测链接:[YOLOV3论文解读与应用](https://blog.csdn.net/weixin_

慕一Chambers·2022-09-14 07:14

基于PaddlePaddle的飞桨论文解读：StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains

目录摘要StarGANv2网络架构实验1.Baselines2.数据集3.评价指标实验结果分析1.个别成分分析2.多种图像合成方法的比较结论模型代码（model.py）主体代码（main.py）总结摘要一个好的图像到图像的翻译模型应该学习不同视觉域之间的映射，同时满足以下特性：1）生成图像的多样性2）多域的可伸缩性。现有的方法解决了这两个问题中的任何一个，其多样性有限，或者所有领域都有多个模型。我

peter9697·2022-09-14 07:07

YOLOX-PAI 详细解读（一）论文解读

YOLOX-PAI论文解读论文解读YOLOX-PAI论文解读前言一、YOLOX-PAI是什么？

楚楚小甜心·2022-09-12 07:36

论文解读｜清华&Meta提出HorNet，用递归门控卷积进行高阶空间相互作用

清华&Meta提出HorNet，用递归门控卷积进行高阶空间相互作用视觉Transformer的最新进展表明，在基于点积自注意力的新空间建模机制驱动的各种任务中取得了巨大成功。在本文中，作者证明了视觉Transformer背后的关键成分，即输入自适应、长程和高阶空间交互，也可以通过基于卷积的框架有效实现。作者提出了递归门卷积（gnConv），它用门卷积和递归设计进行高阶空间交互。新操作具有高度灵活性

芒果汁没有芒果·2022-09-12 07:49

VLDB'22 HiEngine极致RTO论文解读

摘要：《IndexCheckpointsforInstantRecoveryinIn-MemoryDatabaseSystems》是由华为云数据库创新Lab一作发表在数据库领域顶级会议VLDB'2022的学术论文。本文分享自华为云社区《VLDB'22HiEngine极致RTO论文

华为云开发者联盟·2022-09-09 15:00

【论文解读】Deconvolution and Checkerboard Artifacts

今天看到了一篇2016的论文，关键是可以视化卷积操作,地址如下：https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/当我们非常仔细地观察由神经网络生成的图像时，经常会看到一种奇怪的棋盘状伪像图案。在某些情况下，这种情况比在其他情况下更为明显，但是最近的模型中有很大一部分都表现出了这种行为。非常神奇的地方，棋盘格图案在色彩浓烈的图像中往往最为突出。这是怎么回事？

行*云·2022-09-05 09:26

《论文复现》MOJITALK: Generating Emotional Responses at Scale 部分过程讲解

《论文复现》MOJITALK:GeneratingEmotionalResponsesatScale部分过程讲解论文解读数据集emoji处理数据集获取论文解读《论文阅读》MOJITALK:GeneratingEmotionalResponsesatScale

365JHWZGo·2022-09-01 07:44

《MeInGame: Create a Game Character Face from a Single Portrait 》论文解读

一：论文干了件什么事从单张图片生成一个游戏中的虚拟形象，且，论文的方法对光照强度，光照阴影遮挡等具有很好的鲁棒性，可以忠实还原肤色、妆容和皱纹等个性化细节。摘要：近年来，基于深度学习的三维人脸重建方法层出不穷，但应用于游戏领域的却很少。目前的游戏角色定制系统要么要求玩家手动调整相当多的面部属性来获得想要的面部，要么对面部形状和纹理的自由度有限。在本文中，我们提出了一种自动从单个人像中预测人脸形状和

咆哮的大叔·2022-09-01 07:04

综述 | 图像去噪综合比较研究

作者丨我不是毛毛编辑丨3D视觉开发者社区文章目录荐语前言噪声的来源论文解读总结荐语图像去噪的目标是从受噪声干扰的退化图像中尽可能恢复原始的真实图像，是图像进行后续处理的关键一步。

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-08-27 07:55

一文看尽深度学习中的20种卷积（附源码整理和论文解读）

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达引言卷积，是卷积神经网络中最重要的组件之一。不同的卷积结构有着不一样的功能，但本质上都是用于提取特征。比如，在传统图像处理中，人们通过设定不同的算子来提取诸如边缘、水平、垂直等固定的特征。而在卷积神经网络中，仅需要随机初始化一个固定卷积核大小的滤波器，并通过诸如反向传播的技术来实现卷积核参数的自动更新即可。其中，浅层的滤波器对诸如点、线、面等

Tom Hardy·2022-08-24 18:34

《机器视觉表面缺陷检测综述》论文解读

最近在搞工业检测的项目，看到一篇表面缺陷检测的综述文章。论文发表在《中国图像图形学报》，介绍的较为全面，对主要内容作了摘抄和整理，分享给大家0.引言美国机器人工业协会(ＲIA)对机器视觉下的定义为:“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)获取产品的表面图像，利

pzb19841116·2022-08-23 18:53

KDD 2022 | 美团技术团队精选论文解读

今年，美团技术团队有多篇论文被KDD2022收录，这些论文涵盖了图谱预训练、选择算法、意图自动发现、效果建模、策略学习、概率预测、奖励框架等多个技术领域。本文精选了7篇论文做简要介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究方向的同学有所帮助或启发。ACMSIGKDD国际会议（简称KDD）是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会主办的数据挖掘研究领域的顶级年会，属于CCFA类会议。由于KDD的交叉学科性和广

·2022-08-23 16:10

论文解读（PairNorm）《PairNorm: Tackling Oversmoothing in GNNs》

论文信息论文标题：PairNorm:TacklingOversmoothinginGNNs论文作者：LingxiaoZhao,LemanAkoglu论文来源：2020,ICLR论文地址：download论文代码：download1IntroductionGNNs的表现随着层

关注我更新论文解读·2022-08-21 15:00

论文解读（NWR）《Graph Auto-Encoder via Neighborhood Wasserstein Reconstruction》

论文信息论文标题：GraphAuto-EncoderviaNeighborhoodWassersteinReconstruction论文作者：ShakedBrody,UriAlon,EranYahav论文来源：2022,ICLR论文地址：download论文代码：downlo

关注我更新论文解读·2022-08-20 09:00

Learning Generalized Spoof Cues for Face Anti-spoofing论文解读及复现笔记

Paperlink:https://arxiv.org/abs/2005.03922Codelink:https://github.com/VIS-VAR/LGSC-for-FAS简介:最近读到了一篇百度在人脸活体领域的新作LGSC，感觉思路相当清奇，从异常检测的角度来解决活体问题，假设活体样本具有某种共同属性，属于一个closed-set，而攻击样本作为这个活体closed-set意外的异常，属

小克s·2022-08-20 07:58

论文解读（GATv2）《How Attentive are Graph Attention Networks?》

论文信息论文标题：HowAttentiveareGraphAttentionNetworks?论文作者：ShakedBrody,UriAlon,EranYahav论文来源：2022,ICLR论文地址：download论文代码：download1Abstract在GAT

关注我更新论文解读·2022-08-18 15:00

论文解读（SEP）《Structural Entropy Guided Graph Hierarchical Pooling》

论文信息论文标题：StructuralEntropyGuidedGraphHierarchicalPooling论文作者：JunranWu,XueyuanChen,KeXu,ShangzheLi论文来源：2022,ICLR论文地址：download论文代码：downloa

关注我更新论文解读·2022-08-16 17:00

Fast R-CNN论文解读-将RCNN的多段训练合并为一段，使用RoI池化层统一尺度-最大优点是训练与检测速度快

作者：WXY日期：2020-9-5论文期刊：RossGirshickMicrosoftResearchSep2015标签：FastRCNN一、写在前面的话FastR-CNN基于之前的RCNN，用于高效地目标检测，运用了一些新的技巧，是训练速度、测试速度、准确率都提升。FastR-CNN训练了一个VGG16网络，但训练速度比RCNN快9被，测试速度快213倍，同时在PASCALVOC上有更高的准确率

中南大学苹果实验室·2022-08-16 12:19

ECCV2022|合工大&商汤&澳国大提出新任务和数据集，用于分割视频中发出声音的物体！

已建立深度学习公众号——FightingCV，关注于最新论文解读、基础知识巩固、科技新闻速递，欢迎大家关注！！！

·2022-08-15 20:14

【论文解读 NAACL 2019 | DyGIE】A General Framework for Information Extraction using Dynamic Span Graphs

论文题目：AGeneralFrameworkforInformationExtractionusingDynamicSpanGraphs论文来源：NAACL2019GoogleAILanguage,华盛顿大学论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/N19-1308/代码链接：https://github.com/luanyi/DyGIE关键词：信息抽取，dyna

byn12345·2022-08-14 11:15

卷积神经网络—AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet论文解读

一、CNN结构演化历史的图二、AlexNet网络2.1ReLU非线性激活函数多GPU训练(TrainingonMultipleGPUs)局部响应归一化(LocalResponseNormalization)重叠池化(OverlappingPooling)2.2降低过拟合(ReducingOverfitting)数据增强(DataAugmentation)Dropout三、VGG网络VGG网络卷积层

桃李醉东风·2022-08-13 21:24

论文解读（ChebyGIN）《Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks》

论文信息论文标题：UnderstandingAttentionandGeneralizationinGraphNeuralNetworks论文作者：BorisKnyazev,GrahamW.Taylor,MohamedR.Amer论文来源：2019,NeurIPS论文地

关注我更新论文解读·2022-08-11 20:00

论文解读（g-U-Nets）《Graph U-Nets》

论文信息论文标题：GraphU-Nets论文作者：HongyangGao,ShuiwangJi论文来源：2019,ICML论文地址：download论文代码：download1Introduction受到类似encoder-decoderarchitecture的U-Net

关注我更新论文解读·2022-08-10 19:00

论文解读（DropEdge）《DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification》

论文信息论文标题：DropEdge:TowardsDeepGraphConvolutionalNetworksonNodeClassification论文作者：YuRong,WenbingHuang,TingyangXu,JunzhouHuang论文来源：2020,

关注我更新论文解读·2022-08-09 19:00

推荐频道

个人随笔（论文解读