信息抽取论文阅读笔记第6页

Zero-shot RIS SOTA：Text Augmented Spatial-aware Zero-shot Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

Zero-shotRISSOTA：TextAugmentedSpatial-awareZero-shotReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作

乄洛尘·2023-11-04 04:03

NICE: Improving Panoptic Narrative Detection and Segmentation with Cascading Collaborative Learning

全局叙事定位NICE:ImprovingPanopticNarrativeDetectionandSegmentationwithCascadingCollaborativeLearning论文阅读笔记一

乄洛尘·2023-11-04 04:01

【论文阅读笔记】Traj-MAE: Masked Autoencoders for Trajectory Prediction

Abstract通过预测可能的危险，轨迹预测一直是构建可靠的自动驾驶系统的关键任务。一个关键问题是在不发生碰撞的情况下生成一致的轨迹预测。为了克服这一挑战，我们提出了一种有效的用于轨迹预测的掩蔽自编码器(Traj-MAE)，它能更好地代表驾驶环境中智能体的复杂行为。具体来说，我们的Traj-MAE采用了多种掩蔽策略来预训练轨迹编码器和地图编码器，允许捕获智能体之间的社会和时间信息，同时利用来自多个

技术宅学长·2023-11-03 18:02

《基于先验未知盲反卷积技术的包络谱重复瞬态的循环平稳性提取》阅读笔记及代码整理

论文阅读笔记及代码整理《Extractingcyclo-stationarityofrepetitivetransientsfromenvelopespectrumbasedonprior-unknownblinddeconvolutiontechnique

老蒋精髓·2023-11-03 06:32

大数据信息抽取

这些数据中包含着宝贵的的信息和知识，二大数据信息抽取是正是为了把这些数据中关键、有用的信息提取出来。大数据信息抽取就是指通过自动化的方式，从大数据中提取有异议的信息。

Elseide艾思·2023-11-03 01:06

【论文阅读笔记】GLM-130B: AN OPEN BILINGUAL PRE-TRAINEDMODEL

Glm-130b:开放式双语预训练模型摘要我们介绍了GLM-130B，一个具有1300亿个参数的双语(英语和汉语)预训练语言模型。这是一个至少与GPT-3(达芬奇)一样好的100b规模模型的开源尝试，并揭示了如何成功地对这种规模的模型进行预训练。在这一过程中，我们面临着许多意想不到的技术和工程挑战，特别是在损失峰值和分歧方面。在本文中，我们介绍了GLM-130B的训练过程，包括它的设计选择，效率和

技术宅学长·2023-11-02 07:10

转载：如何快速入门NLP自然语言处理概述

2.信息抽取：从给定文…自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，包括：1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧

「已注销」·2023-11-02 04:10

Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks 论文阅读笔记

Grad-CAM++:ImprovedVisualExplanationsforDeepConvolutionalNetworks会议：WACV时间：2018年本文针对Grad-CAM中出现的问题，例如当图像中存在多个目标或单个物体存在多个部分时，显著图无法将其全部标注、显著图无法完整地捕获整个对象的结构。面对上述问题，本文在CAM和Grad-CAM的基础上提出一个全新的可解释性算法Grad-CA

Stalker_DAs·2023-11-02 02:45

法学领域的技术创新点

中国法研杯2018总述OverviewofCAIL2018:LegalJudgmentPredictionCompetition三、中国法研杯2022-任务概述事件检测文书校对类案检索司法摘要论辩理解信息抽取可解释类案匹配四

YingJingh·2023-11-01 23:06

【论文阅读笔记】Drone-YOLO: An Efficient Neural Network Method for TargetDetection in Drone Images

摘要:无人机(UAV)图像目标检测是各个研究领域的重要基础。然而，无人机图像提出了独特的挑战，包括大图像尺寸、小尺寸检测对象、密集分布、重叠实例和影响目标检测有效性的光照不足。在本文中，我们提出了一系列基于YOLOv8模型的多尺度无人机图像目标检测算法Drone-YOLO，旨在克服无人机图像目标检测的特定挑战。为了解决大场景尺寸和小检测对象的问题，我们对YOLOv8模型的颈部组件进行了改进。具体来

诸葛大庆·2023-11-01 07:11

VisDrone-DET2019: The Vision Meets Drone Object Detection in Image Challenge Results论文阅读笔记

VisDrone-DET2019:TheVisionMeetsDroneObjectDetectioninImageChallengeResults论文阅读笔记Paper：https://openaccess.thecvf.com

Mrwei_418·2023-11-01 07:57

【Few-Shot Segmentation论文阅读笔记】Part-aware prototype for few-shot semantic Segmentation, ECCV, 2020

Abstract问题：现有Few-shotsegmentation方法的缺点包括：只能处理有限的问题：one-wayfew-shotsegmentation,比较难向multi-way进行扩展Singleprototype表征能力有限，无法涵盖object的全部regions目标：针对上述问题，本文引入semi-supervisedframework，将其作为semi-supervisedfew-

RaymondLove~·2023-10-31 17:06

S3FD论文阅读笔记

论文：《S3FD:SingleShotScale-invariantFaceDetector》原文链接：https://arxiv.org/abs/1708.05237代码链接：https://github.com/sfzhang15/SFD摘要本文提出了一种基于single-shot尺度不变的人脸实时检测方法，该方法在各种尺度的人脸检测中都具有良好的性能，尤其是在小尺度的人脸检测中。具体来说，我

酉意铭·2023-10-30 06:29

论文阅读笔记格式

写在前面本篇笔记结合了李沐老师论文精读课的第一节【如何读论文】和滑铁卢大学S.Keshav教授写的【Howtoreadpaper】李沐老师课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1H44y1t75x/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=e0a80296e5f702f44891bb2ca9f637ccS.Keshav教授文章原文：

直博生小艾的科研成长日记·2023-10-30 06:55

论文阅读笔记：A survey of sketches in traffic measurement Design, Optimization, Application

论文阅读笔记：InformationFusion2022:Asurveyofsketchesintrafficmeasurement:Design,Optimization,ApplicationandImplementation

烟花再美，不过·2023-10-30 02:04

《Object Detection in 20 Years: A Survey》论文阅读笔记

这篇文章发表于2019年5月16日，它回顾了1990年~2019年间的400多篇目标检测论文，涵盖了和这一领域相关的众多课题，如目标检测发展过程中的里程碑、目标检测数据集、评价指标、目标检测系统的基本模块、加速技术以及当前的SOTA方法。此外，这篇文章也涉及到一些重要的应用场景，如行人检测、人脸检测以及文本检测等。文章的整体脉络如下：第二部分：目标检测二十多年来的发展史第三部分：加速技术第四部分：

oneoverzero·2023-10-30 02:11

科研实习 | 北京大学网络信息处理实验室招收大模型方向研究型实习生

实验室面向自然语言处理的前沿研究方向，主要开展包括信息抽取、知识图谱构建、问答系统、人机对话，预训练语言模型等自然语言处理的理论方

PaperWeekly·2023-10-30 02:01

ResNeXt论文阅读笔记.md

目录1.提出背景2.核心思想3.论文核心4.分组卷积5.核心代码论文:AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.05431代码地址Keras:https://github.com/titu1994/Keras-ResNeXtPytorch:https://github.

weixin_30608503·2023-10-29 19:15

MIT Kimera论文阅读笔记

论文出处1.title={Kimera:anOpen-SourceLibraryforReal-TimeMetric-SemanticLocalizationandMapping}2.author={Rosinol,AntoniandAbate,MarcusandChang,YunandCarlone,Luca}3.year={2020}4.booktitle={IEEEIntl.Conf.onR

Compile666·2023-10-28 22:31

C.3 知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：[NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-10-28 04:38

Class-Aware Robust Adversarial Training for Object Detection论文阅读笔记

针对目标检测的类感知对抗训练2021年的CVPR，哥伦比亚大学和中心研究院合作的工作。摘要：目的通过对抗训练增强目标检测的鲁棒性，对于一张给定的图像，本文提出的方法产生一个通用的对抗性攻击来同时攻击图像中所有的目标，共同最大化每个对象各自的损失，然后将总损失再分解成类损失，按照该类的数量进行归一化。引言：（这里理一下之前一直都没清楚的时间线，关于对抗攻击的）： 2014年的ICLR文章——《

骑驴去学习·2023-10-27 07:10

LSAE：Learning Shape-Aware Embedding for Scene Text Detection 场景文本检测----论文阅读笔记

论文题目：LearningShape-AwareEmbeddingforSceneTextDetection香港中文大学和腾讯优图共同发表在2019CVPR论文地址：jiaya.me/papers/textdetection_cvpr19.pdf贡献提出了Shape-AwareLoss，可以很好的分割相邻的文本实例并且可以检测很大很长的文本实例（将图像像素映射到嵌入特征空间中，在该空间中，属于同一

CharlesWu123·2023-10-27 07:00

自监督论文阅读笔记 RingMo: A Remote Sensing Foundation Model with Masked Image Modeling

深度学习方法促进了遥感(RS)图像解释的快速发展。最广泛使用的训练范式是利用ImageNet预训练模型来处理指定任务的RS数据。然而，存在自然场景与RS场景之间的领域差距，以及RS模型泛化能力差等问题。开发具有通用RS特征表示的基础模型是有意义的。由于有大量未标记的数据可用，自监督方法在遥感方面比全监督方法具有更大的发展意义。然而，目前大多数自监督方法都使用对比学习，其性能对数据增强、附加信息以及

YoooooL_·2023-10-25 23:09

论文阅读笔记《PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Pose Estimation》

核心思想本文提出一种基于3D关键点投票网络的姿态估计算法。通过投票的方式从RGBD图像中寻找3D关键点，并采用语义分割网络和中心点检测网络实现实例分割，最后根据实例中关键点和对应模型的关键点之间的匹配关系，利用最小二乘法计算得到图像实例与模型之间的位姿变换（旋转矩阵+平移矩阵），即得目标物体的6D位姿。特点在于本文不是直接从图像中提取关键点，而是利用网络预测每个点与关键之间的位置偏移，然后计算

深视·2023-10-25 19:18

论文阅读笔记《DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion》

核心思想本文提出一种基于RGB-D图像预测目标物体位姿的方法（DenseFusion）。首先，利用一个语义分割网络得到目标物体的分割图像，分别用两个网络用于处理RGB图像和点云图（由深度图获得），将颜色特征和几何特征逐像素的拼接起来，并利用一个特征融合网络获得全局特征。然后将全局特征级联到每个像素的特征向量上，并利用位姿预测网络输出每个像素点对应的位姿估计结果和一个置信度值，最终选择置信度最大

深视·2023-10-25 19:18

【论文阅读笔记】One Shot 3D Photography

论文主页：https://facebookresearch.github.io/one_shot_3d_photography/代码地址：https://github.com/facebookresearch/one_shot_3d_photography 该3D照片方向，由于刚入门，所以会倾向于翻译文章。每个操作上的选择，及为什么不进行另外操作的原因都如数放上。论文小结本作的工作是从单张R

时光机ﾟ·2023-10-25 19:47

从代码逻辑到场景实战，百度高级工程师带你解密PP-ChatOCR！

OCR的长尾应用场景：自然场景OCR的长尾应用场景：文档场景然而在传统的图像关键信息抽取技术方案中，主要思路是先经过OCR文字识别，然后根据业务需求，设计

飞桨PaddlePaddle·2023-10-25 15:58

深度学习实战34-基于paddle关键信息抽取模型训练的全流程

大家好，我是微学AI，今天我给大家介绍一下深度学习实战34-基于paddle关键信息抽取模型训练的全流程，我们在文档应用场景中，存在抽取关键信息的任务，比如身份证里的姓名和地址，快递单里的姓名和联系方式等等

微学AI·2023-10-25 03:01

PaddleOCR关键信息抽取(KIE)的训练(SER训练和RE训练)错误汇总

1.SER训练报错:SystemError:(Fatal)Blockingqueueiskilledbecausethedatareaderraisesanexception1.1.问题描述在执行训练任务的时候报错单卡训练python3tools/train.py-ctrain_data/my_data/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml错误信息如下：Traceback(m

没刮胡子·2023-10-25 03:30

OCR基于图像数据的信息抽取任务

怎样完成基于图像数据的信息抽取任务1.简介1.1背景1.2主流方法2.关键信息抽取任务流程2.1训练OCR模型2.2训练KIE模型3.参考文献1.简介1.1背景关键信息抽取(KeyInformationExtraction

qq_16952303·2023-10-25 03:27

身份证识别，关键信息抽取，详细过程一步到位

文章目录前言一、什么是关键信息抽取？

一大口蛋黄酥·2023-10-25 03:26

发票关键信息抽取SER

SER（SemanticEntityRecognition）：语义实体识别。语义实体识别指的是给定一段文本行，确定其类别（如姓名、住址等类别）。本文采用基于VI-LayoutXLM的多模态语义实体识别方法。1、增值税发票数据集https://download.csdn.net/download/ronshi/884671492、配置文件ser_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.

ronshi·2023-10-25 03:53

yuanlulu·2023-10-24 19:36

论文阅读笔记——拥塞控制算法PCC Vivace

目录PCCVivace阅读笔记PCC和BBR都是垃圾！PCCVivacevs.PCCAllegroAllegro为什么垃圾？Vivace为什么比较牛逼？小结Vivace的目标函数框架小结Vivace如何与传统TCP进行交互？总结PCCVivace阅读笔记本文是关于NSDI'18论文《PCCVivace:Online-LearningCongestionControl》的阅读笔记。受机器学习中的在线

yue2388253·2023-10-24 04:19

关于NLP相关技术全部在这里：预训练模型、图神经网络、模型压缩、知识图谱、信息抽取、序列模型、深度学习、语法分析、文本处理...

NLP近几年非常火，且发展特别快。像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。但很多时候你会发现，花费大量的时间在零零散散的内容上，但最后发现效率极低，浪费了很多宝贵的时间。为了迎合大家学习的需求，我们这次重磅推出了《自然语言处理终身升级版》。课程覆盖了从经典的机

Amusi（CVer）·2023-10-23 13:15

ORB-SLAM2 论文阅读笔记 + 无痛复现

ORB-SLAM2:用于单目、双目和RGB-D相机的开源SLAM系统一、原文简译摘要I.INTRODUCTION介绍II.RELATEDWORK相关工作A.双目SLAMB.RGB-DSLAMIII.ORB-SLAM2A.单目，远、近立体关键点B.SystemBootstrapping系统引导C.用单目和双目约束进行BAD.循环关闭和全BAE.关键帧插入F.定位模式IV.EVALUATION评估A.

大胜s·2023-10-23 09:13

UCAS - AI学院 - 自然语言处理专项课 - 第13讲 - 课程笔记

信息抽取概述互联网和社交媒体快速发展文本信息资源极大丰富信息过载问题日益显现高效准确的信息获取手段成为必需（文本）信息抽取技术应运而生非结构化文本数据占据约80%信息抽取从非结构化、半结构化的自然语言文本中抽取实体

支锦铭·2023-10-23 01:34

【论文阅读笔记】MSNet: A Seismic Phase Picking Network Applicable to Microseismic Monitoring

论文阅读笔记：MSNet:ASeismicPhasePickingNetworkApplicabletoMicroseismicMonitoring摘要MSNet的微震相位拾取的全卷积网络从模型结构、训练数据

luzhoushili·2023-10-22 20:52

【论文阅读笔记】 Curated Pacific Northwest AI-ready Seismic Dataset

CuratedPacificNorthwestAI-readySeismicDataset太平洋西北部人工智能地震数据集摘要描述了一个AI就绪地震数据集包括各种地震事件参数仪器元数据地震波行描述地震目录和事件属性（事件震级类型，信道类型，波形极性，信噪比，相位选择）随着网络检测系统的时间演变非技术型总结AI准备数据集是推动机器学习发展的关键因素训练模型的数据多样性是推动模型性能或者泛化能力的主要因

luzhoushili·2023-10-22 20:43

当你学会这项python数据提取神器时，请做好升职准备！

一、什么是jsonpath●JsonPath是一种信息抽取类库，是从JSON文档中抽取指定信息的工具，提供多种语言实现版本，包括：JavaScript、Python、PHP和Java。

傲天测试王·2023-10-22 17:26

【论文阅读笔记】A literature survey of MR-based brain tumor segmentation with missing modalities

ZhouT,RuanS,HuH.AliteraturesurveyofMR-basedbraintumorsegmentationwithmissingmodalities[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2022:102167.综述对象：2022年3月1日前文章，在训练期间可以使用完整的磁共振模式，而在测试期间可能没有一个或多个模式。摘要：多模态

cskywit·2023-10-22 12:55

论文阅读笔记——Swin Transformer V2

论文标题：SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolution摘要：大规模NLP模型已被证明可以显著提高语言任务的性能，而没有饱和的迹象。他们还展示了惊人的很少有人像那样的射击能力。本文旨在探索计算机视觉中的大规模模型。我们解决了大型视觉模型训练和应用中的三个主要问题，包括训练的不稳定性、预训练和微调之间的分辨率差距以及对标记数据的渴望。提出了三种主要技

沉潜于·2023-10-22 12:38

文档信息抽取技术：从非结构化文本到结构化信息的旅程

文档信息抽取技术是一种将非结构化文本转化为结构化信息的技术。这种技术可以从各类文档中自动提取出如实体、关系和其他重要信息，并将它们转化为方便计算机进一步处理和分析的格式。

合合技术团队·2023-10-21 17:13

论文阅读笔记-You Are What You Do: Hunting Stealthy Malware via Data Provenance Analysis

NDSSYouAreWhatYouDo:HuntingStealthyMalwareviaDataProvenanceAnalysis链接：https://www.ndss-symposium.org/wp-content/uploads/2020/02/24167-paper.pdf第一章简介1.文中介绍了现阶段的恶意软件多采用免杀技术来防范安全软件的检测，如进程重命名、文件重命名等，一般的恶意

梦想闹钟·2023-10-21 11:42

2021_SIGIR_Social Recommendation with Implicit Social Influence

[论文阅读笔记]2021_SIGIR_SocialRecommendationwithImplicitSocialInfluence论文下载地址：https://doi.org/10.1145/3404835.3463043

XingHe_XingHe_·2023-10-20 23:15

2021_WWW_Random Walks with Erasure: Diversifying Personalized Recommendations on Social and Informat

[论文阅读笔记]2021_WWW_RandomWalkswithErasure:DiversifyingPersonalizedRecommendationsonSocialandInformationNetworks