关系抽取论文阅读笔记第5页

1707.ICCV.Neural Person Search Machines检测加识别论文阅读笔记

NeuralPersonSearchMachines（NPSM）一个新颖的end-to-end的（检测+reid）行人搜索识别方法论文贡献：1.提出了一种NPSM框架（基于LSTM记忆递归网络attention机制）来模拟人的视觉搜索机制，在记忆query/probe特征信息的指导下，递归地由小到大定位有效区域，由粗到精的得到iamge中与query匹配的行人区域。2.相比于现阶段PRW和CUHK

xuluohongshang·2023-11-11 22:00

【论文阅读笔记】Shielding collaborative learning:Mitigating poisoning attacks through client-side detection.

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！期刊：2021TDSCShieldingCollaborativeLearning:MitigatingPoisoningAttacksThroughClient-SideDetection|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore问题：服务器对生成更新的过程没有可见性，使联邦训练容易受到中毒攻击。现有的防御方法在non-iid环境下表现不佳

MiaZX·2023-11-11 22:24

【论文阅读笔记】Detecting AI Trojans Using Meta Neural Analysis

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！会议：2021S&PDetectingAITrojansUsingMetaNeuralAnalysis|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题：当前防御方法存在一些难以实现的假设，或者要求直接访问训练模型，难以在实践中应用。创新：通过元分类器来预测给定目标模型是否被后门攻击。该方法不对攻击策略进行假设，仅为黑盒访问。为了在不了解

MiaZX·2023-11-11 22:19

CRNN论文阅读笔记

文章目录目录前言一、摘要二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言因项目需求，最近在学习OCR相关的深度学习模型，之前虽然看过CRNN相关的一些文章，熟悉大体的模型框架，但还没有阅读过原论文，今天抽时间看了下，因此这里做下阅读笔记。CRNN论文标题：AnEnd-to-EndTrainabelNeuralNetworkforImage

DU_YULIN·2023-11-11 12:42

【论文阅读笔记】老照片修复——Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation

目录前言一、问题与核心思想二、核心工作1.将X，R，Y映射到响应的潜在空间2.训练映射网络3.人脸增强网络实践前言笔记主要学习的是CVPR2020上发表的一篇Oral文章，主要思路是作者使用变分自动编码机（VAE）将图像变换到潜在空间（也称隐空间）中，在潜在空间中通过特征对齐和特征转换的方式来完成对老照片的图像修复。这篇论文的方法不同于普通的潜在空间转换，他们通过利用真实照片和大量合成图像提出了一

Ice TeaJH·2023-11-11 11:35

首次公开！深度学习在知识图谱构建中的应用

昨天，我们介绍了基于DeepDive的关系抽取方法及其在知识图谱数据构建中应用（传送门：知识图谱数据构建的“硬骨头”，阿里工程师如何拿下？）。这个方法准确率高、交互好，在单一关系的

阿里开发者·2023-11-11 06:36

SIGGRAPH 2023 - 3D Gaussian Splatting 论文阅读笔记

ArXivlink：https://arxiv.org/abs/2308.040793DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.动机实现高视觉质量的神经辐射场方法仍然需要训练和呈现成本高昂的神经网络，而最近的更快方法不可避免地会权衡质量的速度。（总结：高质量和低成本不可兼得）对于无界和完整的场景（而不是孤立的对象）和1080p分辨率

BoGoF666·2023-11-10 11:11

PolyFormer: Referring Image Segmentation as Sequential Polygon Generation 论文阅读笔记

PolyFormer:ReferringImageSegmentationasSequentialPolygonGeneration论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation

乄洛尘·2023-11-09 23:51

RIS 系列 Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

RIS系列BeyondOne-to-One:RethinkingtheReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation3.2

乄洛尘·2023-11-09 23:43

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

近年来，为了提高单模态遥感数据的分类性能，人们进行了大量的研究。然而，随着从卫星或机载平台获取的遥感数据的可用性不断增加，多模式遥感数据的同时处理和分析对遥感界的研究人员提出了新的挑战。为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。顾名思义，CCR-Net通过跨模态的重建策略，可以更有效地相互交换信息

ru-willow·2023-11-09 08:12

论文阅读笔记：Extended Vision Transformer (ExViT) for Land Use and Land Cover Classification

摘要注意力机制驱动的深度模型最近取得了成功，如最具代表性的视觉转换器（ViT），吸引了一波高级研究来探索它们对更广泛领域的适应。然而，遥感（RS）领域中基于Transformer的方法更关注单模态数据，这可能会在充分利用不断增长的多模态地球观测数据时失去可扩展性。为此，我们提出了一种新的多模式深度学习框架，通过在最小修改的情况下扩展传统的ViT，针对土地利用和土地覆盖（LULC）分类任务。与采用线

ru-willow·2023-11-09 08:42

Change Detection on Remote Sensing Images Using Dual-Branch Multilevel Intertemporal Network论文阅读笔记

随着卷积神经网络的不断创新，遥感图像的变化检测（CD）如雨后春笋般涌现。随着技术的高速升级，识别前景-背景类别不平衡变化的障碍仍然存在，尤其是在样本有限和大量干扰的情况下，如季节性周转、照明强度和建筑改造。此外，到目前为止，这两种现成的方法都没有探讨在访问差异特征之前在双时态图像之间直接交互的可行性。在本文中，我们提出了一个双分支多级跨期网络（DMINet）来高效地导出变化表示。具体来说，通过将自

ru-willow·2023-11-09 08:42

SpectralDiff论文阅读笔记

高光谱图像分类是遥感领域的一个重要问题，在地球科学中有着广泛的应用。近年来，人们提出了大量基于深度学习的HSI分类方法。然而，现有方法处理高维、高冗余和复杂数据的能力有限，这使得捕获数据的光谱空间分布和样本之间的关系具有挑战性。为了解决这一问题，我们提出了一种基于扩散模型的HSI分类生成框架(SpectralDiff)，该框架通过迭代去噪和显式构建数据生成过程，有效地挖掘高维和高冗余数据的分布信息

ru-willow·2023-11-09 08:39

论文阅读笔记：STAN: Spatio-Temporal Attention Network for Next Location Recommendation

1摘要基于地点的移动端服务商，譬如Yelp、Uber，要从大量的用户签到和轨迹信息中学习用户的行程习惯，对用户下一个访问地点进行预测，并以此为用户的下一步行程需求进行规划和推荐。然而，现有模型对时空信息的利用存在局限性，譬如只利用前后一步的时间和空间差[1,2]，人为划分空间区域[3]或者只聚合距离较近的地点[4]，并对访问地点的频率不加考虑。本文旨在提出一种基于注意力机制的神经网络架构，考虑用户

UQI-LIUWJ·2023-11-09 02:15

GFP-GAN论文阅读笔记

题目：TowardsReal-WorldBlindFaceRestorationwithGenerativeFacialPrior翻译：《面向现实世界的生成性人脸先验盲复原》解决的问题：如何从低分辨率低质量的真实图像中获得较好的先验知识，复原人脸图像提出：GFP-GAN。其包含了一个退化去除模块和预训练的人脸GAN作为人脸先验。通过直接的潜在代码映射和几个通道分割空间特征变换（CS-SFT）层以从

是FL呀·2023-11-08 11:53

【论文阅读笔记】3D语义SLAM论文摘要整理

前文回顾【论文阅读笔记】Past,Present,andFutureofSimultaneousLocalizationandMapping【论文阅读笔记】语义SLAM语义映射模型SectionVI.REPRESENTATIONII

肥鼠路易·2023-11-08 05:15

Center-based 3D Object Detection and Tracking 论文阅读笔记

Center-based3DObjectDetectionandTracking论文阅读笔记by：瀚[email protected].秋于国防科大文章供个人总结归纳使用，但由于作者理解水平有限欢迎大家对其中存在的错误与不明的地方进行讨论

Glingli·2023-11-07 23:01

MDvsFA-cGAN算法论文阅读笔记Miss detection vs. false alarm: Adversarial learning for small object...

论文来自：H.Wang,L.Zhou,andL.Wang,“Missdetectionvs.falsealarm:Adversariallearningforsmallobjectsegmentationininfraredimages,”inProc.IEEE/CVFInt.Conf.Comput.Vis.(ICCV),2019,pp.8509–8518.这个笔记只是我自己学习中的记录，里面很多

Glingli·2023-11-07 23:30

RLCM算法论文阅读笔记：Infrared small target detection utilizing the multiscale relative local contrast .....

J.Han,K.Liang,B.Zhou,X.Zhu,J.Zhao,andL.Zhao,“Infraredsmalltargetdetectionutilizingthemultiscalerelativelocalcontrastmeasure,”IEEEGeosci.RemoteSens.Lett.,vol.15,no.4,pp.612–616,2018,doi:10.1109/LGRS.20

Glingli·2023-11-07 23:30

论文阅读笔记改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析任斌,丰镇平西安交通大学叶轮机械研究所,西安交通大学叶轮机械研究所710049,西安,710049,西安摘要：进化算法作为一类新的优化搜索方法,广泛应用于各种优化问题.现对简单遗传算法进行了改进,采用实值编码,并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合,形成了改进遗传算法.同时还介绍了一种新的进化算法—粒子群优化算法.将这两种优化算法应用于函数优化

Sunny G helloworld·2023-11-06 08:02

Lamport Clock 笔记

Time,Clocks,andtheOrderingofEventsinaDistributedSystem论文阅读笔记之前看过一点分布式算法：DistributedComputing——Principles

rsy56640·2023-11-05 21:41

《SemEval-2018 Task7: Effectively Combining Recurrent and Convolutional Neural Networks for Relation Classification and Extraction》阅读笔记

论文链接：https://www.paperweekly.site/papers/1833非结构化text中的针对实体关系抽取任务，SemEval2018Task7包含的任务Subtask1:relationclassification

best___me·2023-11-04 06:16

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

【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

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

【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

【网安AIGC专题11.1】（顶刊中OpenAI的api调用）CodeX用于命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）：提示工程设计+控制变量对比实验（格式一致性、模型忠实度、细粒度性能）

CODEIE:LargeCodeGenerationModelsareBetterFew-ShotInformationExtractors写在最前面汇报研究背景命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）

是Yu欸·2023-10-31 20:35

【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

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

基于深度学习的实体和关系联合抽取模型研究与应用（一、绪论）

《基于深度学习的实体和关系联合抽取模型研究与应用》——钟华帅.华南理工大学本文对论文内容进行提炼摘要传统的流水线模型将实体识别和关系抽取当作两个独立的子任务，存在着错误传播、信息冗余以及没有建立两个子任务依赖的问题

殁月·2023-10-28 19:33

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

NLP（二十七）开放领域的三元组抽取的一次尝试

当我写下这篇文章的时候，我的内心是激动的，这是因为，自从去年6月份写了文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试后，我就一直在试图寻找一种在开放领域能够进行三元组抽取的办法，也有很多读者问过我这方面的问题

山阴少年·2023-10-26 21:29

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

python问答系统实践

一个问答系统主要包含以下几个模块命名实体识别句法分析实体关系抽取知识图谱的构建知识推理意图识别今天开个头，以后有时间慢慢写。。。

幻影123！·2023-10-25 22:57

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