变化检测论文解读

BiSetNetV2 语义分割论文解读

BiSeNetV2BilateralNetworkwithGuidedAggregationforReal-timeSemanticSegmentation摘要低级细节和高级语义都是语义分割任务的关键。然而，为了加快模型推理，目前的方法几乎总是牺牲低级细节，这将导致了相当大的精度下降。我们建议分别处理这些空间细节和分类语义，以实现高精度和高效的实时语义分割。为此，我们提出了一种在速度和准确性之间具
晓梦清尘·2023-04-04 20:04

【Prometheus 自主无人机平台 】无人机蜂群拦截系统作战构想与关键技术&论文解读

无人机蜂群拦截系统作战构想与关键技术&论文解读文献链接：时事背景：无人机蜂群拦截网络系统概念：无人机蜂群拦截系统：无人机拦截系统组成拦截群侦察群：反辐射群：电子对抗群（干扰群）：诱饵群：补充群:无人机蜂群拦截系统作战构想
-ATAO----·2023-04-04 18:06

Meta Talk: Learning To Data-Efficiently Generate Audio-Driven Lip-Synchronized Talking 论文解读

1.相关链接中文介绍链接：语音语义创新Lab_News_聚焦虚拟说话人生成技术，华为云论文被人工智能语音领域顶级会议ICASSP2022接收论文链接：MetaTalk:LearningToData-EfficientlyGenerateAudio-DrivenLip-SynchronizedTalkingFaceWithHighDefinition|IEEEConferencePublicatio
胖胖腐乳·2023-04-03 12:26

Wav2Lip模型------《A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In The Wild》论文解读及代码解析

ABSTRACT：在这篇文档中，我们将研究任意人物的人脸视频与目标音频的口型匹配问题。当前领域能做到对特定训练过的人物进行精准的口型匹配，但在其他未训练的人物上效果不好。我们找到了导致这种问题的主要原因，并学习了一个强大的口型匹配模型。接着，我们提出新的口型评估标准，从而精准评估任意视频的口型匹配的准确度。结果表明，我们的模型wav2lip跟真实视频的准确率相当。1.INTRODUCTION：随着
程序猿也可以很哲学·2023-04-03 11:07

论文解读: Few-Shot Text Classification with Induction Network

目的在文本分类中，经常碰到一些很少出现过的类别或这样不均衡的类别样本，而且当前的few-shot技术经常会将输入的query和support的样本集合进行sample-wise级别的对比。但是，如果跟同一个类别下的不同表达的样本去对比的时候产生的效果就不太好。因此，文章的作者就提出了，通过学习sample所属于的类别的表示得到class-wise的向量，然后跟输入的query进行对比，这样能比st
Alex_Cen·2023-04-03 07:28

YOLO v3对网络结构做了哪些改进？

来源：投稿作者：ΔU编辑：学姐论文解读《YOLOv3:AnIncrementalImprovement》JosephRedmonAliFarhadiUniversityofWashington发表时间：
深度之眼·2023-04-02 17:30

大规模食品图像识别：T-PAMI 2023论文解读

美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI2023。本文主要介绍了数据集特点、方法设计、性能对比，以及基于该数据集的迁移实验等方面的内容，并对Food2K未来的工作进行了展望。希望能为从事相关工作的同学带来一些帮助或者启发。1引言视觉智能部与中科院计算所于2020-2021年
美团技术团队·2023-04-01 02:14

论文阅读: 1712.BSN

Boundary-sensitiveNetworkforPortraitSegmentation论文解读
JNingWei·2023-03-31 14:46

NLP论文解读：XLNet

摘要通过双向文本预训练模式，以BERT为代表的基于自编码（autoencoding）的预训练模型在各类任务上表现突出，超越了传统的单向训练的自回归（autoregressive）语言模型。但由于使用mask进行训练，输入与下游任务的fine-tunning不一致，这种不一致使得BERT在生成类任务上相对较弱。综合考虑自编码（autoencoding）模型BERT与自回归（autoregressiv
雪离开的地方·2023-03-31 10:01

365天深度学习训练营-第J6周：ResNeXt-50实战解析

目录一、前言二、论文解读研究背景研究内容研究结果研究意义三、关键解读AggregatedResidualTransformations（AggResNet）RandomErasing和Mixup四、对比
派大星先生c·2023-03-31 07:10

论文阅读《FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS》

论文名称:Few-ShotLearningwithGraphNeuralNetworks论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf论文解读参考:https://blog.csdn.net
LiBiscuit·2023-03-30 14:35

Boosting Adversarial Attacks with Momentum论文解读

摘要深层神经网络容易受到对抗样本的攻击，由于潜在的严重后果，这对这些算法造成了安全问题。对抗性攻击是在部署深度学习模型之前评估其鲁棒性的重要替代手段。然而，大多数现有的对抗性攻击只能愚弄成功率较低的黑盒模型。为了解决这个问题，我们提出了一大类基于动量的迭代算法来增强对抗性攻击。通过将动量项集成到攻击的迭代过程中，我们的方法可以稳定更新方向，并在迭代过程中避开较差的局部极大值，从而产生更多可转移的对
你回到了你的家·2023-03-30 03:14

Pyspark_SQL3

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·2023-03-29 18:59

无监督三维人脸重建论文解读

来源：投稿作者：小灰灰编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.11130论文代码：https://github.com/elliottwu/unsup3d随着计算机视觉和三维测量领域方面的深入研究，如何重建真实人脸的三维模型成了研究的热点之一。人脸作为人体结构中外在表现能力最强的一部分，承载了很多的人类面部信息，世界上不存在完全一致的人脸，例如双胞胎，兄弟姐妹之间
深度之眼·2023-03-29 15:51

【论文解读|2018】Prerequisite-Driven Deep Knowledge Tracing

先决条件驱动的知识追踪文章目录摘要1引言2相关工作5结论摘要知识追踪是计算机支持教育环境(如智能辅导系统)中对学生知识状态进行建模的关键技术。虽然已经开发了贝叶斯知识追踪和深度知识追踪模型，但学生运动数据的稀疏性仍然限制了知识追踪的性能和应用。为了解决这一问题，我们提倡并提出将知识结构信息，特别是教学概念之间的前提关系，纳入知识追踪模型。具体而言，通过考虑学生如何掌握教学概念及其先决条件，我们将先
林若漫空·2023-03-29 09:45

prompt tuning

Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式prompttuning整体解读连续pattern构建论文解读整理prompttuning整体解读1级：Prompt是一种对任务的指令；2级：Prompt
Q_fairy·2023-03-29 05:17

顶级会议ICLR论文解读丨语法制导翻译VAE如何回答一代宗师叶问

原创作者：谭婧美编：陈泓宇-随堂测验-俗话说，南拳北腿。咏春拳作为经典的南派功夫，讲究贴身近击、连消带打与攻守合一。咏春高手的双手知觉灵敏且变化多端，防守时密不透风、滴水不漏，进攻时犹如水银泻地、插缝即入。初看斯文冷静、再看后发先至、以疾如风的速度、爆发出雷霆之力对敌。叶问VS生成模型。一代宗师叶问先生笑意慈祥，摆出咏春拳的标志性——问路手，说道：“咏春，叶问。”见此状后，生成模型生成：_____
小拾1236·2023-03-29 04:14

[论文解读]UNet++解读 + 它是如何对UNet改进 + 作者的研究态度和方式

UNet++论文:地址UNet++论文翻译：地址UNet++源代码：地址UNet++作者在知乎上进行了解读，里面还有视频的详解，深入人心。里面的每一句话都令我印象深刻，我总结如下：很多论文给出了他们建议的网络结构，其中包括非常多的细节，比如用什么卷积，用几层，怎么降采样，学习率多少，优化器用什么，这些都是比较直观的参数，其实这些在论文中给出参数并不见得是最好的，所以关注这些的意义不大，一个网络结构
Cierlly·2023-03-29 00:39

NLP论文解读：EMNLP 2020 Experience Grounds Language

来源：投稿作者：Sallycanwait编辑：学姐自然语言处理、乃至于人工智能最终要去往何方？功成名就的AI大牛们依然不停止思考这样抽象而宏大的问题，并积极引领着学界的思考方向。这篇文章的作者里，有深度学习三巨头之一Bengio。他们所讨论的问题具有哲学意味，涉及对NLP整个学术历史的思考，和对NLP未来的展望，提出语言模型终将回归物理世界和具身体验。有趣的是，这篇论文发表两年了，NLP还是没有发
深度之眼·2023-03-27 07:52

图像分类算法：AlexNet论文解读

图像分类算法：AlexNet论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确
自学小白菜·2023-03-26 07:44

图像分类算法：GoogLeNet论文解读

图像分类算法：GoogLeNet论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确
自学小白菜·2023-03-26 07:44

图像分类算法：VGG论文解读

图像分类算法：VGG论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确，我认为这是一种很好的锻炼
自学小白菜·2023-03-26 07:14

CVPR2018：TFusion论文解读

转载：https://blog.csdn.net/u011453773/article/details/79638489CVPR2018:UnsupervisedCross-datasetPersonRe-identificationbyTransferLearningofSpatio-temporalPatterns论文可以在arxiv下载，老板一作，本人二作，也是我们实验室第一篇CCFA类论文
从天而降小可爱·2023-03-26 07:09

图像分类算法DenseNet论文解读

一、论文解读1、DenseNet介绍传统的具有L层的卷积网络在每一层和它的下一层之间都有L个连接，而我们的网络有L(L+
纸上得来终觉浅～·2023-03-26 07:35

经典CNN算法解析实战-第J2周：ResNet50V2算法实战与解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、论文解读1.ResNetV2结构与ResNet结构对比2.关于残差结构的不同尝试3.关于激活的尝试三
Oaix Nay·2023-03-26 07:04

图像分类算法：ResNet论文解读

图像分类算法：ResNet论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确
自学小白菜·2023-03-26 07:57

干货丨细说Angular 中的变化检测(Change Detection)

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/iLceOG3MqnCSzcv3S71ujA【嵌牛导读】本文介绍了Angular中的变化检测。
d5cc63d9e177·2023-03-22 23:18

【论文解读】One Teacher is Enough? Pre-trained Language Model Distillation from Multiple Teachers

这是一篇关于NLP领域多模型知识蒸馏的文章，整体思路比较清晰，介绍了一种多模型蒸馏的方法。1.简介论文题目：OneTeacherisEnough?Pre-trainedLanguageModelDistillationfromMultipleTeachers地址：https://arxiv.org/pdf/2106.01023.pdf2.motivation&abstract单个教师模型指导学生模
littletomatodonkey·2023-03-22 07:03

观远AI实战 | 机器学习系统的工程实践

我们每天打开公众号都能收到各种前沿进展、论文解读、最新教程的推送。这些文章中绝大多数内容都跟酷炫的新模型、高大上的数学推导有关。
观远数据·2023-03-21 19:27

【论文解读】SENet网络(一种新的卷积结构)

目录Squeeze-and-ExcitationNetworks1Introduction2SQUEEZE-AND-EXCITATIONBLOCKSSqueeze:GlobalInformationEmbeddingExcitation:AdaptiveRecalibration3SENet在具体网络中应用4SENet计算量比较Squeeze-and-ExcitationNetworks1Intr
ashergaga·2023-03-21 07:31

CBAM论文解读

代码：https://github.com/Jongchan/attention-moduleCBAM:convolutionalblockattentionmodule，表示卷积模块的注意力机制模块，是一种结合了空间（spatial)和通道（channel)的注意力机制模块，相比于senet只关注通道（channel)的注意力机制可以取得更好的效果。基于传统VGG结构的CBAM模块，需要在每个卷
wanghua609·2023-03-21 07:30

SENet论文学习

http://www.sohu.com/a/161633191_465975本届CVPR2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司Momenta联合机器之心推出CVPR2017精彩论文解读专栏
_严君_·2023-03-21 07:21

YOLOv2论文解读/总结

本章论文：YOLOv2论文（YOLO9000:Better,Faster,Stronger）（原文＋解读/总结＋翻译）系列论文：YOLOv1论文解读/总结_yolo论文原文_耿鬼喝椰汁的博客-CSDN博客前言在
耿鬼喝椰汁·2023-03-21 07:49

YOLOv2论文翻译（已校正）

YYOLO9000:Better,Faster,Stronger）翻译（已逐句校正，方便大家学习）YOLOv2论文（原文）：YOLO9000:Better,Faster,StrongerYOLOv2论文（论文解读
耿鬼喝椰汁·2023-03-21 07:49

SeNet论文解读/总结

系列文章如下：AlexNet：AlexNet论文解读/总结_alexnet论文原文_耿鬼喝椰汁的博客-CSDN博客VGGNet：VGGNet论文解读/总结_耿鬼喝椰汁的博客-CSDN博客GoogLeNet
耿鬼喝椰汁·2023-03-21 07:07

论文 | CVPR2020 《Action Genome: Actions as Compositions of Spatio-temporal Scene Graphs》 论文解读

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢～～～这也是今年发表在CVPR上的文章，简单整理记录一下。主要信息：文章出处：CVPR2020文章代码：暂未发布数据集地址：暂未发布原文链接：https://arxiv.org/abs/1912.06992二主要内容2.1相关背景以actionrecognition为代表的视频理解任务通常将视频当成一个单独的动作进行分析。相对应地，很多数据集对一个视频也用一个ac
与阳光共进早餐·2023-03-20 16:45

深入区块链共识（二）：PoC论文解读与模型建立

*本系列文章，是链博核心区块链研究小组输出的高质量区块链研究性文章，旨在研究和分享底层区块链技术的原理解析，新技术趋势，拒绝讨论任何token，行情和投资建议。上篇文章中《深入区块链共识（一）：PoC概念及起源&BurstCoin沉浮史》中，我们简要介绍了基于存储的共识PoC(Proof-of-Capacity),本篇文章中，我们将以Burst为例，进一步深入讲解PoC的数学基础以及完整的算法过程
ChainBoard链博科技·2023-03-19 12:46

【DMINet】Change Detection on Remote Sensing Images Using Dual-Branch Multilevel Intertemporal Network

摘要：在有限的样本和复杂的场景（季节变化、亮度变化、建筑改造等）情况下，遥感变化检测仍有很多限制，在两期影像上做差异特征的之前直接探索双时间图像之间直接交互的可行性。
zy_destiny·2023-03-15 08:46

Dual Super-Resolution Learning for Semantic Segmentation（CVPR2020)）论文解读

目录1.网络结构图2.单模块结构2.1.语义分割超分辨率（SSSR）模块2.2.单图像超分辨率（SISR）模块<
zy_destiny·2023-03-15 08:15

STANet：基于时空注意力机制的变化检测网络

论文：ASpatial-TemporalAttention-BasedMethodandaNewDatasetforRemoteSensingImageChangeDetectionpytorch源码：GitHub地址目录
zy_destiny·2023-03-15 08:45

变化检测：CEECNet详解 Looking for change? Roll the Dice and demand Attention

文章目录目录文章目录原文链接：原文下载链接摘要一、文章的主要贡献是什么？二、FractalTanimoto相似性参数
zy_destiny·2023-03-15 08:45

CasRel：A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction 论文解读

ANovelCascadeBinaryTaggingFrameworkforRelationalTripleExtraction论文：1909.03227.pdf(arxiv.org)代码：github.com期刊/会议：ACL2020摘要从非结构化文本中抽取关系三元组对于大规模知识图构建至关重要。然而，现有的工作很少能解决重叠三元组问题，即同一句子中的多个关系三元组共享相同的实体。在这项工作中，
Trouble..·2023-03-14 04:11

RolePred: Open-Vocabulary Argument Role Prediction for Event Extraction 论文解读

Open-VocabularyArgumentRolePredictionforEventExtraction论文：2211.01577.pdf(53yu.com)代码：yzjiao/RolePred:SourcecodeforEMNLPfindingspaper“Open-VocabularyArgumentRolePredictionforEventExtraction”(github.com
Trouble..·2023-03-14 04:11

MUSIED: A Benchmark for Event Detection from Multi-Source Heterogeneous Informal Texts 论文解读

MUSIED:ABenchmarkforEventDetectionfromMulti-SourceHeterogeneousInformalTexts论文：2211.13896.pdf(53yu.com)代码：myeclipse/MUSIED:MUSIED:ABenchmarkforEventDetectionfromMulti-SourceHeterogeneousInformalTexts(
Trouble..·2023-03-14 04:11

CLIP-Event: Connecting Text and Images with Event Structures 论文解读

CLIP-Event:ConnectingTextandImageswithEventStructures论文：2201.05078v1.pdf(arxiv.org)代码：limanling/clip-event(github.com)期刊/会议：CVPR2022摘要视觉-语言(V+L)预训练模型通过理解图像和文本之间的对齐关系，在支持多媒体应用方面取得了巨大的成功。现有的视觉语言预训练模型主要侧
Trouble..·2023-03-14 04:15

医学AI论文解读 |Circulation|2018| 超声心动图的全自动检测在临床上的应用

文章来自微信公众号：机器学习炼丹术。号主炼丹兄WX：cyx645016617.文章有问题或者想交流的话欢迎～参考目录：文章目录0论文1概述2pipeline3技术细节3.1预处理3.2卷积网络3.3VGG分类网络结构3.4图像分割4遇到的问题0论文论文是2018年的，发表在医学期刊《Circulation》的一篇文章《FullyAutomatedEchocardiogramInterpretati
微信公众号[机器学习炼丹术]·2023-03-12 07:10

【论文解读】医学AI论文解读 | 超声心动图在临床中的自动化检测 | Circulation | 2018 | 中英双语...

参考目录：0论文1概述2pipeline3技术细节3.1预处理3.2卷积网络3.3VGG分类网络结构3.4图像分割4遇到的问题0论文论文是2018年的，发表在医学期刊《Circulation》（影响因子20+）的一篇文章《FullyAutomatedEchocardiogramInterpretationinClinicalPractice》（超声心动图在临床中的自动化检测）。现在对于整体的学习做
风度78·2023-03-12 07:07

365天深度学习训练营-第J3周：DenseNet算法实战与解析

目录一、前言二、论文解读1、DenseNet的优势2、设计理念3、网络结构4、与其他算法进行对比三、代码复现1、使用Pytorch实现DenseNet2、使用Tensorflow实现DenseNet网络四
派大星先生c·2023-03-11 13:00

【目标检测论文解读复现NO.33】改进YOLOv5的新能源电池集流盘缺陷检测方法

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。本文仅对论文代码实现，如果原文章的作者觉得不方便，请联系删除，尊重每一位论文作者。一、摘要针对新能源汽车电池集流盘中因
人工智能算法研究院·2023-03-11 03:24

YOLOv6-3.0-目标检测论文解读

文章目录摘要算法2.1网络设计2.2Anchor辅助训练2.3自蒸馏实验消融实验结论论文：《YOLOv6v3.0:AFull-ScaleReloading》github：https://github.com/meituan/YOLOv6上版本参考YOLOv6摘要YOLOv6v3.0中YOLOv6-N达到37.5AP，1187FPS；YOLOv6-S达到45AP，484FPS；扩展backbone及
‘Atlas’·2023-03-10 07:58
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