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正则表达式
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Nginx
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变化检测论文解读
[CVPR2020] DoveNet: Deep Image Harmonization via Domain Verification
论文解读
论文地址和代码数据库和代码已公布:https://github.com/bcmi/Image_Harmonization_Datasets论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.13239一.简介图像合成(imagecomposition)是图像处理的常用操作,把前景从一张图上剪贴下来粘贴到另一张图上,获得一张合成图。合成图可以用来获取感兴趣的目标图像,也可以用于数据增广,
夜灬凄美
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2023-02-01 09:15
论文
神经网络
深度学习
相关contrastive loss对比损失详解
文章目录一、传统contrastiveloss二、WDMCloss(DASNet)1.应用于
变化检测
的contrastiveloss变形若对文章理解有歧义,欢迎留言交流,整理不易,欢迎一键三连!!!
zy_destiny
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2023-02-01 03:57
人工智能
深度学习
算法
变化检测
损失函数
怎样缓解灾难性遗忘?持续学习最新综述三篇
本文转载自公众号“夕小瑶的卖萌屋”,专业带逛互联网算法圈的神操作-----》我是传送门关注后,回复以下口令:回复【789】:领取深度学习全栈手册(含NLP、CV海量综述、必刷
论文解读
)回复【入群】:加入卖萌屋深度学习
夕小瑶
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2023-02-01 02:54
神经网络
大数据
算法
机器学习
人工智能
【目标检测
论文解读
复现NO.28】基于改进YOLO v5的电厂管道油液泄漏检测
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、摘要针对电厂油库、化水车间等关键区域油液管道时常发生泄漏问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的电厂关键区域管道
人工智能算法研究院
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2023-01-31 22:36
中文核心论文解读复现
目标检测
YOLO
人工智能
【
论文解读
】点云深度学习网络PointNet
点云数据天然的存在无序性,直接将用于图像的网络结构用于点云效果很差。有一些研究将点云空间进行划分成规则的3D体素网格,再使用3D卷及等方式来进行处理。而PointNet这篇文章提出的网络结构无需对点云数据进行预处理,对输入点云进行整体的分类或者点云的分割。在正式介绍PointNet网络结构之前先要理解欧式空间中点云的几个特征,这也后面作者设计结构的出发点。1).无序性这个比较好理解,因为点云实际上
昌山小屋
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2023-01-31 17:05
点云处理
PointNet
基于深度学习的车道线检测
论文解读
UltraFastStructure-awareDeepLaneDetection论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.11757源码链接见文末源码详解:https://blog.csdn.net/qq_52053775/article/details/1287718051.任务概述车道线检测使用OpenCV就能够实现,而基于深度学习的车道线检测尝试解决车道线检测中的遮挡
樱花的浪漫
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2023-01-31 16:03
面向深度学习的无人驾驶
计算机视觉
人工智能
深度学习
神经网络
《Focal and Global Knowledge Distillation for Detector》
论文解读
若有侵权,联系必删论文地址:FocalandGlobalKnowledgeDistillationforDetectors一、什么是知识蒸馏首次提出知识蒸馏的概念由Hinton于2015年提出:知识蒸馏开山之作中文知识蒸馏研究综述:知识蒸馏研究综述一般地,大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合,拥有良好的性能和泛化能力,而小模型因为网络规模较小,表达能力有限。因此,可以利用大模型学习到的知识
WerZ
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2023-01-31 15:47
深度学习
计算机视觉
人工智能
【MobileNetV2】
论文解读
Abstract本文提出的MobileNetV2得performance相比第一版有了一些提升。以它为基础,作者设计了一个新的objectdetection架构SSDLite;另外作者还将其应用于语义分割上,搭建了一个简化版的DeepLabV3,起名为MobileDeepLabv3。中间那段没最后,作者认为他们的方法实现了decouplingoftheinput/outputdomainsfrom
咖啡味儿的咖啡
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2023-01-31 12:12
深度学习
深度学习
ICCV2015(object detection):Fast RCNN-
论文解读
《Fast R-CNN》
文章目录原文地址论文阅读方法初识(Abstract&Introduction&Conclusion)相知(Body)2.FastR-CNNarchitectureandtraining2.1TheRoIpoolinglayer2.2Initializingfrompre-trainednetworks2.3Fine-tuningforobjectdetectionMulti-tasklossMin
我是大黄同学呀
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2023-01-31 11:40
读点论文
-
检测与分割
算法
计算机视觉
神经网络
【
论文解读
】在复杂城市环境中基于时空语义走廊的安全轨迹生成
标题:SafeTrajectoryGenerationforComplexUrbanEnvironmentsUsingSpatio-temporalSemanticCorridor作者:WenchaoDing,LuZhang,JingChen,andShaojieShen来源:https://arxiv.org/abs/1906.09788代码:https://github.com/HKUST-A
Travis.X
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2023-01-31 07:56
论文
自动驾驶
人工智能
附代码 DenseNet---Densely Connected Convolutional Networks
DenselyConnectedConvolutionalNetworks
论文解读
代码链接:https://github.com/bamos/densenet.pytorch论文链接:https://arxiv.org
向上的阿鹏
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2023-01-31 07:52
代码
论文
图像处理
深度学习
pytorch
计算机视觉
目标检测算法SSD
论文解读
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/jy001227801/article/details/80388192参考链接:https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592395论文题目:SSD:SingleShotMultiBoxDe
纸上得来终觉浅~
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2023-01-30 22:42
图像处理
paper阅读
SSD
SiamFT:通过完全卷积孪生网络进行的RGB红外融合跟踪方法
目录论文下载地址代码下载地址论文作者模型讲解[背景介绍][
论文解读
][SiamFT的网络结构][特征融合网络][模态权重计算][特征融合][训练过程][损失函数][性能指标][结果分析][定量结果][
Change_ZH
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2023-01-30 12:57
深度学习
神经网络
深度学习
论文解读
- 城市自动驾驶车辆运动规划与控制技术综述 (第4部分)
文章目录IV.MothonPlanning(运动规划)D.GraphSearchMethods(图搜索算法)1)LaneGraph(车道图)2)GeometricMethods(几何方法)3)Sampling-basedMethods(基于采样的方法)4)GraphSearchStrategies(图搜索策略)E.IncrementalSearchTechniques(增量搜索技术)F.Pract
同学来啦
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2023-01-30 10:36
论文
自动驾驶
直播 | KDD 2021
论文解读
:基于协同对比学习的自监督异质图神经网络
「AIDrive」是由PaperWeekly和biendata共同发起的学术直播间,旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为,单向地输出知识并不是一个最好的方式,而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义,从而产生更大的价值。本期AIDrive,我们邀请到北京邮电大学GAMMALab实验室硕士生刘念,为大家在线解读其发表于KDD2021的最新工作:Self-supervisedH
PaperWeekly
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2023-01-30 08:52
神经网络
人工智能
html
深度学习
机器学习
KDD2021 | 左右互搏:基于协同对比学习的自监督异质图神经网络
论文解读
者:北邮GAMMALab硕士生刘念题目:Self-supervisedHeterogeneousGraphNeuralNetworkwithCo-contrastiveLearning会议:KDD2021
AITIME论道
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2023-01-30 08:22
神经网络
python
机器学习
人工智能
深度学习
区块链入门——解读《Bitcoin》
1.
论文解读
1.0.摘要Apurelypeer-to-peerversionofelectronicca
dounine
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2023-01-30 02:36
论文解读
:《Multi-Branch-CNN:使用多分支卷积神经网络对离子通道相互作用肽进行分类》
Multi-Branch-CNN:Classificationofionchannelinteractingpeptidesusingmulti-branchconvolutionalneuralnetwork1.文章概述2.背景3.数据4.方法4.1特征选择4.1.1单一特征选择4.1.2最佳的K特征组合选择4.2实验方法4.2.1TML13方法4.2.2TML13-Stack方法4.2.3Mu
风灬陌
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2023-01-29 21:48
生物信息学
深度学习
cnn
生物信息学
深度学习
论文解读
《Co-Correcting:Noise-tolerant Medical Image Classification via mutual Label Correction》
论文解读
《Co-Correcting:Noise-tolerantMedicalImageClassificationviamutualLabelCorrection》
论文解读
:协同校正:通过相互标签校正的抗噪声医学图像分类期刊名
渔歌畅晚
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2023-01-29 12:43
深度学习
人工智能
机器学习
【
论文解读
】手术机器人系统的工作原理分析与解读
文章目录AFullySensorizedCooperativeRoboticSystemforSurgicalInterventions摘要IntroductionMaterialsandMethods流程机器人控制模式机器人台车握把和针刀刀架控制系统应用控制器*机器人传感器接口*流程图机器人控制回路设备网链接导航系统转换配准(Registration)标定(Calibration)RobotPi
vrijheid
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2023-01-29 10:37
机器人
机器人视觉
自动驾驶
视频对象分割
论文解读
系列【1】
此处最后粗略解读更新时间:2020-2-2611.论文:FusionSeg我的印象:一个中规中矩的利用了光流图片的网络效果:一般,让人感觉边缘分割相对粗糙网络结构:思想:网络包含两个分支(两个Resnet101,都是深层神经网络),一个学习RGB图片表观特征,一个学习光流特征(注意,光流特征输入的是光流图片,光流图片外部生成,用FlowNet),最后输出单个分割结果。成功原因:FSEG使用了深层神
JintuZheng
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2023-01-29 00:39
视频对象分割论文解读
(新型事件相机有关的
论文解读
)Unsupervised Event-based Learning of Optical Flow, Depth, and Egomotion
目录新型事件相机有关的
论文解读
之:UnsupervisedEvent-basedLearningofOpticalFlow,Depth,andEgomotion写在前面贡献网络结构事件如何放入网络姿态补偿光流估计姿态和深度估计重映射误差立体视差个人总结新型事件相机有关的
论文解读
之
CyrilSterling
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2023-01-29 00:37
事件相机
计算机视觉
机器学习
人工智能
深度学习
算法
(新型事件相机有关的
论文解读
)EV-FlowNet: Self-Supervised Optical Flow Estimation for Event-based Cameras
目录事件相机有关的
论文解读
之EV-FlowNet:Self-SupervisedOpticalFlowEstimationforEvent-basedCameras写在前头方法数据输入网络结构损失函数光度误差光滑损失结果数据集个人总结事件相机有关的
论文解读
之
CyrilSterling
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2023-01-29 00:07
事件相机
人工智能
机器学习
计算机视觉
python
算法
ImVoxelNet
论文解读
1.文章和代码链接《ImVoxelNet:ImagetoVoxelsProjectionforMonocularandMulti-ViewGeneral-Purpose3DObjectDetection》paper:https://arxiv.org/abs/2106.01178code:https://github.com/saic-vul/imvoxelnetpaperwithcode:ImV
EnjoyCodingAndGame
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2023-01-28 15:02
自动驾驶
计算机视觉
人工智能
【差分隐私】Hyperparameter Tuning with Renyi Differential Privacy
论文解读
【差分隐私】HyperparameterTuningwithRenyiDifferentialPrivacy
论文解读
文章目录【差分隐私】HyperparameterTuningwithRenyiDifferentialPrivacy
f蜀黍
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2023-01-28 14:30
差分隐私
机器学习
支持向量机
人工智能
直播预告 | CVPR 2022
论文解读
:基于多面注意力机制的人群计数
本期AIDrive,我们邀请到西安交通大学网络空间安全学院硕士生林卉,为大家在线解读其发表在CVPR2022的最新研究成果。本次报告的主题为「基于多面注意力机制的人群计数」。对本期主题感兴趣的小伙伴,5月24日(本周二)晚7点,我们准时相约PaperWeekly直播间。直播信息本次讲座将主要汇报我们CVPR2022的一篇文章。该文主要针对人群计数任务的两个难点:首先,密集人群图像中由于远近关系人头
PaperWeekly
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2023-01-28 09:35
网络
机器学习
python
计算机视觉
深度学习
[
论文解读
]Spatial maps with working area limit line from images of crane‘s top-view camera
文章目录论文研究背景论文研究的意义行业现状论文提出的解决方法实验测试仿真实验现场实验实验结果研究贡献论文研究背景由于施工工业环境复杂,视野有限,高空环境下起重机操作复杂,操作人员将面临两个关键问题:操作安全和工作效率。其中大多数的安全事故主要是由于起重机操作人员无法准确的识别安全隐患造成的。因此有必要向高空中起重机操作人员全面的直观的展示重要的视觉信息,可以有效的避免一些安全事故发生和提高工作效率
LuLaDe
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2023-01-27 11:42
论文解读
人工智能
计算机视觉
论文解读
:预测lncRNA的相互作用生物分子类型:一种集成深度学习方法
PredictingtheinteractionbiomoleculetypesforlncRNA:anensembledeeplearningapproach目录1.摘要2.引言3.材料和方法1.数据描述2.特征提取3.模型构建4.评估标准4.结果1.LncRNA-生物分子相互作用的统计与分析2.lncIBTP的初步培训以及评价3.与特定lncRNA分子预测方法的比较4.个案研究和跨物种验证5.
哇塞qwq
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2023-01-27 09:43
深度学习
神经网络
pytorch
CycleGAN
论文解读
+思想+学习路径
学习CycleGAN的路线:1)先看09基于CycleGan开源项目实战图像合成_哔哩哔哩_bilibili中的整体网络架构,PatchGAN判别网络原理。2)再看【深度学习李宏毅】CycleGAN(中文)_哔哩哔哩_bilibili,以及CycleGAN(五)loss解析及更改与实验_祥瑞Coding的博客-CSDN博客_adversarialloss中讲解的loss函数。3)再看下文。4)看完
MrRoose
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2023-01-27 09:30
CycleGAN风格迁移
计算机视觉
深度学习
人工智能
Learnable Triangulation of Human Pose
论文解读
papertitle:LearnableTriangulationofHumanPosepaperlink:https://arxiv.org/abs/1905.05754oralordemovideo:https://conftube.com/video/zem03fZWLrQ?tocitem=100project:-github:https://github.com/facebookresea
JerryZhang__
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2023-01-27 08:20
Human
Pose
Estimation
深度学习
计算机视觉
姿态估计
[
论文解读
]Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey
ThreatofAdversarialAttacksonDeepLearninginComputerVision:ASurvey文章目录ThreatofAdversarialAttacksonDeepLearninginComputerVision:ASurvey简介摘要常用术语对抗性攻击用于分类的攻击Box-constrainedL-BFGSFastGradientSignMethod(FGSM
年糕糕糕
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2023-01-26 15:04
论文解读
GoogleNet
论文解读
GoingDeeperwithConvolutions摘要我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014(ILSVRC14)上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构,并在分类和检测上取得了新的最好结果。这个架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。通过精心的手工设计,我们在增加了网络深度和广度的同时保持了计算预算不变。为了优化质量,架构的设计以赫布理论和多尺度处理直觉为
abc_138
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2023-01-26 12:24
经典论文分析
GoogleNet
inception
【
论文解读
】关于深度森林的一点理解
2017年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着机器学习的天色要变,实则不然,周志华老师通过微博解释道,此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗,是另一种思维,而不是真的去替代深度神经网络(DNN)。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解,如
Y.G Bingo
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2023-01-26 09:24
机器学习方法
深度学习
周志华
深度森林
机器学习
深度估计算法原理与
论文解读
论文地址:MonocularDepthEstimationUsingLaplacianPyramid-BasedDepthResiduals|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码链接见文末代码详解:https://blog.csdn.net/qq_52053775/article/details/128756167深度估计算法原理1.深度估计任务概述深度估计,即通过
樱花的浪漫
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2023-01-26 09:52
面向深度学习的无人驾驶
深度学习
人工智能
计算机视觉
神经网络
【
论文解读
】NLP重铸篇之Word2vec
论文标题:EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace论文链接:https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf复现代码地址:https://github.com/wellinxu/nlp_store/blob/master/papers/word2vec.py论文标题:word2vecParameterLearn
风度78
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2023-01-26 09:52
算法
python
机器学习
人工智能
深度学习
背景建模算法比较与ViBe算法
论文解读
与python代码
目录背景建模方法需要考虑的3个问题基于统计方法建模的缺陷其他背景建模方法的不足VIBE算法的巧妙之处VIBE算法详解初始化方法模型更新方法参考资料ViBe的Python代码在运动目标检测领域,抛开最近热火朝天的深度学习方法,最经典、可靠、传统的方法还是基于图像差分的方法。在这类方法中,往往会用到背景差分法。背景建模的优劣决定了目标检测结果的好坏,因此选择一个合适的背景建模方法非常重要。背景建模方法
奔跑的Yancy
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2023-01-26 09:52
机器视觉/计算机视觉
Vibe
背景建模
GMM
论文解读
:Multi-Modal Explicit Sparse Attention Networks for Visual Question Answering
Multi-ModalExplicitSparseAttentionNetworksforVisualQuestionAnswering1.abstract视觉问答是一个多任务涉及到自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV),这需要模型来理解视觉信息和文本信息的同时预测输入视觉图像和文本的正确答案的问题,已广泛应用于智能和智能交通系统、智能城市和其他领域。今天,先进的VQA方法通过设计共同注意机制
幽灵深度学习
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2023-01-25 22:33
研究生文献阅读
【
论文解读
】ICLR2020 | 深度自适应Transformer
作者|kaiyuan整理|NewBeeNLP一篇来自ICLR2020,facebook人工智能实验室的论文,关于改进Transformer推理速度的。论文地址:https://arxiv.org/abs/1910.10073写在前面大模型在困难任务上表现非常好,而小模型也可以在比较简单的任务上表现出色。但是目前大模型在应用简单任务时的运算量同复杂任务一样,这就导致了不必要的资源浪费,此外还会导致推
风度78
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2023-01-25 07:12
人工智能
机器学习
深度学习
python
算法
深度学习之边缘检测算法
论文解读
(EDTER: Edge Detection with Transformer)
引言边缘检测是计算机视觉中最基本的问题之一,具有广泛的应用,例如图像分割、对象检测和视频对象分割。给定输入图像,边缘检测旨在提取精确的对象边界和视觉上显著的边缘。由于许多因素,包括复杂的背景、不一致的注释等等,这是具有挑战性的边缘检测与图像的上下文和语义线索密切相关。因此,获得适当的表征来捕捉高和低水平的视觉线索是至关重要的。传统方法[6,14,28,34,41,63]大多基于低级局部线索,例如颜
qq_41627642
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2023-01-24 12:17
深度学习边缘检测论文阅读
深度学习
算法
transformer
目标检测
论文解读
复现【NO.24】改进 YOLOv5s 的轨道障碍物检测模型轻量化研究
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、摘要针对传统列车轨道障碍物检测方法实时性差和对小目标检测精度低的不足,提出一种改进YOLOv5s检测网络的轻量化障
人工智能算法研究院
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2023-01-24 11:19
中文核心论文解读复现
目标检测
人工智能
计算机视觉
卷积神经网络怎么入门?入门卷积神经网络必备!人工智能-CNN入门
想入门卷积神经网络,那就要从下面这几个角度入手: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1、基本概念想了解卷积神经网络,就要了解卷积神经网络中涉及到的一些基本概念,了解这些概念的含义
程序媛珂珂
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2023-01-24 11:47
神经网络
人工智能
cnn
深度学习
【目标检测
论文解读
复现NO.25】基于改进Yolov5的地铁隧道附属设施与衬砌表观病害检测方法
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。一、摘要针对目前应用到织物疵点检测的网络模型中存在的两阶段算法检测速度慢、一阶段算法检测精度低的问题,提出了一种改进Y
人工智能算法研究院
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2023-01-24 11:13
中文核心论文解读复现
目标检测
人工智能
深度学习
论文解读
(NWR)《Graph Auto-Encoder via Neighborhood Wasserstein Reconstruction》
优质资源分享学习路线指引(点击解锁)知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统论文信息论文标题:GraphAuto-EncoderviaNeighborhoodWassersteinReconstru
qq_43479892
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2023-01-22 07:58
python
python
开发语言
计算机
【
论文解读
--PR-MPC控制】(2018)Policy regularized model predictive control framework for robust legged
系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、简介1.机器人的应用场景2.足式机器人触地检测是一个难点3.足式机器人(步态调度+支撑相力控)是一个难点4.模型简化方法5.预测控制6.本文贡献二、理论与系统建模1.运动学模型分析(1)运动学解耦结构图:2.动力学模型分析(1)动力学简化的方法(2)动力学解耦图(3)单刚体动
盒子君~
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2023-01-21 08:44
#
四足机器人MIT
Cheetah
mini
论文解读与翻译
自动驾驶
机器学习
深度学习
【
论文解读
--MPC+WBC控制】(Cheetah mini)Whole-Body Impulse Control and Model Predictive Control
系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、简介二、控制架构1、控制流程2、摆动腿落点规划器3、状态估计器(用于估计躯干的位置、速度、姿态)4、步态调度器和步态规划器三、模型预测控制MPC1.MPC使用的集中质量动力学模型(用于预测泛作用力f)2.模型简化假设四、WBC全身脉冲控制1.WBC使用的多体动力学模型(计算每
盒子君~
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2023-01-21 08:14
#
四足机器人MIT
Cheetah
mini
论文解读与翻译
自动驾驶
人工智能
机器学习
【
论文解读
--MPC控制】Dynamic Locomotion in the MIT Cheetah 3 Through Convex Model-Predictive Control
系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、简介二、控制系统框图0.定义body坐标系和world坐标系1.状态机FSM2.摆动腿控制关节器3.支撑腿控制关节器4.躯干参考轨迹生成(系统状态生成)三、四足机器人(简化的)动力学模型1.动力学模型简化--近似角速度动力学--忽略俯仰角和翻滚角(φ、θ)2.简化机器人角动力
盒子君~
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2023-01-21 08:13
#
四足机器人MIT
Cheetah
mini
论文解读与翻译
自动驾驶
机器学习
深度学习
yolov1 - you only look once:unified,real-time object detection
模型解读(上)0前言本文目的是用尽量浅显易懂的语言让零基础小白能够理解什么是YOLO系列模型,以及他们的设计思想和改进思路分别…https://zhuanlan.zhihu.com/p/183261974【
论文解读
Kun Li
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2023-01-20 15:24
目标检测
目标检测
计算机视觉
深度学习
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
论文解读
论文:链接代码:TensorFlow版本核心思想:将整张图片作为网络的输入,直接在输出层对BBox的位置和类别进行回归。回顾:两阶段目标检测的实现过程:1、采用滑动窗口,对每个窗口进行分类和位置修正;2、用RPN网络提取候选区域,特征图对应的候选区域经过roipooling得到所需特征;3、SSD继承RPN类似的anchor机制,设定预设框并对每个预设框赋予groundtruth,全卷积网络训练目
Dear_林
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2023-01-20 14:10
paper
CV
目标检测
深度学习
tensorflow
论文解读
TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection
github:https://github.com/fcjian/TOODpaper:https://arxiv.org/pdf/2108.07755.pdf关键点思考起点指出传统one-stage算法在在优化目标分类和定位问题中的不足(DecoupledHead分离了分类任务和回归任务[yolox表示解耦这是优点,yolo1-5都是使用yolohead统一输出位置和置信度]),最佳分类点与最佳位
万里鹏程转瞬至
·
2023-01-20 09:42
论文阅读
目标检测
人工智能
MobileNet系列2:MobileNetV2
论文解读
目录一.创新点1.先看看MobileNetV2和V1之间有啥不同2.再看看MobileNetV2的block与ResNet的block:二.正文三.MobileNet-V2网络结构参考资料MobileNetV2是对MobileNetV1的改进,同样是一个轻量化卷积神经网络。一.创新点1.Invertedresiduals,通常的residualsblock是先经过一个1*1的Convlayer,把
Sophia$
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2023-01-20 08:51
神经网络
深度学习
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