文本摘要论文阅读第24页

RAG:Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 论文阅读

2020NeuralPS文章地址：https://arxiv.org/abs/2005.11401源码地址：GitHub-huggingface/transformers:Transformers:State-of-the-artMachineLearningforPytorch,TensorFlow,andJAX.-142RAG目录0、背景1、摘要2、导言3、结论4、模型5、实验6、与REALM

小白的咆哮·2023-10-18 14:54

NVWAL: Exploiting NVRAM in Write-Ahead Logging论文阅读

问题SQLite作为一个使用广泛的DBMS存在不足How-everloggingasingledatabasetransactioninSQLiteWALmodestillentailsatleast16KBytesI/OtraffictounderlyingstoragemainlyduetometadatajournalingoverheadintheEXT4filesystem即便是采用了W

NIL_·2023-10-18 09:36

【论文阅读】Generalized Focal Loss的解读。交叉熵、Focal Loss、Quality Focal Loss、Distribution Focal Loss

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.04388.pdf1Introduction已有方法中，单阶段密集检测器一般分为三个输出内容：检测框质量估计confidence：channel维度上占1；训练时正样本标签为当前grid_ceil对应的标签框和预测框的iouscore、或者centernessscore，负样本为0。检测框box：channel维度上占4；分别为xyw

magic_ll·2023-10-18 07:11

【论文阅读】【yolo系列】YOLACT Real-time Instance Segmentation

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.02689.pdf1实例分割已有工作【实例分割】鉴于其重要性，大量的研究投入到实例分割的准确性。两阶段：Mask-RCNN[18]是一种具有代表性的两阶段实例分割方法，它首先生成候选感兴趣区域（roi），然后在第二阶段对这些roi进行分类和分割。后续工作试图通过提高其准确性，例如，丰富FPN特性[29]或解决掩码的置信度分数与其定位精

magic_ll·2023-10-18 07:11

论文阅读 || 目标检测系列——yolov2详解

YOLOV2相较YOLOV1，是在其基础上做了优化。主要在预测更准确（Better）、速度更快（Faster）、识别对象更多（stronger）。其中识别更多对象就是扩展到能够检测9000种不同对象(YOLO9000)。1优化方式的增加（预测更准确）1.1batchnormalization（批量归一化）mAP提升2.4操作：替代了YOLOV1的dropoutbatchnorm有助于解决方向传播过

magic_ll·2023-10-18 07:40

YOLOv3 代码详解(7) —— 读取pb文件的测试

前言：yolo系列的论文阅读论文阅读||深度学习之目标检测重磅出击YOLOv3论文阅读||深度学习之目标检测yolov2论文阅读||深度学习之目标检测yolov1 该篇讲解的工程连接是：tensorflow

magic_ll·2023-10-18 07:10

YOLOv3 代码详解(5) —— 训练脚本解析 train.py

前言：yolo系列的论文阅读论文阅读||深度学习之目标检测重磅出击YOLOv3论文阅读||深度学习之目标检测yolov2论文阅读||深度学习之目标检测yolov1 该篇讲解的工程连接是：tensorflow

magic_ll·2023-10-18 07:39

SwiGLU论文阅读

1.论文1.1背景知识SwiGLU是2019年提出的新的激活函数，它结合了SWISH和GLU两者的特点。1.1.1SWISH:ASELF-GATEDACTIVATIONFUNCTIONSWISH激活函数的定义如下，其中σ(x)是sigmoid函数f(x)=x·σ(x)σ(x)=(1+exp(−x))^(-1)SWISH激活函数是光滑且非单调，在x大于0时f(x)无上限，在x小于0时f(x)有下限，

MLTalks·2023-10-18 02:20

RMSNorm论文阅读

RMSNorm论文阅读1.论文1.1RMSNorm介绍RMSNorm论文中对LayerNorm的公式做了改造。

MLTalks·2023-10-18 02:49

【论文阅读】SynDiff Unsupervised Medical Image Translation with Adversarial Diffusion Models

UnsupervisedMedicalImageTranslationwithAdversarialDiffusionModels论文大致翻译和主要内容讲解文章目录摘要：贡献：相关工作：方法：对抗性扩散过程：训练步骤(自己结合代码所写）：摘要：通过源-目标通道转换对缺失图像进行填充可以提高医学成像协议的多样性。合成目标图像的普遍方法包括通过生成性对抗网络(GAN)的一次映射。然而，隐含地描述图像分

求求你来BUG行不行·2023-10-17 23:50

【论文阅读】 Cola-Dif； An explainable task-specific synthesis network

文章目录CoLa-Diff:ConditionalLatentDiffusionModelforMulti-modalMRISynthesisAnExplainableDeepFramework:TowardsTask-SpecificFusionforMulti-to-OneMRISynthesisCoLa-Diff:ConditionalLatentDiffusionModelforMulti

求求你来BUG行不行·2023-10-17 23:13

YourTTS: Towards Zero-Shot Multi-Speaker TTS and Zero-Shot VoiceConversion for everyone论文阅读

摘要YourTTS为zero-shotmultispeaker的TTS任务带来了多语言（multilingual）方法的力量。该方法基于VITS模型，并为零样本多说话人和多语言训练添加了一些新的修改。在零样本多说话人TTS中取得了最先进的(SOTA)结果，在VCTK数据集上的零样本语音转换结果与SOTA相当。该方法在单说话人数据集的目标语言中取得了很好的结果，为低资源语言的零样本多说话人TTS和零

别和我卷！·2023-10-17 21:42

论文阅读：VITS2: Improving Quality and Efficiency of Single-Stage Text-to-Speech with Adversarial

论文标题是“VITS2:ImprovingQualityandEfficiencyofSingle-StageText-to-SpeechwithAdversarialLearningandArchitectureDesign”，写不下了，是2023.7.31原vits团队刚刚挂在arxiv上的文章，主要基于四个方面对vits做了改动，此篇文章我们就不讲vits，主要分析vits2的部分。摘要单阶

别和我卷！·2023-10-17 21:42

论文阅读：Knowledge Distillation: A Survey 知识蒸馏综述（2021）

论文阅读：KnowledgeDistillation:ASurvey知识蒸馏综述2021目录摘要IntroductionBackground知识基于响应的知识基于特征的知识基于关系的知识蒸馏模式离线蒸馏在线蒸馏自蒸馏教师

小百花~·2023-10-17 21:42

论文阅读 Memory Enhanced Global-Local Aggregation for Video Object Detection

MemoryEnhancedGlobal-LocalAggregationforVideoObjectDetectionAbstract人类如何识别视频中的物体？由于单一帧的质量低下，仅仅利用一帧图像内的信息可能很难让人们在这一帧中识别被遮挡的物体。我们认为人们识别视频中的物体有两个重要线索：全局语义信息和本地定位信息。最近，许多方法采用自注意机制，以增强关键帧中的特征，使用全局语义信息或本地定位

Re-赟·2023-10-17 19:19

【论文阅读】RadHAR：通过毫米波雷达生成的点云识别人类活动

文章目录原文题目摘要1引言2背景2.1毫米波雷达3RADHAR概述3.1数据收集和预处理3.2MMActvity数据集3.3数据预处理3.4分类器4评价5结论原文题目RadHAR:HumanActivityRecognitionfromPointCloudsGeneratedthroughaMillimeter-waveRadar摘要准确的人类活动识别(HAR)是实现新兴的情境感知应用的关键，这些

dotJunz·2023-10-17 18:32

【论文阅读 10】Unsupervised Anomaly Detection for Surface Defects With Dual-Siamese Network

基于双孪生网络的表面缺陷无监督异常检测IEEETRANSACTIONSONINDUSTRIALINFORMATICS0.摘要在真实工业场景下，无监督异常检测面临挑战，因为少量的正常图像提供有限的区分信息，而异常缺陷难以预测。尽管目前广泛使用基于图像重建的方法进行异常检测，但它们不能有效地学习语义表示，导致重构效果不佳。本文中，我们将异常检测视为一个联合问题，涉及特征重建和修复，使用双孪生框架来解决

不菜不菜·2023-10-17 08:25

【论文阅读】基于卷积神经的端到端无监督变形图像配准

End-to-EndUnsupervisedDeformableImageRegistrationwithaConvolutionalNeuralNetwork《基于卷积神经的端到端无监督变形图像配准》文章目录摘要Abstract.1.导言Introduction附录References未完待续tobecontinued...摘要Abstract.Inthisworkweproposeadeepl

^ V ^·2023-10-17 01:49

论文阅读：Seeing in Extra Darkness Using a Deep-Red Flash

论文阅读：SeeinginExtraDarknessUsingaDeep-RedFlash今天介绍的这篇文章是2021年ICCV的一篇oral文章，主要是为了解决极暗光下的成像问题，通过一个深红的闪光灯补光

Matrix_11·2023-10-16 20:36

论文阅读笔记markdown模板

Title文章标题Summary写完笔记之后最后填，概述文章的内容，以后查阅笔记的时候先看这一段。ResearchObjective作者的研究目标。ProblemStatement问题陈述，要解决什么问题？Method(s)解决问题的方法/算法是什么？Evaluation作者如何评估自己的方法，有没有问题或者可以借鉴的地方。Conclusion作者给了哪些strongconclusion,又给了哪

iwtbs_kevin·2023-10-16 16:17

Empowering Low-Light Image Enhancer through Customized Learnable Priors 论文阅读笔记

中科大、西安交大、南开大学发表在ICCV2023的论文，作者里有李重仪老师和中科大的JieHuang（ECCV2022的FECCVPR2022的ENC和CVPR2023的ERL的一作）喔，看来可能是和JieHuang同一个课题组的，而且同样代码是开源的，我很喜欢。文章利用了MAE的encoder来做一些事情，提出了一个叫customizedunfoldingenhancer（CUE）的方法。从MA

ssf-yasuo·2023-10-16 15:13

论文阅读：CTRL： Surpassing Human Performance in Offline LiDAR based 3D Object Detection

目录概要Motivation整体架构流程技术细节BaseDetectorTrackingTrack-CentricLearning小结论文地址：[2304.12315]OnceDetected,NeverLost:SurpassingHumanPerformanceinOfflineLiDARbased3DObjectDetection(arxiv.org)代码地址：GitHub-tusen-ai

苦瓜汤补钙·2023-10-16 15:11

论文阅读：CenterFormer: Center-based Transformer for 3D Object Detection

目录概要Motivation整体架构流程技术细节Multi-scaleCenterProposalNetworkMulti-scaleCenterTransformerDecoderMulti-frameCenterFormer小结论文地址：[2209.05588]CenterFormer:Center-basedTransformerfor3DObjectDetection(arxiv.org)

苦瓜汤补钙·2023-10-16 15:10

论文阅读：Segment Any Point Cloud Sequences by Distilling Vision Foundation Models

目录概要Motivation整体架构流程技术细节小结论文地址：[2306.09347]SegmentAnyPointCloudSequencesbyDistillingVisionFoundationModels(arxiv.org)代码地址：GitHub-youquanl/Segment-Any-Point-Cloud:[NeurIPS'23Spotlight]SegmentAnyPointCl

苦瓜汤补钙·2023-10-16 15:37

论文阅读：Offboard 3D Object Detection from Point Cloud Sequences

目录概要Motivation整体架构流程技术细节3DAutoLabelingPipelineThestaticobjectautolabelingmodelThedynamicobjectautolabelingmodel小结论文地址：[2103.05073]Offboard3DObjectDetectionfromPointCloudSequences(arxiv.org)概要该论文提出了一种利

苦瓜汤补钙·2023-10-16 07:57

深度学习-AlexNet论文精读

论文下载论文阅读一篇论文读三遍，不一定需要读完。第一遍读题目，摘要，结论来判断当前文章和手头工作是否相关。读不懂没关系，后面会有说明。第二遍通读，网络参数、细节可以忽略，弄明白整个算法，流程，背

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:18

论文阅读“SimCTC: A Simple Contrast Learning Method of Text Clustering”

Li,Chen,etal."SimCTC:ASimpleContrastLearningMethodofTextClustering(StudentAbstract)."ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence.Vol.36.No.11.2022.摘要导读本文提出了一种简单的对比学习方法（SimCTC），大大提升了最先进的文本聚类

掉了西红柿皮_Kee·2023-10-15 23:58

Machine-Learning-Enabled Cooperative Perception for Connected Autonomous Vehicles 论文阅读

论文链接Machine-Learning-EnabledCooperativePerceptionforConnectedAutonomousVehicles:ChallengesandOpportunities0.Abstract阐明了为联网自动驾驶车辆设计支持机器学习的协作感知系统的可能性关注如何减少通信和数据处理延迟本文关注了机器学习，特征图量化，毫米波通信以及车辆边缘计算的最新成果1.In

KrMzyc·2023-10-15 17:32

CORE: Cooperative Reconstruction for Multi-Agent Perception 论文阅读

论文连接CORE:CooperativeReconstructionforMulti-AgentPerception0.摘要本文提出了CORE，一种概念简单、有效且通信高效的多智能体协作感知模型。从合作重建的新颖角度解决了该任务：合作主体共同提供对环境的更全面的观察整体观察可以作为有价值的监督，明确指导模型学习如何基于协作重建理想的观察CORE利用三个组件实现：每个代理共享的压缩器，用于创建更紧凑

KrMzyc·2023-10-15 17:31

论文阅读：Learning Personalized Risk Preferences for Recommendation

今天介绍一篇比较有意思的论文，发表在SIGIR20上，关于在推荐系统中应用行为经济学理论。省流小助手：前景理论（ProspectTheory）推荐的item需要有评分（ratings）解决的问题行为经济学是研究“非理性人”在经济活动中的行为规律的学科，很多结论都非常有意思。这篇paper最根本的想法是观察到在电商推荐中，用户选择商品会受到评论的影响，购买好评率比较低的商品有更高的“风险”，而每个人

filterc·2023-10-15 15:38

ExposureDiffusion: Learning to Expose for Low-light Image Enhancement论文阅读笔记

南洋理工大学、鹏城实验室、香港理工大学在ICCV2023发表的暗图增强论文。用diffusion模型来进行raw图像暗图增强，同时提出了一个自适应的残差层用来对具有不同信噪比的不同区域采取不同的去噪策略。方法的框图如下所示：一张raw图片可以由信号和噪声组成，其中信号是曝光时间、增益和场景光子转化为电子数量三者乘积，噪声是由服从泊松分布的散粒噪声和与信号相独立的噪声的加和：文章定义暗图增强的目标为

ssf-yasuo·2023-10-15 09:18

论文阅读--基于编码器-解码器的卷积神经网络与多尺度感知模块用于人群计数

Title:Encoder-DecoderBasedConvolutionalNeuralNetworkswithMulti-Scale-AwareModulesforCrowdCountingAbstract:Inthispaper,weproposetwomodifiedneuralnetworksbasedondualpathmulti-scalefusionnetworks(SFANet)

追忆苔上雪·2023-10-15 09:45

论文阅读：ECAPA-TDNN

1.提出ECAPA-TDNN架构TDNN本质上是1维卷积，而且常常是1维膨胀卷积，这样的一种结构非常注重context，也就是上下文信息，具体而言，是在frame-level的变换中，更多地利用相邻frame的信息，甚至跳过t−1,t+1的frame，而去对t−2,t+2的frame进行连接在ECAPA-TDNN中，更是进一步利用了膨胀卷积，出现了dilation=2,3,4的情况。此外，还引入了

shadowismine·2023-10-15 09:12

论文阅读：Image-to-Lidar Self-Supervised Distillation for Autonomous Driving Data

目录摘要Motivation整体架构流程技术细节雷达和图像数据的同步小结论文地址:[2203.16258]Image-to-LidarSelf-SupervisedDistillationforAutonomousDrivingData(arxiv.org)论文代码：GitHub-valeoai/SLidR:OfficialPyTorchimplementationof"Image-to-Lida

苦瓜汤补钙·2023-10-15 07:07

论文阅读_对比学习_SimCSE

英文题目：SimCSE:SimpleContrastiveLearningofSentenceEmbeddings中文题目：SimSCE：用简单的对比学习提升句嵌入的质量论文地址：https://export.arxiv.org/pdf/2104.08821.pdf领域：自然语言处理，对比学习发表时间：2021.04作者：TianyuGao,普林斯顿大学，清华大学出处：EMNLP被引量：83代码和

xieyan0811·2023-10-15 06:55

论文阅读：FFDNet：Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising

IntroductionFFDNet是ZhangKai的一篇承前启后之作，从DnCNN到FFDNet再到CBDNet是一个网络的泛化过程，处理的对象从均匀的高斯噪声变成更加复杂的真实噪声。DnCNN利用BatchNormalization和residuallearning可以有效地去除均匀高斯噪声，且对一定噪声水平范围的噪声都有抑制作用。然而真实的噪声并不是均匀的高斯噪声，其是信号依赖的，各颜色通

JimmyCM·2023-10-15 05:09

论文查找: arXiv，论文阅读：知云文献翻译, 完美组合！

点击上方“码农的后花园”，选择“星标” 公众号精选文章，第一时间送达我相信大家在查阅学习某些相关技术、或者在写毕业论文、等各种论文的时候大部分都是在知网上查找的，但是知网上大部分检索到的论文都是中文版，且有大部分是本科生写的；在我们想要阅读一些外文资料时，查找起来比较费力，且在阅读困难、编辑上也不够方便。今天就向大家推荐一下论文发表和检索平台arXiv,和可以同时用5大翻译引擎、编辑标注的PDF

码农的后花园·2023-10-15 05:39

论文阅读:pointnet

文章目录一、点云特性二、网络结构三、关于T-Net的理解参考论文地址:PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentationpointnet是第一个直接基于点来做点云深度学习的网络。网络整体比较简单，我们这里主要以pointnet的语义分割网络来做解释。一、点云特性无序性相较于二维图像，点云是包含了一些没有特定顺序的点的

GHZhao_GIS_RS·2023-10-15 05:37

论文阅读：AutoAssign

文章目录1、论文总述2、密集预测型FCOS正负样本分配的不足3、Comparisonoflabelassignmentbetweendifferenttypicaldetectors.4、wetransformthewholeassignmentstepintotwoweightmaps.5、公式6、Visualizationoflearnedcenterweightingweightsofdif

贾小树·2023-10-15 05:34

论文阅读： BI-GCN

papername：BI-GCN:Boundary-AwareInput-DependentGraphConvolutionNetworkforBiomedicalImageSegmentatation论文名称：边界感知输入独立的图卷积网络论文地址:arxiv:2110.14775代码：未公布摘要：分割是图像处理中的重要步骤，而卷积操作是受限于局部感受野的，所以全局信息的提取模型对于分割任务而言意

sigmoidAndRELU·2023-10-15 05:03

论文阅读：

来源：公众号看到一篇文章原文：https://arxiv.org/pdf/2301.04275.pdf代码：GitHub-fengluodb/LENet:LENet:LightweightAndEfficientLiDARSemanticSegmentationUsingMulti-ScaleConvolutionAttention0、摘要基于LiDAR的语义分割在机器人和自动驾驶领域至关重要，因

shiyueyueya·2023-10-15 05:33

自监督论文阅读笔记 Ship Detection in Sentinel 2 Multi-Spectral Images with Self-Supervised Learning

船舶自动检测为用于安全或经济监测目的的海事领域感知提供了必要的功能。这项工作提出了一种用很少的标记示例，在Sentinel2多光谱图像中训练深度学习舰船检测器的方法。本文设计了一种具有可单独预训练主干的舰船检测网络结构。通过使用自监督学习，一种新兴的无监督训练程序，在Sentinel-2图像上学习良好的特征，不需要标记，以初始化我们的网络骨干。然后对整个网络进行微调，学习在具有挑战性的环境中检测船

YoooooL_·2023-10-15 04:52

论文阅读笔记（四十五）：Deformable Convolutional Networks

Convolutionalneuralnetworks(CNNs)areinherentlylimitedtomodelgeometrictransformationsduetothefixedgeometricstructuresintheirbuildingmodules.Inthiswork,weintroducetwonewmodulestoenhancethetransformation

__Sunshine__·2023-10-14 13:16

Learn to See in the Dark（论文阅读笔记）

LearntoSeeintheDark（论文阅读笔记）最近做项目看了一篇论文《LearntoSeeintheDark》下面是一些论文笔记概括：这篇论文主要介绍的是在低光照的环境下用两个标准的FCN网络，

qq_38277565·2023-10-14 13:13

论文阅读：Optical Flow in the Dark

文章目录1.论文总述2.以前的暗光下光流估计的方案3.暗光下image的处理4.VBDF的images及光流GT获取5.是否能合成一个raw训练集用来暗光下的光流估计6.SID介绍及其缺点参考文献1.论文总述从论文题目中可以看出，本文主要是想改善暗光下的光流估计效果，先前的方法主要是将暗光下的image进行提亮，再估计光流，但作者认为这样效果不好，因为提亮时候会破坏帧与帧之间的运动信息。作者的方法

贾小树·2023-10-14 13:40

论文阅读之《Learn to see in the dark》

LearningtoSeeintheDark-CVPR2018ChenChenUIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）QifengChen,JiaXu,VladlenKoltunIntelLabs(英特尔研究院)文章链接：https://arxiv.org/pdf/1805.01934.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1805.01934.pdf源码地址：GitHub-cchen

春末的南方城市·2023-10-14 13:39

《论文阅读：Dataset Condensation with Distribution Matching》

点进去这篇文章的开源地址，才发现这篇文章和DCDSA居然是一个作者，数据浓缩写了三篇论文，第一篇梯度匹配，第二篇数据增强后梯度匹配，第三篇匹配数据分布。DC是匹配浓缩数据和原始数据训练一次后的梯度差，DSA是在DC前加入了一层数据增强，DM直接就匹配浓缩数据和原始数据丢入模型得到的输出，匹配输出的分布。一个github地址包含了三个数据浓缩方法的开源代码。1.基于分布匹配的数据集浓缩在降低训练成本

volcanical·2023-10-14 12:51

[论文阅读]PointPillars——点云目标检测的快速编码器

PointPillars点云目标检测的快速编码器论文网址：PointPillars摘要基于激光雷达点云的物体检测是自动驾驶和机器人应用的一个重要方面。本文考虑将点云编码成适合下游检测任务的格式问题。最近的文献提出了两类编码器：固定的编码器（往往速度更快，但牺牲了精度），从数据中学习的编码器（更准确但速度较慢）。本文中，提出了PointPillars，这是一种新颖的编码器，利用PointNets学习

一朵小红花HH·2023-10-14 08:06

论文阅读二：OpenFlow交换机流表溢出问题的缓解机制

名词解释：FlowTableSharing,FTS：流表共享方法LeastRecentlyUsed,LRU：近期最少使用算法OptionalReplacement,OPT：最佳替换算法“摘要：在软件新兴软件定义网络SDN、OpenFlow交换机中，为满足OpenFlow协议匹配域的需求，SDN交换设备需要更大的查找表存储容量．当流表溢出时，将导致控制报文数目爆炸性增长、数据包传输时延增大等危害网络

Gnibuyek·2023-10-14 06:31

开放目标检测Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection 论文阅读笔记

开放目标检测GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection论文阅读笔记一、Abstract二、引言三

乄洛尘·2023-10-13 09:34

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