文本摘要论文阅读第65页

论文阅读-TNNLS2021-Elastic Knowledge Distillation by Learning from Recollection

Abstract训练过程中历史记忆中的有效信息，来帮助模型学习；recollection构建和使用；不同capacity和不同训练阶段来建立不同的recollection；similarity-basedelasticKD算法(弹性知识蒸馏)；Introduction之前每个trainingepoch的输出(traininghistory),每一个对应一个recollection;Howtobui

focus_clam·2023-01-01 12:32

【论文阅读】Gait Quality Aware Network: Toward the Interpretability of Silhouette-Based Gait Recognition

GaitQualityAwareNetwork:TowardtheInterpretabilityofSilhouette-BasedGaitRecognition摘要Intro本文方法帧质量（FrameQuality）部分质量（PartQuality）部分质量损失训练和评估GQAN-backboneGQAN实验消融实验讨论FQBlock与MCM与更多基线的比较trainingtricks的影响泛

Dream_Poem·2023-01-01 12:01

SPPNet

文章目录论文信息论文标题：论文作者：收录期刊/会议及年份：论文学习论文阅读问题/背景：主要贡献：摘要：介绍：具有空间金字塔池化的深度网络：论文信息论文标题：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition

写进メ诗的结尾。·2023-01-01 12:59

【论文阅读】AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

文章目录论文阅读模型图示代码实现train.shpredict.sh实验结果有哪里不对希望可以指正，大家相互学习交流论文阅读ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

每个人都是孙笑川·2023-01-01 09:30

经典神经网络论文阅读|GoogLeNet（Inception V3）

InceptionV3SergeyIoffeandChristianSzegedy“BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift”ICML2015ChristianSzegedyetal.“RethinkingtheInceptionArchitectureforComputer

Alex丶Chen·2023-01-01 08:41

论文阅读：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

论文阅读：RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision这篇论文是Inception结构的一次改进，作者ChristianSzegedy基于Inception

萌笙·2023-01-01 08:41

transformer细节及代码实现1-Positional Encoding and Mask

transformer这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语音识别等等方向。

CAIC00513·2022-12-31 19:24

论文阅读-社交媒体上的谣言检测：数据集、方法和机会

论文链接：https://aclanthology.org/D19-5008.pdf目录摘要引言1.1谣言检测1.2问题陈述1.3用户立场2数据集和评估指标2.1数据集2.2评价指标3特点和方法3.1使用内容信息的方法3.2利用用户信息的方法3.3基于传播路径和网络的方法3.4用户立场和谣言检测的联合学习3.5谣言辨别比赛4未来研究方向4.1知识库4.2用户响应的目标4.3跨域、跨语言4.4解释性

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-31 17:00

生成网络论文阅读styleGAN2（一）：论文速览

1.解决什么问题作者所述大约解决了两个问题分别是：1.水滴状模糊问题2.生成图片中固定不动的问题3.官方的逆向工程（就是从生成的图片获得一个latentcode或是从实际的图片获得一个latentcode）顺便说了：1.加速训练的问题2.怎么解决水滴状问题2.1作者发现在训练的过程中水滴早就出现了，并分析原因经过作者判断水滴的出现主要是因为在AdaIN当中改变分布的逐渐叠加，导致featurema

BuptBf·2022-12-31 17:46

DETR | 基于匈牙利算法的样本分配策略

文章目录1.DERT回顾2.DETR中的二分图匹配3.DETR中的匈牙利算法实现4.匈牙利算法解析前不久，沐神对DETR进行了讲解，其实之前也对DETR进行了介绍，见：论文阅读笔记|目标检测算法——DETR

Clichong·2022-12-31 13:11

机器人抓取检测论文阅读笔记——详解用于抓取的Residual Squeeze-and-Excitation Network

论文名：ResidualSqueeze-and-ExcitationNetworkwithMulti-scaleSpatialPyramidModuleforFastRoboticGraspingDetection用于快速机器人抓取检测的具有多尺度空间金字塔模块的剩余挤压和激励网络文章目录一、前言二、论文摘要三、处理抓取问题的方法归类(小白学习点)四、论文核心技术解读4.1抓取问题简述4.2算法的

Dark universe·2022-12-31 12:44

《TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding》（ICLR-2020在审）论文阅读

前言论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.10351代码地址：https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/TinyBERTAbstract目的：加快速度，减少内存，同时尽可能保持效果。1、Introduction提出了一种新的Transformer蒸馏方法。提出了一个两段式的学习

筱踏云·2022-12-31 09:41

[论文阅读]Road Mapping and Localization using Sparse Semantic Visual Features

IEEEROBOTICSANDAUTOMATIONLETTERS2021文章链接速读1.1论文试图解决什么问题？这是否是一个新的问题？将道路中的语义信息用于解决自动驾驶定位这一问题。不是新问题。1.2有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？相关研究提及较少1.3文章的贡献是什么？提出了一个提取、建模优化语义道路元素的视觉SLAM方法，结合深度学习模型提取语义。①一个深度学习

感天动地大白狗·2022-12-31 09:33

目标检测：Object as points论文个人见解

ObjectasPoints论文阅读摘要大多数成功的目标检测器生成一大堆潜在可能的目标框然后对每一个进行回归和分类，过于麻烦。

LittleGreyWing·2022-12-31 09:59

论文阅读笔记：MGAT: Multi-view Graph Attention Networks

论文阅读笔记：MGAT:Multi-viewGraphAttentionNetworks文章目录论文阅读笔记：MGAT:Multi-viewGraphAttentionNetworksAbstract1

Yuetianw·2022-12-31 08:45

如何高效阅读一篇论文

如何阅读一篇论文（做好阅读笔记）阅读步骤第一遍第二遍第三遍上哪里找论文paperswithcodeconnectedpaperslabml.ai深度学习论文实现labml.ai热门研究论文阅读步骤第一遍第一次通过的目的是大致了解论文

TES·Rooike·2022-12-31 00:11

#今日论文推荐# 莫纳什大学最新《长文档摘要》综述，39页pdf长文档摘要的实证研究:数据集、模型和指标

近年来，随着神经体系结构的出现，人们对自动文本摘要系统进行了大量的研究，并对将这些系统扩展到长文档领域的挑

wwwsxn·2022-12-30 21:05

Fine-tune BERT for Extractive Summarization代码复现数据处理篇

将bert模型运用于抽取式文本摘要中，第一部分是数据处理篇。

左手指月·2022-12-30 21:03

【论文阅读】Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks

2017ACL指针生成网络文章目录Abstract1Introduction2OurModels2.1Sequence-to-sequenceattentionalmodel2.2Pointer-generatornetwork2.3Coveragemechanism3RelatedWork4Dataset5Experiments6Results6.1Preliminaries(准备工作)6.2O

BUFANG_XF·2022-12-30 21:28

【论文阅读】Multiplex Graph Neural Network for Extractive Text Summarization

【论文阅读】MultiplexGraphNeuralNetworkforExtractiveTextSummarization用于提取文本总结的多路复用图神经网络Proceedingsofthe2021ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing

BUFANG_XF·2022-12-30 21:58

【论文阅读】Graph Fusion Network for Text Classification

基于图融合网络的文本分类原论文链接地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705121009217论文作者：YongDai,LinjunShou,MingGong,XiaolinXia,ZhaoKang,ZenglinXu,DaxinJiangGFNGNN方法存在两个主要局限性：（1）这些方法无法轻松适应新文档；（

CS_木成河·2022-12-30 21:26

去中心化的联邦图神经网络

《DecentralizedFederatedGraphNeuralNetworks》论文阅读笔记发表在2021年的IJCAI背景GNN广泛用来分析图结构数据，然而，在用户端有隐私，规则限制，商业竞争等

Xidian小韩同学·2022-12-30 20:05

Towards Generative Aspect-Based Sentiment Analysis 论文阅读ACL2021

TowardsGenerativeAspect-BasedSentimentAnalysis摘要【ACL2021】基于方面的情感分析（ABSA）最近受到越来越多的关注。大多数现有工作以区分方式处理ABSA，为预测设计各种特定于任务的分类网络。尽管它们很有效，但这些方法忽略了ABSA问题中丰富的标签语义，并且需要广泛的特定于任务的设计。在本文中，我们建议在统一的生成框架中处理各种ABSA任务。两种类

qq_36234441·2022-12-30 20:03

【论文阅读】【基于方面的情感分析】Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment Analysis

文章目录DeepContext-andRelation-AwareLearningforAspect-basedSentimentAnalysis一、该论文关注的是解决ABSA问题的哪个方面？驱动是什么？具体目标是解决什么问题？二、该论文采用的方法是什么，方法的核心原理是什么？三、该方法是如何提出的，是开创性的方法还是对已有方法进行的改进，创新点是什么？四、该论文展示的结果如何？使用的是什么数据集

南瑾与春风·2022-12-30 20:33

《Towards Generative Aspect-Based Sentiment Analysis》论文阅读

文章目录文章介绍方法文章介绍目前针对ASTE任务的处理大多是针对不同的部分即方面实体识别，情感词抽取，情感分析设计不同的处理方式。但这样的处理就很难考虑到标签丰富的语义信息，而且也较为复杂。因此该问提出了一个统一的生成框架用来处理不同的ABSA任务，具体可以分为两种类型的范式，即注释样式（annotation-style）和提取样式（extraction-style）。方法两种样式的例子如

jst100·2022-12-30 20:33

【论文阅读】【基于方面的情感分析】Relational Graph Attention Network for Aspect-based Sentiment Analysis

文章目录RelationalGraphAttentionNetworkforAspect-basedSentimentAnalysis一、该论文关注的是解决ABSA问题的哪个方面？驱动是什么？具体目标是解决什么问题？二、该论文采用的方法是什么，方法的核心原理是什么？三、该方法是如何提出的，是开创性的方法还是对已有方法进行的改进，创新点是什么？四、该论文展示的结果如何？使用的是什么数据集？五、该论文

南瑾与春风·2022-12-30 20:03

【论文阅读】【基于方面的情感分析】Towards Generative Aspect-Based Sentiment Analysis

文章目录TowardsGenerativeAspect-BasedSentimentAnalysis一、该论文关注的是解决ABSA问题的哪个方面？驱动是什么？具体目标是解决什么问题？二、该论文采用的方法是什么，方法的核心原理是什么？三、该方法是如何提出的，是开创性的方法还是对已有方法进行的改进，创新点是什么？四、该论文展示的结果如何？使用的是什么数据集？五、该论文是否提出还有需要改进的地方，即fu

南瑾与春风·2022-12-30 20:31

论文阅读【Entangled Transformer for Image Captioning】

EntangledTransformerforImageCaptioning发表：ICCV2019idea：典型的注意机制很难识别等价的视觉信号，尤其是在预测高度抽象的单词时。这种现象被称为视觉和语言之间的语义鸿沟。这个问题可以通过提供与语言同源的语义属性来解决。主要是沿用了transformer架构和设计，在encoder阶段使用了两个独立的transformerencoder分别编码视觉信息和

hei_hei_hei_·2022-12-30 14:35

论文阅读——目标跟踪 2017：Superpixel-based Tracking-by-Segmentation using Markov Chains

论文阅读——目标跟踪2017：Superpixel-basedTracking-by-SegmentationusingMarkovChains前言摘要介绍吸收马尔科夫链算法overviewAMC图的构建使用

小玺玺·2022-12-30 14:26

2018_WWW_Dual Graph Convolutional Networks for Graph-Based Semi-Supervised Classification

[论文阅读笔记]2018_WWW_DualGraphConvolutionalNetworksforGraph-BasedSemi-SupervisedClassification—(TheWorldWideWebConference

XingHe_XingHe_·2022-12-30 13:09

【论文阅读】【基于方面的情感分析】 Dual Graph Convolutional Networks for Aspect-based Sentiment Analysis

文章目录DualGraphConvolutionalNetworksforAspect-basedSentimentAnalysis一、该论文关注的是解决ABSA问题的哪个方面？驱动是什么？具体目标是解决什么问题？二、该论文采用的方法是什么，方法的核心原理是什么？三、该方法是如何提出的，是开创性的方法还是对已有方法进行的改进，创新点是什么？四、该论文展示的结果如何？使用的是什么数据集？五、该论文是

南瑾与春风·2022-12-30 13:06

【论文阅读】风格迁移——UGATITU

UGATITU：UnsupervisedGenerativeAttentionalNetworkswithAdaptiveLayer-InstanceNormalizationforImage-to-ImageTranslation论文链接:Arxiv作者及团队：JunhoKim,MinjaeKim,HyeonwooKang,KwangheeLee；ClovaAIResearch,NAVERCor

小粽子~·2022-12-30 10:13

论文阅读 IPOD: Intensive Point-based Object Detector for Point Cloud

IPOD:IntensivePoint-basedObjectDetectorforPointCloudAbstract提出了基于原始点云的3D目标检测框架。对于每一个点都设置proposal，我们设计了一个端到端的训练框架，所有proposal中所有点的特征都从骨干网络中提取并且得到一个proposalfeature用于最终的边界框推测。1.Introduction随着CNN的发展2D图像识别取

Re-赟·2022-12-30 10:48

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning----论文阅读2020 CVPR KaiMing

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning----论文阅读2020CVPRKaiMing参考博客前文1.Introduction2

落了一地秋·2022-12-30 10:48

论文阅读——MoCo：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

不放翻译了，大家喜欢的可以搜索题目去谷歌学术下载~样本数量对于对比学习很重要，提出一种动量对比的方法来提高每个mini-batch中负样本的数量。左边的是查询的样本，右侧的是一个字典，存储的是一组数据样本，分别通过不同的编码器网络提取特征，通过最小化特征之间的对比损失函数进行编码网络的更新。x_q代表某一图片p_q的图像增强操作（包括旋转、平移、裁剪等）后的一个矩阵;x_k代表多张图片p_k（p_

coding小白·2022-12-30 10:13

论文阅读“Momentum contrast for unsupervised visual representation learning”（CVPR2020）

论文标题Momentumcontrastforunsupervisedvisualrepresentationlearning论文作者、链接作者：He,KaimingandFan,HaoqiandWu,YuxinandXie,SainingandGirshick,Ross链接：CVPR2020OpenAccessRepository代码：https://github.com/facebookres

不吃香菜的zbw·2022-12-30 10:12

论文阅读《Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.17115代码地址：https://github.com/hzhupku/DCNet目录1、存在的问题2、算法简介3、算法细节3.1、密集关系蒸馏模块(DRD)3.2、上下文感知聚合模块(CFA)3.3、学习策略4、实验消融实验1、存在的问题在以往的小样本目标检测工作中，支持特征和查询特征之间的关系没有得到充分的发掘和利用，传统方法利

薛铁钢·2022-12-30 10:40

论文阅读《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE对比学习https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467目录1、存在的问题2、算法简介3、算法细节3.1、new-baseline3.2、对比建议编码3.3、对比建议编码的损失4、实验验证实验消融实验5

薛铁钢·2022-12-30 10:40

从会议、医患沟通和客服对话三大场景看对话文本摘要技术

PaperWeekly·2022-12-30 10:35

论文阅读《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning（MoCo）》

Background＆Motivation在NLP领域，无监督的学习方法已经取得了很大的成功，而在CV领域监督学习预训练的方法依然占主导地位。文中分析是因为语言任务是离散的信号空间（words，sub-wordunits），而视觉任务中原始信号是连续、高维的并且不像words那样是为人类交流构造的。这是一篇用无监督的方法实现对比学习（contrastivelearning）的文章，此前的方法使用的

不说话装高手H·2022-12-30 10:32

【代码调试】《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE论文阅读：https://blog.csdn.net

薛铁钢·2022-12-30 10:59

[GNN论文阅读]DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

一、主要工作基本思路和解决的任务：CNN可以深卷而获得较好的性能，然不能表示非欧氏空间的数据。GCN可以表非欧氏空间的图，然因梯度消失（过平滑，节点特征趋于一致）不能深卷（彼时降维、减少计算量和参数个数的作用；增大感受野（透过输出的一个点看到区域的所有点）。因其定义方式，它具有一定的平移旋转放缩不变形（只要没弄出区域）。此文在每层特征空间用Dilatedk-NNfuncntion增加感受野。最近的

明天又是好吃的一天v·2022-12-30 09:04

【论文阅读】Alignment-Robust Cancelable Biometric Scheme for Iris Verification

I.INTRODUCTION作为替代的BTP解决方案，最近开发的同态加密(HE)(例如，[5])加密生物测定模板，然后在加密的通道中执行模板比较。在客户端[5]中解密模板比较结果。然而，HE方法通常需要很高的计算成本[3]。虽然对齐实现了所期望得到的性能，但是需要额外计算上的开销。如果有BTP附加操作，则时间复杂度大大增加！我们所提出的是一个可取消的生物识别方案，它的灵感来自众所周知的梯度直方图[

2^silence·2022-12-30 09:01

【论文阅读】DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

【论文阅读】DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?

kiyoxi·2022-12-30 09:01

论文阅读：基于深度学习的多组织染色肾皮质组织结构分割技术的开发与评估

Developmentandevaluationofdeeplearning–basedsegmentationofhistologicstructuresinthekidneycortexwithmultiplehistologicstains一.主要特点：1.识别多种组织：肾小球簇、肾小球单位、近端肾小管段、远端肾小管段、管周毛细血管、肾动脉2.多种染色：H&ESILPASTRI3.对于不同的

甜橙不加冰·2022-12-30 09:31

论文阅读: DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

论文名称：图卷积神经网络可以走向更深吗？（究极缝合怪）出自：ICCV2019Oral作者单位：阿卜杜拉国王科技大学引言：卷积神经网络很好，因为它很深，并且由残差连接保证性能的提高。在现有的GraphConvolutionNetwork只有三到四层，而本文提出的缝合怪有56层。前言：在后续的论文中，在深度GCN上的论文并没有多少，现有的缝合怪论文体系中并没有它的太多身影。直至2021年12.28日，

sigmoidAndRELU·2022-12-30 09:31

论文阅读——Deep Image Matting

一、摘要强调imagematting（抠图）的现实意义。已有的算法在前景和背景颜色相似或者拥有复杂的纹理时表现较差，主要原因有两个，一个是只运用到低维特征，另一个是缺少高维语境。所以这篇论文提出了深度模型算法可以解决上述两个问题。模型主要包括两个部分。第一部分是一个深度卷积编码-解码网络。这部分的输入包括图片和图片对应的二分图（trimap），输出是预测的图片对应的alphamatte。第二部分是

Kiko1996·2022-12-30 09:00

论文阅读 DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?绪论1、介绍2、相关工作3、方法3.1、图神经网络的表针学习3.2、图神经网络的残差结构3.3、图神经网络的密集连接3.4、图神经网络的扩张性聚集绪论CNN很强，但不能正确解决非欧几里得数据的问题，图卷积网络（GCNs）可以建立图形来表示非欧几里得数据，借鉴CNN的概念，并将其应用到训练中。GCN有点作用但有梯度消失的问题，限制在很浅的

赫凯·2022-12-30 09:56

建议收藏：【研究生如何阅读论文 & 复现代码】技巧整理

声明：仅学习使用~目录一、论文阅读技巧整理1.多数初学者的情况二、参考方法2.1如何选择论文2.1.1从论文类型看2.1.2选择高质量论文2.1.3如何查找论文2.1.4如何筛选优质论文2.2如何阅读一篇论文

追光者♂·2022-12-30 08:17

知识蒸馏原理与PVKD论文阅读

文章目录知识蒸馏（Distillingtheknowledge）1、基础概念2、网络模型与损失函数PVKD（Point-to-VoxelKnowledgeDistillationforLiDARSemanticSegmentation）一、基本原理1.1、point-to-voxelknowledgedistillation1.2、supervoxelpartition1.3、difficulty

昼行plus·2022-12-30 08:17

推荐频道

文本摘要论文阅读