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Tomcat
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目标跟踪论文阅读
周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m
二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.
论文阅读
论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力
么得感情的日更机器
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2024-09-08 23:58
【
论文阅读
】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(二)
文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论:选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM,选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络。H3结构式最知名SSM结构地基础,其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地
syugyou
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2024-09-08 15:52
Mamba状态空间模型
论文阅读
SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning
论文阅读
笔记
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL,这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习(ML):集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
慘綠青年627
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2024-09-06 10:44
论文阅读
笔记
深度学习
MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器
论文阅读
论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder),这是一种简单而有效的预训练方法,适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变
皮卡丘ZPC
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2024-09-06 08:04
扩散模型阅读
论文阅读
【
论文阅读
】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction(2024)
摘要Channelprediction(信道预测)isaneffectiveapproach(有效方法)forreducingthefeedback(减少反馈)orestimationoverhead(估计开销)inmassivemulti-inputmulti-output(大规模多输入输出)(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
Bosenya12
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2024-09-05 23:39
科研学习
论文阅读
语言模型
人工智能
信道预测
时间序列
【
论文阅读
】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks(2024)
摘要Withtheproliferationof(随着)machinelearningmodels(机器学习模型)indiverseapplications,theissueofmodelsecurity(模型的安全问题)hasincreasinglybecomeafocalpoint(日益成为人们关注的焦点).Modelstealattacks(模型窃取攻击)cancausesignifican
Bosenya12
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2024-09-05 14:40
科研学习
模型窃取
论文阅读
模型窃取
模型提取
数据增强
主动学习
Bert系列:
论文阅读
Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline
一句话总结:提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE),来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息,深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时,深度lm也可以用来提高搜索索引,构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此,本文提出了LocalizedContrast
凝眸伏笔
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2024-09-04 01:37
nlp
论文阅读
bert
reranker
retrieval
A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【
论文阅读
笔记】
此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记,比较随意且具有严重的偏向性(偏向自己研究方向和感兴趣的),随缘分享,共同进步~论文主要内容:建立XL-MIMO模型,考虑NUSW信道和非平稳性;基于近场信道模型,分析性能(SNRscalinglaws,波束聚焦、速率、DoF)XL-MIMO设计问题:信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化:UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳(可视区域
Cc小跟班
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2024-09-03 08:22
【论文阅读】相关
论文阅读
笔记
论文阅读
:scMGCA----模型方法
Yu,Z.,Su,Y.,Lu,Y.etal.Topologicalidentificationandinterpretationforsingle-cellgeneregulationelucidationacrossmultipleplatformsusingscMGCA.NatCommun14,400(2023).https://doi.org/10.1038/s41467-023-36134
dundunmm
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2024-09-03 07:46
论文阅读
论文阅读
人工智能
聚类
生物聚类
单细胞聚类
单细胞分析
论文阅读
:scHybridBERT
ZhangWei,WuChenjun,XingFeiyang,JiangMingfeng,ZhangYixuan,LiuQi,ShiZhuoxing,DaiQi,scHybridBERT:integratinggeneregulationandcellgraphforspatiotemporaldynamicsinsingle-cellclustering,BriefingsinBioinform
dundunmm
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2024-09-03 07:42
论文阅读
机器学习
人工智能
神经网络
深度学习
单细胞基因测序
【
论文阅读
】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine
TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine(2024)摘要Atransferfunctionapproach(传递函数方法)hasrecentlyproveneffectiveforcalibratingdeeplearning(DL)algorit
Bosenya12
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2024-09-02 06:40
科研学习
模型窃取
论文阅读
深度学习
人工智能
模型安全
《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》
论文阅读
之DCMS
目录摘要1简介2相关工作3.方法3.1结构3.2双重一致性约束3.3多伪目标监督3.4学习4实验4.1实验装置4.2实验结果4.3消融研究4.4泛化能力5限制6结论DCMS:具有双重一致性和多伪目标监督的运动预测香港科技大学暂无代码。摘要我们提出了一种具有双重一致性约束和多伪目标监督的运动预测新框架。运动预测任务通过结合过去的空间和时间信息来预测车辆的未来轨迹。DCMS的一个关键设计是提出双重一致
山水之间2018
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2024-09-02 04:30
无人驾驶
Paper
Reading
大数据
轨迹预测
自动驾驶
人工智能
时序预测相关
论文阅读
笔记
笔记链接:【有道云笔记】读论文(记录)https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
能力越小责任越小YA
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2024-09-02 00:37
论文阅读
笔记
时序预测
Transformer
【
论文阅读
|cryoET】本周粗读汇总
论文1:CryoDRGN-ET:深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构,但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。本文介绍CryoDRGN-ET用于cryoET断层图的异质重建。CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型,并且可以捕获成分和构象不同的状态。通过原位恢复肺炎支原体核糖体中
吃吃今天努力学习了吗
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2024-09-01 20:46
冷冻电镜三维重建
论文阅读
Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier
论文阅读
笔记
YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier
论文阅读
笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论,包括OpenAISora团队负责人,谢赛宁,好像还有杨植麟
Rising_Flashlight
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2024-09-01 20:46
论文阅读
笔记
计算机视觉
【
论文阅读
】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction(2024)
摘要Modelextractionattacks(模型提取攻击)currentlyposeanon-negligiblethreat(不可忽视的威胁)tothesecurity(安全性)andprivacy(隐私性)ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset(通过小数据集查询模型)andusingthequeryresultsa
Bosenya12
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2024-09-01 20:45
科研学习
模型窃取
论文阅读
提取攻击
模型安全
【
论文阅读
33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接:GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接:Data发
弹伦琴的雷登
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2024-09-01 18:29
【论文阅读系列】
人工智能
深度学习
论文阅读
图像处理
论文阅读
瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017
概述在物体检测中1,IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测,然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素:1.训练时的过拟合,正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成,这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
码大哥
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2024-08-30 15:58
深度学习
人工智能
PaddleDetection多
目标跟踪
报错MCMOTEvaluator is not exist, so the MOTA will be -INF
ppdet.metrics.mcmot_metricsWARNING:gt_filename'{}'ofMCMOTEvaluatorisnotexist,sotheMOTAwillbe-INFPaddleDetection/ppdet/metrics/mcmot_metrics.pyclassMCMOTEvaluator(object):def__init__(self,data_root,seq
ATM006
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2024-08-29 10:49
目标检测
【
论文阅读
】LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation
【
论文阅读
】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注,最近弱监督场景图生成
进击的乔洋
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2024-08-28 19:03
论文阅读
语言模型
人工智能
计算机视觉
Code Llama: Open Foundation Models for Code
论文阅读
整体介绍CodeLlama发布了3款模型,包括基础模型、Python专有模型和指令跟随模型,参数量分别为7B、13B、34B和70B。这些模型在长达16ktokens的序列上训练。都是基于Llama2。作者针对infilling(FIM)、长上下文、指令专门做了微调long-contextfine-tuning(LCFT).codellama细节CodeLlama模型家族初始化:所有CodeLla
yang_daxia
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2024-08-27 18:46
大模型
llama
codellama
【
论文阅读
】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks(2021)
摘要Manyreal-worlddata(真实世界的数据)comeintheformofgraphs(以图片的形式).Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata(充分利用图数据)tobuildpowerfulapplicat
Bosenya12
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2024-08-26 12:29
科研学习
模型窃取
论文阅读
图神经网络
模型窃取
VIT
论文阅读
: A Image is Worth 16x16 Words
简介在2024年,大家都知道了transformer的故事,但是在4年前,CNN和Transformer谁才是CV的未来,还没有那么确定。在简介部分,作者提到了一个令人失望的事实,在基于imagenet的实验中发现,transformer的表现差于同尺寸的ResNet。作者把原因归结到biastranslationequivarianceandlocality,这些CNN具有,但是transfor
Undefined游侠
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2024-08-24 17:37
论文阅读
【
论文阅读
】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation
摘要While(虽然)DeepNeuralNetworks(DNNs)havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception(感知)andcontrol(控制),therearestillseveralunresolvedconcerns(未解决的问题)regardingtheprivacyoftheirtrainingdat
Bosenya12
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2024-08-24 16:35
模型窃取
科研学习
论文阅读
知识蒸馏
成员推理攻击
黑盒
【
论文阅读
】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks(2023)
摘要TrainingaDeepLearning(DL)model(训练深度学习模型)requiresproprietarydata(专有数据)andcomputing-intensiveresources(计算密集型资源).Torecouptheirtrainingcosts(收回训练成本),amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni
Bosenya12
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2024-08-24 16:04
科研学习
模型窃取
论文阅读
模型窃取
防御
对抗性扰动
Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport
论文阅读
笔记
ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流(CNF)是一种有吸引力的生成式建模技术,但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配(CFM),一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标,用于扩散模型中的随机流,但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
猪猪想上树
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2024-08-23 03:06
论文阅读
笔记
《
论文阅读
》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020
《
论文阅读
》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘
365JHWZGo
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2024-03-26 00:13
情感对话
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共情回复
回复生成
对话系统
多分辨率
对抗学习
论文阅读
——SpectralGPT
SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型,该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer(GPT)处理光谱RS图像。重建损失由两个部分组成:令牌到令牌和频谱到频谱下游任务:
じんじん
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2024-03-18 07:14
论文
计算机视觉
人工智能
论文阅读
:2020GhostNet华为轻量化网络
创新:(1)对卷积进行改进(2)加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取,进行通道的压缩,获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图(Ghost)。在获得特征浓缩之后,利用深度可分离卷积进行逐层卷积,进行跨特征点的特征提取,获得额外的特征图,也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
A_my_*
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2024-03-01 10:21
论文阅读
人工智能
计算机视觉
深度学习
《
论文阅读
》e-CARE:探索可解释因果推理的新数据集 ACL2022
《
论文阅读
》e-CARE:探索可解释因果推理的新数据集ACL2022前言简介数据集优势数据集语料级别的统计数据集示例评分标准前言今天为大家带来的是《e-CARE:aNewDatasetforExploringExplainableCausalReasoning
365JHWZGo
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2024-02-26 17:31
NLP
论文阅读
因果推理
eCARE
可解释性
数据集
论文阅读
笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
深视
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2024-02-24 10:28
论文阅读笔记
#
小样本学习
深度学习
小样本学习
论文阅读
:四足机器人对抗运动先验学习稳健和敏捷的行走
论文:LearningRobustandAgileLeggedLocomotionUsingAdversarialMotionPriors进一步学习:AMP,baseline方法,TO摘要:介绍了一种新颖的系统,通过使用对抗性运动先验(AMP)使四足机器人在复杂地形上实现稳健和敏捷的行走。主要贡献包括为机器人生成AMP数据集,并提出一种教师-学生训练框架来学习稳健和敏捷的运动技能。该系统在现实世界
u小鬼
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2024-02-20 21:53
论文阅读
论文阅读
强化学习
四足机器人
【
论文阅读
】【yolo系列】YOLO-Pose的
论文阅读
Abstract我们介绍YOLO-pose,一种无热图联合检测的新方法,基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的,因为它们不是端到端可训练的,训练依赖于surrogateL1loss,该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度(OKS)。【ours优势:端到端训练,并优化OKS指标本身,无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
magic_ll
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2024-02-20 16:04
yolo系列
深度学习相关的论文阅读
论文阅读
YOLO
计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多
目标跟踪
算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head
iuerfee
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2024-02-20 11:15
python
【
论文阅读
笔记】(2015 ICML)Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs(2015ICML)NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
小吴同学真棒
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2024-02-20 08:26
学习
人工智能
LSTM
动作识别
无监督
自监督
self-supervised
论文阅读
-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统
论文名称:Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存(PM)有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络,分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而,现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构,导致访问延迟
向来痴_
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2024-02-20 07:26
负载均衡论文
网络
TRS 2024
论文阅读
| 基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连续识别
注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom,Sigcom,MobiSys,NSDI,SenSys,Ubicomp;JSAC,雷达学报等)。本次介绍的论文是:文章DOI:10.1109/TRS.2023.3341230。基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连
R.X. NLOS
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2024-02-20 07:21
#
无线感知/雷达成像论文速递
论文阅读
transformer
深度学习
毫米波雷达点云
使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes
论文阅读
笔记
目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文:Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
hijackedbycsdn
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2024-02-20 07:47
Fluid
Simulation
笔记
论文阅读
-基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化
论文名称:基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化摘要随着互联网技术的发展,互联网服务器集群的负载能力正面临前所未有的挑战。在这样的背景下,实现合理的负载均衡策略变得尤为重要。为了达到最佳的效率,可以利用一致性哈希算法对集群负载均衡系统进行负载分配。针对微服务架构的服务器集群场景,本文分析了集群负载均衡的特性,并提出了一种基于虚拟节点的一致性哈希环设计与分割方法,以及基于动态权值的分配策略。在一
向来痴_
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2024-02-20 07:46
负载均衡论文
论文阅读
微服务
负载均衡
论文阅读
- Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion
文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全,简称为NLSPN。(1)为什么需要深度图补全?在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中,需要知道物体
七元权
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2024-02-20 07:46
论文阅读
论文阅读
深度图补全
NLSPN
SPN
深度学习
【
论文阅读
笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data
AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序,通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间,其中策略包含多个子策略,在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成,每个操作是图像处理函数(如平移、旋转或剪切),以及应用这些函数的概
少写代码少看论文多多睡觉
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2024-02-20 07:15
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论文阅读笔记
论文阅读
笔记
『
论文阅读
|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』
利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积2.5训练和运行过程3结果3.1数据集3.2评估指标和平台3.3评估结果4结论论文题目:ObjectDetectioninThermalImagesUsingDeep
Dymc
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2024-02-20 06:42
深度学习
目标检测
论文
论文阅读
深度学习
无人机
『
论文阅读
|研究用于视障人士户外障碍物检测的 YOLO 模型』
研究用于视障人士户外障碍物检测的YOLO模型摘要1引言2相关工作2.1障碍物检测的相关工作2.2物体检测和其他基于CNN的模型3问题的提出4方法4.1YOLO4.2YOLOv54.3YOLOv64.4YOLOv74.5YOLOv84.6YOLO-NAS5实验和结果5.1数据集和预处理5.2训练和实现细节5.3性能指标5.4性能分析5.4.1YOLOv5的结果5.4.2YOLOv6的结果5.4.3Y
Dymc
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2024-02-20 06:08
论文
深度学习
目标检测
论文阅读
YOLO
草图三维模型生成
论文阅读
整理
论文终于接收啦!给草图研究做个收尾就去投实习!仅为个人整理,如有错误,欢迎指出!因为想给论文找创新点,所以需要大量阅读论文,部分论文会精读到实现的步骤,部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D,也就是文本控制转三维模型,一般使用语言模型提取文本的特征,然后去噪概率扩散模型生成多视角图像,最后再用NeRF进行三维重建,例如Dreamfusion、Ma
fisherisfish
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2024-02-19 22:05
论文阅读
互联网加竞赛 多
目标跟踪
算法 实时检测 - opencv 深度学习 机器视觉
文章目录0前言2先上成果3多
目标跟踪
的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列
Mr.D学长
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2024-02-19 19:00
python
java
论文阅读
-PIM-tree:一种面向内存处理的抗偏移索引
论文名称:PIM-tree:ASkew-resistantIndexforProcessing-in-Memory摘要当今的内存索引性能受到内存延迟/带宽瓶颈的限制。Processing-in-memory(PIM)是一种新兴的方法,可能通过实现低延迟内存访问,其聚合内存带宽随PIM节点数量扩展,来缓解这种瓶颈。然而,在工作负载偏斜的情况下,PIM系统在最小化节点间通信和实现负载平衡之间存在固有的
向来痴_
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2024-02-19 13:45
论文阅读
【
论文阅读
笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations
ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要,该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习(ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations,简称CLSA)。以下是对摘要的解析:问题陈述:表征学习(representationlearning)已在对比学习方法的推动
少写代码少看论文多多睡觉
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2024-02-19 13:11
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论文阅读笔记
论文阅读
笔记
使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure
论文阅读
笔记
原文:Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作,拓展到表面自由流,并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是,它的模板不是均匀的,
hijackedbycsdn
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2024-02-19 13:08
Fluid
Simulation
笔记
PointMixer
论文阅读
笔记
MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构,比起Transformer和CNN的节构笨重,MLP-mixer不仅节构简单,而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳,PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时,还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
ZHANG8023ZHEN
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2024-02-19 13:35
论文阅读
笔记
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149文章亮点:DenseFuturePredictionforAllAgent:将预测的结果也encode起来,用于平衡障碍物之间的预测结果。不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点(goal点):将goal点也进行Transformer,并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理,可以使模型的推
ZHANG8023ZHEN
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2024-02-19 13:35
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