目标跟踪论文阅读第6页

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言MAPGN:MASKEDPOINTER-GENERATORNETWORKFORSEQUENCE-TO-SEQUENCEPRE-TRAINING（21）0、论文摘要本文提出了一种

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Opiniontextssummarizationbasedon

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

【论文阅读笔记】Continual Diffision: Continual Customization of Text-to-Image Diffusion with C-LoRA

论文信息论文标题ContinualDiffision:ContinualCustomizationofText-to-ImageDiffusionwithC-LoRA发表刊物arXiv2023作者团队三星(美国)、佐治亚理工大学关键词ContinualLearing,DiffusionModel,Text-to-Image,LoRA文章结构C-LoRAIntroductionBackgroundC

ZedKingCarry·2024-01-19 08:24

【论文阅读笔记】U-Mamba: Enhancing Long-range Dependency for Biomedical Image Segmentation

MaJ,LiF,WangB.U-Mamba:EnhancingLong-rangeDependencyforBiomedicalImageSegmentation[J].arXivpreprintarXiv:2401.04722,2024.【开源】本文对Mamba结构用于图像领域进行了简单的探索，就结构来说没有特别多创新，就是插入了Mamba块，但可以遇见下一个坑的到来。【核心思想】将CNN的局部

cskywit·2024-01-19 08:47

用于自动驾驶最优间距选择和速度规划的多配置二次规划（MPQP）论文阅读

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.06305.pdf论文题目：用于自动驾驶最优间距选择和速度规划的多配置二次规划（MPQP）1摘要本文介绍了用于自动驾驶最优间距选择和速度规划的多配置二次规划（MPQP）。平滑且安全的路径规划对于自动驾驶汽车的成功部署是至关重要的。本文提出了一种用于自动驾驶最优速度规划的数学表示，其在具有实际约束的高保真度的仿真和现实道路演示中得以验证

Big David·2024-01-19 08:15

论文阅读：Vary论文阅读笔记

目录引言整体结构图数据集构造Vary-tiny部分DocumentData数据构造ChartData构造Negativenaturalimage选取Vary-base部分引言论文：Vary:ScalinguptheVisionVocabularyforLargeVision-LanguageModelsPaper|Github|Demo许久不精读论文了，内心一直想找个专门的时间来细细拼读自己感兴趣

Liekkas Kono·2024-01-19 08:44

[论文阅读]DeepFusion

DeepFusionLidar-CameraDeepFusionforMulti-Modal3DObjectDetection用于多模态3D物体检测的激光雷达相机深度融合论文网址：DeepFusion论文代码：DeepFusion摘要激光雷达和摄像头是关键传感器，可为自动驾驶中的3D检测提供补充信息。现在流行的多模态方法只是简单地用相机特征装饰原始激光雷达点云，并将它们直接输入到现有的3D检测模型

一朵小红花HH·2024-01-19 08:43

【论文阅读笔记】Sam3d: Segment anything model in volumetric medical images[

BuiNT,HoangDH,TranMT,etal.Sam3d:Segmentanythingmodelinvolumetricmedicalimages[J].arXivpreprintarXiv:2309.03493,2023.【开源】本文提出的SAM3D模型是针对三维体积医学图像分割的一种新方法。其核心在于将“分割任何事物”（SAM）模型的预训练编码器与一个轻量级的3D解码器相结合。与传统的

cskywit·2024-01-19 08:42

联邦学习论文阅读：Federated collaborative filtering

thormas1996·2024-01-19 07:12

论文阅读：A Survey on Neural Recommendation: From Collaborative Filtering to Content and Context Enriched

论文名字ASurveyonNeuralRecommendation:FromCollaborativeFilteringtoContentandContextEnrichedRecommendation来源年份2021.4.27作者LeWuMember,IEEE,XiangnanHeMember,IEEE,XiangWangMember,IEEE,KunZhangMember,IEEE,andMe

三金samkam·2024-01-19 07:39

大创项目推荐深度学习的视频多目标跟踪实现

文章目录1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1前言优质竞赛项目系列

laafeer·2024-01-18 23:07

如何用AI提高论文阅读效率？用这个论文解读agent就够了！

今天我发现了一个超级厉害的写论文解读的agent，能够大大提高论文阅读的效率。

夕小瑶·2024-01-18 12:14

【论文阅读笔记】Modality-Specific Information Disentanglement from Multi-parametric MRI for Breast Tumor Seg

ChenQ,ZhangJ,MengR,etal.Modality-SpecificInformationDisentanglementfromMulti-parametricMRIforBreastTumorSegmentationandComputer-aidedDiagnosis[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2024.【开源】【核心思想】设计一个名为

cskywit·2024-01-18 08:40

【论文阅读】Deep Graph Contrastive Representation Learning

目录0、基本信息1、研究动机2、创新点3、方法论3.1、整体框架及算法流程3.2、Corruption函数的具体实现3.2.1、删除边（RE）3.2.2、特征掩盖（MF）3.3、[编码器](https://blog.csdn.net/qq_44426403/article/details/135443921)的设计3.3.1、直推式学习3.4、损失函数的定义3.5、评估3.6、理论动机3.6.1、

鲸可落·2024-01-18 08:37

【论文阅读】One For All: Toward Training One Graph Model for All Classification Tasks

目录0、基本信息1、研究动机2、创新点——OneForAll：uniquefeatures3、准备4、具体实现4.1、用TAGs统一来自不同领域的图数据4.2、用NOI（NODES-OF-INTEREST）统一不同图任务4.2.1、NOI子图4.2.2、NOI提示结点4.3、用于图的上下文学习（ICL）的图提示范式（GPP）5、训练和评估过程未完待续0、基本信息会议：2024-ICLR-UNDER

鲸可落·2024-01-18 08:37

【论文阅读笔记】4篇Disentangled representation learning用于图像分割的论文

4篇应用解耦表示学习的文章，这里只关注如何解耦，更多细节不关注，简单记录一下。1.RobustMultimodalBrainTumorSegmentationviaFeatureDisentanglementandGatedFusionChenC,DouQ,JinY,etal.Robustmultimodalbraintumorsegmentationviafeaturedisentangleme

cskywit·2024-01-18 08:06

【论文阅读笔记】Contrastive Multiview Coding

ContrastiveMultiviewCoding摘要这篇文章主要探讨人类通过多种感官通道来观察世界，比如左眼观察到的长波长光通道，或右耳听到的高频振动通道。每个观察角度都带有噪音且是不完整的，但一些重要的因素，如物理、几何和语义，往往在所有观点之间共享（例如，“狗”可以被看到、听到和感受到）。文章研究了一个经典的假设，即一个强大的表示应该能够建模与观察角度无关的因素。在多视图对比学习的框架

Kirvin_xia·2024-01-18 06:26

论文阅读 Self-Supervised Burst Super-Resolution

这是一篇ICCV2023的文章，主要介绍的是用自监督的方式进行多帧超分的学习Abstract这篇文章介绍了一种基于自监督的学习方式来进行多帧超分的任务，这种方法只需要原始的带噪的低分辨率的图。它不需要利用模拟退化的方法来构造数据，而且模拟退化的方法又可能存在域差异的问题，可能无法匹配真实场景下的图像分布。另外，它也不同于那种同时拍摄手机和高清单反的弱配对的方法，弱配对的方法，需要进行实际的数据的采

Matrix_11·2024-01-18 05:01

伪装目标检测模型论文阅读之：Zoom in and out

论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.02688代码;https://github.com/lartpang/zoomnet1.摘要最近提出的遮挡对象检测（COD）试图分割视觉上与其周围环境融合的对象，这在现实场景中是非常复杂和困难的。除了与它们的背景具有高度的内在相似性之外，这些对象通常在尺度上是多样的，外观上是模糊的，甚至严重遮挡。为了解决这些问题，我们提出了一种混合

交换喜悲·2024-01-17 22:37

线性卡尔曼跟踪融合滤波算法（Matlab仿真）

1单目标跟踪假设目标的状态为X=[x,y,vx,vy]，符合匀速直线运动目标，也即其中F为状态转移矩阵，在匀速直线(constvelocity)运动模型时，整个系统为线性状态，可以直接调用卡尔曼滤波的几个公式考虑到实际测量值的状态

奔袭的算法工程师·2024-01-17 19:56

【论文阅读 CIDR17】Self-Driving Database Management Systems

Self-DrivingDatabaseManagementSystemsMySummaryABSTRACT之前的advisorytools来帮助DBA处理系统调优和物理设计的各个方面，都仍然需要人类对数据库的任何更改做出最终决定，并且是在问题发生后修复问题的反动措施reactionarymeasures。Antruly“self-driving”databasemanagementsystem(

Tototototorres·2024-01-17 19:41

论文阅读：Bayesian GAN

BayesianGAN点击访问paper官方github半监督学习对比算法1.简介贝叶斯GAN（Saatchi和Wilson，2017）是生成对抗网络（Goodfellow，2014）的贝叶斯公式，我们在其中学习生成器参数θg\theta_gθg和鉴别器参数θd\theta_dθd的分布，而不是优化用于点估计。贝叶斯方法的优点包括在参数空间中灵活地建模多模态，以及在最大似然（非贝叶斯）情况下防止模

风尘23187·2024-01-17 19:40

边缘计算AI智能分析网关V4客流统计算法的概述

该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术，其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤，通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征，从而实现对人流量的统计和分析。

EasyNVR·2024-01-17 18:01

论文阅读笔记——Challenges of developing a digital scribe to reduce clinical documentation burden

开发数字抄写器（以减轻临床记录文档的负担）的一系列挑战Challengesofdevelopingadigitalscribetoreduceclinicaldocumentationburden原文链接：https://www.nature.com/articles/s41746-019-0190-1文章目录开发数字抄写器（以减轻临床记录文档的负担）的一系列挑战Challengesofdevel

whu_swh·2024-01-17 16:10

如何用AI提高论文阅读效率？

已经2024年了，该出现一个写论文解读AIAgent了。大家肯定也在经常刷论文吧。但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴，一定深有体验——费劲。其他agents也没有能搞定的，今天我发现了一个超级厉害的写论文解读的agent，传送门：赛博马良智能体-AI论文解读达人它不仅可以每天推荐你想看的AI论文，而且当你想快速看懂一篇英文论文的时候，可以直接丢给我们的agent，它就会给你写一篇详细

夕小瑶·2024-01-17 06:58

【论文阅读】Speech Driven Video Editing via an Audio-Conditioned Diffusion Model

DiffusionVideoEditing：基于音频条件扩散模型的语音驱动视频编辑code：GitHub-DanBigioi/DiffusionVideoEditing:Officialprojectrepoforpaper"SpeechDrivenVideoEditingviaanAudio-ConditionedDiffusionModel"paper：[2301.04474]SpeechDr

李加号pluuuus·2024-01-17 06:57

【论文阅读】Latent Consistency Models (LDMs)、LCM-LoRa

文章目录IntroductionPreliminariesDiffusionModelsConsistencyModelsLatentConsistencyModelsConsistencyDistillationintheLatentSpaceOne-StageGuidedDistillationbySolvingAugmentedPF-ODEAcceleratingDistillationwi

上总介·2024-01-17 03:51

【论文阅读笔记】Multi-modal brain tumor segmentation via disentangled representation learning and region-awa

ZhouT.Multi-modalbraintumorsegmentationviadisentangledrepresentationlearningandregion-awarecontrastivelearning[J].PatternRecognition,2024:110282.本文是杭州师范大学周同雪博士脑瘤分割系列最新论文（国家自然科学基金资助No.62206084），之前已经有多篇

cskywit·2024-01-17 01:21

【论文阅读笔记】Robust Multimodal Brain Tumor Segmentation via Feature Disentanglement and Gated Fusion

ChenC,DouQ,JinY,etal.Robustmultimodalbraintumorsegmentationviafeaturedisentanglementandgatedfusion[C]//MedicalImageComputingandComputerAssistedIntervention–MICCAI2019:22ndInternationalConference,Shenz

cskywit·2024-01-17 01:21

【论文阅读笔记】MedTransformer: Accurate AD Diagnosis for 3D MRI Images through 2D Vision Transformers

arxiv，12Jan2024这篇文章思想较简单，用于诊断阿尔兹莫，这里概述一下。【核心思想】采用2D视觉Transformer分析3DMRI图像。它通过将3D图像切割成多个2D切片，并应用基于2DTransformer的模型，克服了3D模型在复杂性和效率方面的限制。该方法具有跨维度的共享编码器、特定维度的编码器以及注意力机制，以提高诊断的准确性和效率。这个模型在诊断阿尔茨海默病方面表现出强大的性

cskywit·2024-01-17 01:20

【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation

FischerM,BartlerA,YangB.Prompttuningforparameter-efficientmedicalimagesegmentation[J].MedicalImageAnalysis,2024,91:103024.【开源】【核心思想】本文的核心思想是提出了一种用于医学图像分割的参数高效的提示调整（PromptTuning）方法。这种方法基于预训练的神经网络，通过插入可

cskywit·2024-01-17 01:50

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (二)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（二）第二遍阅读（通读）2.1Background2.2ModelArchitecture2.2.1EncoderandDecoderStacks2.2.2ScaledDot-ProductAttention2.2.3Multi-HeadAttention2.3WhySelf-Attention2.4Training2.5Results2

键盘国治理专家·2024-01-16 17:17

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (一)

资源地址Attentionisallyouneed.pdf(0积分)-CSDN第一遍阅读（Abstract+Introduction+Conclusion）Abstract中强调Transformer摒弃了循环和卷积网络结构，在English-to-German翻译任务中，BLEU得分为28.4，在English-to-French的翻译任务中的BLEU得分为41.0，用8张GPU训练了3.5天，

键盘国治理专家·2024-01-16 17:40

第六篇《基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究》论文阅读*笔记

[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究*note：本文研究方法不太能理解，后期需要再看一遍思路。一、文章本身文章框架思维脑图链接Researchquestion(s)(文章的研究问题是什么？—通常好的实证研究都有非常具体的研究问题，我们

子曰1884·2024-01-16 16:00

论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

Hello，今天是论文阅读计划的第9天啦～调整计划后，现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文，完成每天的论文阅读任务。

Lyndsey·2024-01-16 16:57

竞赛保研基于深度学习的视频多目标跟踪实现

文章目录1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1前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2024-01-16 15:13

[VGG团队论文阅读]Free3D: Consistent Novel View Synthesis without 3D Representation

Vedaldi,C.Z.A.(n.d.).Free3D:ConsistentNovelViewSynthesiswithout3DRepresentation.Chuanxiaz.com.https://chuanxiaz.com/free3d/static/videos/Free3D.pdfFree3D:无需3D表示的一致新视角合成VisualGeometryGroup,Universityof

王知为·2024-01-16 08:23

2019-05-23

作业布置了三篇议论文阅读。在讲解议论文的过程中，主要是做，然后找相同点归类，然后总结答题技巧。以后的时间都是文言文虚词加上阅读的复习。第二节：讲了试卷；明天上午还是要提问一下几个重点题的

木木木倩·2024-01-16 07:07

论文阅读：Online Spatio-temporal Calibration of Tightly-coupled Ultrawideband-aided Inertial Localization

前言OnlineSpatio-temporalCalibrationofTightly-coupledUltrawideband-aidedInertialLocalization这篇论文是发布在IROS2021上的一篇文章，主要针对载体上的MU和UWB进行空间校准与时间校准。一、问题背景GPS拒止：在室内环境中缺乏一种有效的定位方案，并且在城市峡谷中GPS性能会显著下降。基于相机IMU的定位系统

独孤西·2024-01-16 06:06

【论文阅读】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping

TightlyCoupled3DLidarInertialOdometryandMapping摘要I.介绍II.相关工作III.符号与说明A.符号B.IMU运动1)状态2)运动模型3)预积分IV.紧耦合Lidar-IMU里程计A.Lidar-IMU里程计概述B.去畸变和特征提取C.相对Lidar测量D.激光雷达扫描匹配E.优化V.使用旋转约束进行细化VI.实验VII.测试与分析本文主要是对LIO-

MIKingZCC·2024-01-16 06:05

竞赛保研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

iuerfee·2024-01-16 05:38

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 利用 ParsBERT 和预训练 mT5 进行波斯语抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法A.序列到序列ParsBERTB、mT5四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言LeveragingParsBERTandPretrainedmT5forPersianAbstractiveTextSummariza

yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:52

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于动态记忆网络的抽取式摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ExtractiveSummarizationBasedonDynamicMemoryNetwork（21）0、论文摘要我们提出了一种基于Bert和动态记忆网络的提取摘要模型。

yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用 GA-HC 和 PSO-HC 改进新闻文章的文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ImprovedTextSummarizationofNewsArticlesUsingGA-HCandPSO-HC（21）0、

yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS HG-News：基于生成式预训练模型的新闻标题生成

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言HG-News:NewsHeadlineGenerationBasedonaGenerativePre-TrainingModel（2108）0、论文摘要自从神经网络方法应

yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:19

运动模型非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法（Matlab仿真）

1单目标跟踪匀速转弯（CTRV）运动模型下，摄像头输出目标状态camera_state=[x,y,theta,v]，雷达输出目标状态radar_state=[x,y,theta,v]。

奔袭的算法工程师·2024-01-16 04:18

论文阅读_中文医疗模型_ eHealth

英文题目：BuildingChineseBiomedicalLanguageModelsviaMulti-LevelTextDiscrimination中文题目：基于多层次文本辨析构建中文生物医学语言模型论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07244.pdf领域：自然语言处理，生物医学发表时间：2021作者：QuanWang等，百度模型下载：https://huggin

xieyan0811·2024-01-15 22:21

FlatFS: Flatten Hierarchical File System Namespace on Non-volatile Memories——论文泛读

ATC2022Paper元数据论文阅读汇总问题传统文件系统通过将其构造为目录树来提供分层的命名空间。

妙BOOK言·2024-01-15 18:08

Lunule: An Agile and Judicious Metadata Load Balancer for CephFS——论文泛读

SC2021Paper元数据论文阅读汇总问题CephFS采用动态子树分区方法，将分层命名空间划分并将子树分布到多个元数据服务器上。