论文学习

ML-knn:基于K近邻的多标签数据表示方法（毕设论文学习三）

KNN介绍KNN学习是一种监督学习方法。它的工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。KNN学习与其他学习方法的最大不同之处：它是“懒惰学习”的著名代表，没有显示的训练过程，在训练阶段仅把样本保存，训练时间开销为零，待收到测试样本后在进行处理。在这里，k值的选择会对分类结果有显著影响；另一方面，采用不同的距离计算方式，找
Sherry0121·2022-07-08 20:12

论文学习——水文时间序列相似性查询的分析与研究

文章目录1摘要2引言3问题描述4理论方法5基于特征点的分段线性表示5.1分段线性表示5.2特征点的定义6时间序列的相似性度量6.1动态模式匹配距离(DPM)6.2算法步骤6.3本文采用的模式距离7实验分析7.1数据预处理7.2模式表示7.3步骤描述8小结写在前面：《水文》；2009年；作者：李薇、孙洪林1摘要水文时间序列相似性查询，可以用于雨洪过程预测、环境演变分析、水文过程规律分析等方面。最为直
研究生不迟到·2022-07-04 14:44

【论文学习笔记】《Voice Transformer Network》

VoiceTransformerNetwork:Sequence-to-SequenceVoiceConversionUsingTransformerwithText-to-SpeechPretraining》论文学习文章目录
FallenDarkStar·2022-07-04 07:00

Counterfactual Attention Learning for Fine-Grained Visual Categorization and Re-identification 论文学习

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.08728.pdfGithub地址：https://github.com/raoyongming/CALAbstract注意力机制在细粒度视觉分类任务上非常有效。本文介绍了一个反事实的注意力学习方法，基于因果推理来学习更加有效的注意力。现有的方法都基于传统的概率来学习注意力，本文作者提出利用反事实因果关系来学习注意力，为评价注意力的质
calvinpaean·2022-06-28 19:15

基于Knowledge Distillation的增量学习论文学习（之三）——iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning

这是CVPR2017的一篇论文，发表以后一直作为IL的一个基准方法被引用。作者对增量学习的观点包括如下三点：（1）增量算法可以训练不同时间出现的新数据；（2）增量算法需在旧数据集中表现良好，即可以完美解决“灾难遗忘”问题；（3）计算能力与内存应该随着类别数的增加固定或者缓慢增量。乍看下来，与LwF算法没有太大区别，但因为第（3）条的存在，给作者开了一个口子，即可以存储一部分旧数据，参与增量训练。具
azy1988·2022-06-11 07:14

Go微服务框架go-kratos实战05：分布式链路追踪 OpenTelemetry 使用

一、分布式链路追踪发展简介1.1分布式链路追踪介绍关于分布式链路追踪的介绍，可以查看我前面的文章微服务架构学习与思考(09)：分布式链路追踪系统-dapper论文学习(https://www.cnblogs.com
九卷·2022-06-07 14:00

Go微服务框架go-kratos实战05：分布式链路追踪 OpenTelemetry 使用

一、分布式链路追踪发展简介1.1分布式链路追踪介绍关于分布式链路追踪的介绍，可以查看我前面的文章微服务架构学习与思考(09)：分布式链路追踪系统-dapper论文学习(https://www.cnblogs.com
九卷·2022-06-07 14:00

毕设(5)—笛卡尔空间轨迹规划（直线、圆弧）

毕设中用到了很多代码，其中一部分我通过看书和看论文学习并实现的代码，会通过Gitee仓库分享出来，这些代码仅用于学习使用，祝各位毕业生顺利完成毕设！
Dragonet-Z·2022-06-05 17:00

《Attention is All You Need》论文学习笔记

目录Abstract1.IllustratedTransformer1.1AHigh-levellook1.2Attention1.2.1ScaleDot-ProductAttention1.2.2Multi-HeadAttention1.3PositionalEncoding-RepresentingtheOrderoftheSequence1.4DetailedArchitectureRefe
RaymondLove~·2022-05-23 07:43

论文学习笔记: Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction(含pytorch代码复现)

论文学习笔记:LearningMulti-ScalePhotoExposureCorrection——含pytorch代码复现本章工作:论文摘要训练数据集网络设计原理补充知识:拉普拉斯金字塔网络总览子网络
LZ-CH·2022-05-21 07:05

【ResNet】ResNet论文学习笔记

文章目录0.背景1.ResNet的大体思路2.ResNet网络结构3.ResNet效果3.1ResNet是否解决了网络退化问题3.2关于ShortcutConnection的对比实验3.3对于更深层的ResNet使用Bottleneck结构3.4ResNet网络可以无限深吗？3.5ResNet每层的响应(Response)要比普通网络小4.两个我还没弄明白的技术细节4.1关于F(x)+x时给x进行
sin(豪)·2022-05-14 09:09

CycleGAN论文学习

CycleGAN论文学习–潘登同学的对抗神经网络笔记文章目录CycleGAN论文学习--潘登同学的对抗神经网络笔记CycleGAN介绍CycleGAN核心思想过往方法论文探究模式崩溃问题Loss函数回顾
PD我是你的真爱粉·2022-05-13 07:42

SiamFC 学习（论文、总结与分析）

文章目录前言一、SiamFC论文学习1.介绍2.深度相似学习在跟踪中的应用2.1全卷积孪生结构2.2使用大搜索图像进行训练2.3用于跟踪的ImageNet视频2.4实际考虑因素3.相关工作4.实验4.1
张小波·2022-05-04 07:12

论文学习随记：Unsupervised 3D Shape Completion through GAN Inversion

文章目录论文研读1.两个component：①用于提升均匀性的PatchVarianceloss：②用于估计点对应关系的masking机制K-Mask：2.KNN核心思想：如何选取k值：“最邻近”如何度量：注：让每个特征都同等重要——特征归一化3.GANinversion的目的4.预训练借鉴的tree-GAN是什么5.整个网络流程究竟是怎样的代码研读1.解决问题：`ImportError:cann
Pikoyoo·2022-05-04 07:13

[论文学习] ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System

转自：https://blog.csdn.net/darlingqiang/article/details/78840627ORB-SLAM:aVersatileandAccurateMonocularSLAMSystem原文发表于：IEEETransactionsonRobotics(ImpactFactor:2.43).10/2015摘要：本文主要讲了ORB-SLAM，一个基于特征识别的单目s
Eminbogen·2022-04-30 19:27

【论文学习】《Adversarial examples for generative models》

《Adversarialexamplesforgenerativemodels》论文学习文章目录《Adversarialexamplesforgenerativemodels》论文学习摘要1介绍2相关工作与背景
FallenDarkStar·2022-04-26 09:01

【论文学习】《A Survey on Neural Speech Synthesis》

《ASurveyonNeuralSpeechSynthesis》论文学习文章目录《ASurveyonNeuralSpeechSynthesis》论文学习摘要1介绍1.1TTS技术的历史1.2调查的组成2TTS
FallenDarkStar·2022-04-18 07:06

「4」「======」cvpr2020论文学习

文章目录HRDNet:High-resolutionDetectionNetworkforSmallObjectsHigh-ResolutionDetectionNetworkExperimentsMultiResolutionAttentionExtractorforSmallObjectDetectionStitcher:Feedback-drivenDataProviderforObject
秋男不吃牛肉豆制品牛奶小麦·2022-04-05 07:01

微服务架构学习与思考(09)：分布式链路追踪系统-dapper论文学习

一、技术产生的背景1.1背景先来了解一下分布式链路追踪技术产生的背景。在现在这个发达的互联网世界，互联网的规模越来越大，比如google的搜索，Netflix的视频流直播，淘宝的购物等。像这种大规模的应用，我们每点击一下鼠标，搜索一个关键字，背后可能会有几百台服务器上的N个服务来为我们提供服务。我们用谷歌搜索：分布式3个字，搜索一些文章来学习分布式的知识。假如，查询时结果返回耗时5秒之多。作为用户
九卷·2022-04-03 20:00

SiamRPN++：Evolution of Siamese Visual Tracking with very Deep Netwrks 论文学习

SiamRPN++：EvolutionofSiameseVisualTrackingwithveryDeepNetwrks论文学习论文阅读总结TranslationAbstract1Introduction2RelatedWork3SiameseTrackingwithVeryDeepNetworks3.1AnalysisonSiameseNetworksforTracking3.2ResNet
亚里·2022-03-29 07:16

对抗样本(论文解读七):On Physical Adversarial Patches for Object Detection

准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。
Enjoy_endless·2022-03-18 07:26

R3Det: Refined Single-Stage Detector with Feature Refinementfor Rotating Object论文学习

该论文为one-stage目标检测。是以RetinaNet为基础，增加了FRM（featurerefinementmodule）以及设计了一个可导的近似偏斜损失函数（approximateSkewIoU），目的为了解决目标检测的三大挑战：1.大纵横比目标，2.密集目标的图像，3.任意旋转目标的图像。针对不同的场景做出相对应的解决方案。网络结构该论文是在RetinaNet的基础上进行增加新的模块和改
w_study_ty·2022-03-18 05:25

【论文学习】Future Person Localization in First-Person Videos

论文摘要我们提出了一个新方法来预测第一人称视频中观察到的人的未来位置。采用的是由可穿戴摄像机连续记录的第一人称视频。给出一个人的短片，从完整的数据流中提取出来，目标是预测这个人在未来帧中的位置。做了以下三个关键的观察：a)第一人称视频通常包含显著的自我运动，这对目标人物在未来帧中的位置有很大影响；b)目标人称的行为作为第一人称视频中估计透视效果的显著线索；c)第一人称视频经常近距离捕捉人，使得利用
MCotoneaster·2022-03-16 18:57

论文心得总结(GAN倾向)+复现代码(未完待续。。。)

GAN论文学习心得写在前面(GAN)GenerativeAdversarialNetworks(CGAN)ConditionalGenerativeAdversarialNets(DCGAN)UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGWITHDEEPCONVOLUTIONALGENERATIVEADVERSARIALNETWORKSImprovedTechniquesfo
iiiiiiimp·2022-03-15 07:39

ConvNeXt：超越 Transformer？总结涨点技巧与理解代码(附注释)

文章目录1.前言2.论文学习2.1.发展路线2.2.训练策略改进2.3.宏观设计2.3.1.stagecomputeratio2.3.2.stemto“Patchify”2.4.ResNeXt-ify2.5
听 风、·2022-03-07 07:02

【经验分享】分享 MangoPapa 的论文学习经验

点击进入【芯片设计验证】社区，查看更多精彩内容 声明：作者主页：【MangoPapa的CSDN主页】。⚠️本文首发于CSDN，转载或引用请注明出处【点击查看原文】。⚠️本专栏目的为学术论文分享，本文为非盈利性质，仅用于个人学习记录及知识分享。⚠️若本文所采用图片或相关引用侵犯了您的合法权益，请联系我进行删除。欢迎大家指出文章错误，欢迎同行与我交流~邮箱：[email protected]文章目录
MangoPapa·2022-03-06 07:06

论文学习笔记-t-SNE-1

在机器学习任务中，通常情况下，数据具有很高的维度，直接展示数据的分布情况很困难，可通过统计分析数据的分布情况来了解数据。统计分析概率分布固然好，也仅仅是个抽象的表示，始终不能对数据有个直观的认识。数据可视化通过降维，在低维空间直观展示数据，大大促进对数据的认识。t-SNE（t-DistributionStochasticNeighborEmbedding）是在SNE（StochasticNeigh
不忘初心，坚持前行·2022-02-28 07:36

【论文学习之SNE-RoadSeg】跑通SNE-RoadSeg代码

0序言作为一个论文学习的小白，第一次去跑一篇论文代码可谓是下了老大功夫。从一开始的陌生，到现在逐渐熟练，对于如何正确跑通论文代码也有了较为清晰的方法步骤。
Fairy0308·2022-02-28 07:08

Alex Net 论文学习笔记（含手撕代码）

文章目录ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetwork历史意义AbstractIntroductionanddatasetAlexNet'sstruction结构特点训练技巧Summary代码复现运行效果ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetwork历史意义1、拉开卷
ZRX_GIS·2022-02-28 07:00

2019-1-15晨间日记

今天是什么日子起床：12点钟起床就寝：天气：阴天心情：一般纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：改进：要早点清醒习惯养成：打卡英语1.30分周目标·完成进度交论文学习·信息·阅读人和所有动物没有区别
会点水的蜻蜓·2022-02-21 04:09

5月21日—26日周计划

工作:1.完成发病论文学习:1.英语练习每天2.知识竞赛每天至少10题完成3.晨间日记练习每天4.钢笔字练习每天至少10字，认真完成运动:1.每天1万步2.一周两次定点投篮，10个球/次3.一周两次运球练习
荷妍·2022-02-08 14:34

SLAM学习笔记（二十）LIO-SAM流程及代码详解（最全）

写在前面关于安装配置，博客LIO_SAM实测运行，论文学习及代码注释[附对应googledriver数据]我觉得已经写的比较完善了。
zkk9527·2022-02-05 17:40

论文学习摘要：Adaptive-event-detection for Representative Load Signature Extraction

目录1.Abstract&Introduction2.RelatedWork3.Proposedmethodology3.1算法框架3.2WAMMA中的窗口定义3.3AdaptiveWindowtoCaptureTransients3.4Multi-timescaleWindowScreening3.5ThresholdUpdating3.6LoadSignaturesandSequentialL
王后驾到·2021-11-24 10:03

恒源云_长尾分布的多标签文本分类平衡方法(论文学习笔记)

文章来源|恒源云社区（专注人工智能/深度学习云GPU服务器训练平台，官方体验网址：https://gpushare.com/center/）原文地址|https://bbs.gpushare.com/topi...原文作者|Mathor长尾分布各位肯定并不陌生，指的是少数几个类别却有大量样本，而大部分类别都只有少量样本的情况，如下图所示通常我们讨论长尾分布或者是文本分类的时候只考虑单标签，即一个样
·2021-11-23 15:52

论文学习摘要：基于复合滑动窗的CUSUM暂态事件检测算法

目录主要亮点注意点点评本文是针对以下论文的学习摘要。史帅彬等：基于复合滑动窗的CUSUM暂态事件检测算法,电测与仪表2019年9月10日主要亮点1.在传统CUSUM算法基础上，对平均值窗加高斯函数处理（1）可能出现事件的时刻附近的采样值，易受到事件启动的影响，使用小权重；（2）可能出现事件的时刻较远（但不够远）的采样值，在判断暂态事件结束时，使用小权重。2.在传统CUSUM算法基础上，对检测窗加改
王后驾到·2021-11-12 10:42

未闻Prompt名-论文学习笔记

文章来源|恒源云社区（专注人工智能/深度学习GPU免费加速平台，官方体验网址：https://gpushare.com）原文作者|Mathor原文地址|https://gpushare.com/forum/to...个人觉得2021年NLP最火的两个idea，一个是对比学习（ContrastiveLearning），另一个就是Prompt浅谈我对Prompt的理解Prompt说简单也简单，看了几篇
·2021-11-03 12:15

【论文学习】RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again及网络重参数化的用途及效果分析

  本文学习了RepVGG以及同作者在网络重参数化领域的几篇文章，总结其主要原理，试验重参数化方法的效果并分析其价值意义。  RepVGG是CVPR2021收录的一篇论文，作者是清华大学的丁霄汉博士，同一作者在该领域还有其他几篇论文：  ACNet：https://arxiv.org/abs/1908.03930  RepVGG：https://arxiv.org/abs/2101.03697  
Brikie·2021-09-04 17:34

ResNet 论文学习笔记

1.ResNet提出的背景深层卷积神经网络在图像分类领域取得了很多很棒的进展，因为随着网络层次的加深，featurelevel从low--mid--high逐步得到丰富，但是通过简单堆叠多层网络真的可以学的更好吗？（Islearningbetternetworksaseasyasstackingmorelayers?）答案是否定的。随着网络层次的加深，会出现两个问题：1）梯度消失/爆炸（vanis
要奋斗的人儿~·2021-08-11 12:05

google file system 论文学习

一、参考elasticsearch学习系列目录——更新ingwiki:GoogleFileSystem二、架构
·2021-06-22 11:14

google file system 论文学习

一、参考elasticsearch学习系列目录——更新ingwiki:GoogleFileSystem二、架构
·2021-06-22 11:29

U-Net论文学习

深度学习图像分割之UNETU-Net论文学习笔记U-net论文笔记深入理解深度学习分割网络Ｕnet——U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation1
南桥几经秋·2021-06-21 16:25

google bigtable 论文学习

一、参考elasticsearch学习系列目录——更新ingHbaseshellgetthiserror:fstatunimplementedunsupportedornativesupportfailedtoload二、概览
·2021-06-18 22:40

这周要做的事情

跑数据的auc,查看与线上的diff]这个周六必须要做，从两点以后落盘的数据都有效[评估数据]询问翠英，仅提供es是否能够进行评估[如何成长]1、搞懂大家会上讲的东西2、熟悉代码，学习更多的编程技巧3、论文学习
落花盈香·2021-06-13 18:00

80个免费学习的网站，让你偷偷变强大！

1、课程提升类2、外语学习类3、知识资讯类4、文化阅读类5、论文学习类6、技能学习类7、实用实习类8、求职实习类课程提升类90后成长论1、中国大学生MOOC。
90后成长论·2021-06-09 16:30

VINS(feature_traker模块)细节笔记

VINS代码详解（feature_traker模块中的函数详解）说明：VINS的学习过程主要参考VINS-Mono论文学习与代码解读——目录与参考。
家家的快乐空间·2021-05-29 11:41

IS Ontology Engineering

了解学者理解论文学习理论了解方法Forwhattypesofquestionsshouldtheontologyprovideanswers?学者的研究成果，研究领域，研究兴趣是什么？
hxiaom·2021-05-19 01:07

论文学习记录：RKT : Relation-Aware Self-Attention for Knowledge Tracing

关系感知的自注意模型用于KT任务为了应对新冠肺炎疫情，世界已经进入了在线学习的新阶段。在线学习的一个重要组成部分是知识追踪。KT的目的是根据学生对一系列称为交互的练习的回答来建模学生的知识水平。图1显示了一个学生顺序做练习的例子。当学生遇到一个新的练习(例如“e5”)时，e5包含知识概念“二次方程”，所以她会应用她对于二次方程知识来回答。学生对某一特定知识的掌握是由过去的交互决定的，这些交互对目标
兰钧·2021-05-17 20:55

2019-09-15（论文学习笔记——MegaDepth: Learning Single-View Depth Prediction from Internet Photos）

摘要目前基于3D传感器的数据集及其缺陷：NYU：只有室内的照片Make3D：训练集小KITTI：稀疏采样论文中的数据集：基于对运动中获取的结构和多视点立体（MVS）进行建模来处理多视点网络图片——任意数据源，基于此方法产生一个叫Megadepth的规模很大的深度图片数据集。来自MVS数据的挑战：包含噪声和不可重构的实体，因此本文中提出了一种新的数据清洗的方法在本文提出的数据集——Megadepth
雨住多一横·2021-04-29 09:34

论文阅读笔记-word2vec Parameter Learning Explained

论文学习笔记-word2vecParameterLearningExplained论文题目：word2vecParameterLearningExplained发表作者：XinRong发表时间：2016
刘亦菲的十八年椅子·2021-04-29 09:20

论文学习：Viewpoint-aware Attentive Multi-view Inference for Vehicle Re-identification

整体框架本文主要有三个贡献点：通过视角感知(viewpoint-aware)的注意力模型，获取多个视角的注意力映射(attentionmap)通过GANs机制，通过单视角特征和注意力映射生成多视角特征设计一种度量方式，拉近同id的图片之间的空间距离，推远不同id的图片之间的空间距离整体框架图如下所示：整体框架本文简要介绍注意力模型(attentionmodel)和多视角生成网络(multi-vie
_xuyue·2021-04-29 08:20
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