论文总结第9页

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记6

文章目录1.IdentificationofPlantDiseaseusingImageProcessingTechnique（2019，会议论文，检测植物病害）2.MachineLearningApplicationsonAgriculturalDatasetsforSmartFarmEnhancement（非SCI收录，2019，机器学习在农业数据集方面的应用）3.Usingmultiplec

落痕的寒假·2021-10-29 19:13

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记5

深度学习在农业领域应用论文笔记51.ChannelprunedYOLOV5s-baseddeeplearningapproachforrapidandaccurateapplefruitletdetectionbeforefruitthinning,2021苹果疏果前果实的快速、准确检测对实现早期产量估计和自动疏果具有重要意义。然而，复杂的生长环境、不确定的光照、苹果小果的聚类和闭塞，特别是小果和

落痕的寒假·2021-10-28 21:35

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记3

文章目录1.ApplicationofDeepLearningArchitecturesforAccurateDetectionofOliveTreeFloweringPhenophase（remotesensing,IF=4.509）1.1介绍1.2数据集1.3结果与分析1.4结论2.Fieldandcropspecificmanureapplicationonadairyfarmbasedon

落痕的寒假·2021-10-21 20:32

[论文总结] 智慧农业论文摘要阅读概览

文章目录1.Designofawinter-jujubegradingrobotbasedonmachinevision（ComputersandElectronicsinAgriculture）2.Adaptivefiltering-basedsoftsensormethodforestimatingtotalnitrogeninaquaponicsystems3.Amethodcombinin

落痕的寒假·2021-09-13 12:04

Swin Transformer论文总结

SwinTransformer(2021.3.25)微软和PVT思想类似，提出了一种包含滑窗操作，具有层级设计的SwinTransformer。解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/367111046论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf开源代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transfo

知木木·2021-08-16 10:02

IR_DIDN论文总结+结构实现

DIDN(DeepIterativeDown-UpCNNforImageDenoising)在网络中使用放大和缩小的特征图在低层次视觉任务中被广泛研究。作者提出了用于图像去噪的深度迭代缩放卷积网络(DIDN)，在网络中重复的减小和增大特征图的分辨率。其基本结构受用于语义分割的UNet启发，作者修改了缩放层使得其可用在图像去噪任务中。作者指出了现有方法在结构和训练过程上的局限性。首先，图像去噪任务中

zestloveheart·2021-06-20 01:29

Conditional Generative Adversarial Nets论文总结

论文地址：ConditionalGenerativeAdversarialNets2014年，Goodfellow提出了GenerativeAdversarialNetworks，在论文的最后他指出了GAN的优缺点以及未来的研究方向和拓展，其中他提到的第一点拓展就是：Aconditionalgenerativemodelp(x|c)canbeobtainedbyaddingcasinputtobo

_Joe·2021-06-10 16:12

ResNet残差网络论文总结

2015ResNetResnet受VGG的设计启发做baseline：卷积层多为3x3filter，相同output形状的层有相同个数滤波器，如果特征图变为一半大小，滤波器个数加倍（为了保存layer的时间复杂性）进一步增加shortcut做resnet时，输入输出不变时就简单的加shortcut，但是遇到维度增加（64->128,128->256）时有两种选择：多余的dimension都补0（好

SIAAAAAA·2021-06-07 09:51

AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ReLULRNOverlappingpooling训练技巧Dataaugmentation方法一：针对位置方法二：针对颜色Dropout实验结果及分析Qualitativeevaluations卷积可视化特征的相似性研究意义研究成果论文总结摘要在

凡心curry·2021-05-06 20:03

AI上推荐之 xDeepFM模型(显隐性高阶特征交互的组合策略)

Miracle8070·2021-05-06 10:34

【转载】Raft协议原理详解

【腾讯文档】Raft论文总结再附上本人用Go语言实现的一个简单版的分布式的分片KV存储，项目中实现了以上Raft算法的内容，注释详尽，而且实现了分片存储，参考代码相信可以更好的理解Raft协议！

苑苑苑爱学习·2021-04-23 14:39

INTERSPEECH2020 语音情感分析论文之我见

本文分享自华为云社区《INTERSPEECH2020语音情感分析论文总结一》，原文作者：Tython。

·2021-04-01 12:48

论文《Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions》阅读

BilinearGraphNeuralNetworkwithNeighborInteractions》阅读论文概况IntroductionBilinearGraphNeuralNetworkBilinearAggregator转置不变性证明BGNN模型介绍论文总结论文概况作者提出了一个利用邻接节点的互动情况用于聚合

煜煜^_^行者·2021-03-21 02:23

CycleGAN的原理和pytorch代码实现

2.CycleGAN论文总结2.1摘要图像到图像的转变或翻译，通常是需要一组

halo_wm·2021-03-10 12:51

2020 Top10 计算机视觉论文总结：论文，代码，解读，还有demo视频！

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨louisfb01来源丨AI公园编辑丨极市平台尽管今年世界上发生了这么多事情，我们还是有机会看到很多惊人的研究成果。特别是在人工智能更精确的说是计算机视觉领域。此外，今年还聚焦了许多重要的方面，比如伦理方面、重要的偏见等等。人工智能和我们对人类大脑及其与人工智能的联系的理解在不断发展，在不久的将来显示出了有前途的应用，这一点

视学算法·2021-01-17 11:00

相似度融合网络：用于聚合不同的基因数据类型：Similarity network fusion for aggregating data types on a genomic scale

Ice-iron·2020-12-19 12:13

论文阅读——U-Net论文总结与复现

论文【U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation】2015MICCAIUNet是为了解决医学图像分割问题而提出的CNN模型，谷歌学术目前引用已经达到20000左右，是非常有影响力的工作。UNet沿袭了FCN中的编码器-解码器结构，并将浅层与深层信息的融合做的更加彻底。论文中网络结构图如下：上图的左边就是编码器部分，这里通过不断

无风而起·2020-11-15 19:07

论文总结 | Improving Relation Extraction by Pre-trained Language Representations

原文链接：https://openreview.net/pdf?id=BJgrxbqp67本文工作：使用基于Transformer的关系抽取模型（TRE），依赖于深层语言表征（deeplanguagerepresentation）而非语法特征。首次证明预训练语言表征在关系抽取任务中的重要性。通过ablationstudies证明训练语言表征避免过拟合且具有较好的泛化性能；证明与基线方法相比样本效率

J.M_·2020-11-03 16:39

论文总结 | Dialogue-Based Relation Extraction

原文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.444.pdf摘要提出了人工标注的基于关系抽取（RE）数据集对话框，旨在支持对出现在对话中的两个参数之间关系的预测。通过对语料库和传统任务的异同分析，认为说话人相关信息（speaker-relattedinformation）在任务中起着至关重要的作用。考虑到会话中交流的及时性，我们设计了一种新

J.M_·2020-11-01 19:17

论文总结 | Dialogue Relation Extraction with Document-level Heterogeneous Graph Attention Networks

原文地址：https://arxiv.org/pdf/2009.05092.pdf代码地址：https://github.com/declare-lab/dialog-HGAT1.论文工作1.提出基于注意力的异构图神经网络用于对活关系抽取。2.设计消息传递机制以获取句子间的长距离信息。2.相关知识2.1GAT【图结构】之图注意力网络GAT详解2.2HGNN有多个类型的节点或边的图称为非对称图神经网

J.M_·2020-10-21 23:37

Lane-Detection 近期车道线检测论文阅读总结

近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。1.车道线检测任务需求分析1.1问题分析针对车道线检测任务，需要明确的问题包括：（1）如何对车道线建模，即用什么方式来表示车道线。

LyleChen·2020-10-09 19:00

【图像处理-OCR】图像场景文本识别相关论文总结

[1]场景文本位置检测1、传统场景文本识别方法：（1）滑窗（sliding-window）和强连通分支（ConnectedComponents(CCs)）相关论文：L.NeumannandJ.Matas.Scenetextlocalizationandrecognitionwithorientedstrokedetection.InProc.ofICCV,2013.Y.Pan,X.Hou,andC

suu_fxhong·2020-09-16 16:10

CNN中常用两大基本操作：padding、strided convolutions

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017

vieo·2020-09-16 01:04

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks||论文阅读

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录整理MAML解读：https://blog.csdn.net/weixin_41803874/article/details

vieo·2020-09-16 01:09

The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification 论文总结

文章目录往期文章链接目录OverviewIntuitionPreviousWorkMajorContributionGraphSearchNeuralNetwork(GSNN)GSNNExplanationThreenetworksDiagramvisualizationAdvantageIncorporatethegraphnetworkintoanimagepipelineDatasetCon

Jay_Tang·2020-09-15 18:13

An Analysis of BERT’s Attention 论文总结

文章目录往期文章链接目录BeforewestartSurface-LevelPatternsinAttentionProbingIndividualAttentionHeadsProbingAttentionHeadCombinationsClusteringAttentionHeads往期文章链接目录往期文章链接目录BeforewestartInthispost,Imainlyfocusonth

Jay_Tang·2020-09-15 18:39

Objects as Points论文总结

《ObjectsasPoints论文总结》本人逐字翻译了CenterNet之Objectsaspoints的论文，这里主要整理CenterNet中提到的知识点，以及写下自己的感悟和看法，主要从主干网络

烂桃先生·2020-09-15 01:25

AlexNet论文总结与代码实现

AlexNet包含6千万个参数和65万个神经元，包含了5个卷积层，其中有几层后面跟着最大池化（max-pooling）层，以及3个全连接层，最后还有一个1000路的softmax层。为了加快训练速度，AlexNet使用了Relu非线性激活函数以及一种高效的基于GPU的卷积运算方法。为了减少全连接层的过拟合，AlexNet采用了最新的正则化方法“dropout”，该方法被证明非常有效。总结一下Ale

ZLuby·2020-09-14 21:34

RCAN论文总结

ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworks论文解决的问题：论文使用的主要方法：ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworks论文解决的问题：更深层次的图像SR网络更难训练低分辨率的输入和特征包含丰富的低频信息，这些信息在信道

C2H33·2020-09-13 06:17

RankSRGAN论文总结

论文：GenerativeAdversarialNetworkswithRankerforImageSuper-Resolution论文解决的问题：许多与人类评价高度相关的无参考图像质量评估（NR-IQA）指标（通常包括手工特征提取或统计回归操作），无法用作损失函数来优化网络的问题论文使用的主要方法：提出一个可以学习感知指标行为可微分的Ranker模型：引入一个新的损失函数rank-content

C2H33·2020-09-13 06:16

anaconda安装tensorflow-gpu||cudatoolkit版本配置

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017

vieo·2020-09-12 21:28

深度之眼Paper带读笔记GNN.02.LINE

文章目录前言论文结构研究背景应用基本概念基础知识补充多类数据集研究意义泛读摘要论文标题算法的比较LINE算法详解KL散度交叉熵细节一：1阶相似度推导细节二：2阶相似度推导细节三：负采样的推导细节四：aliastable细节五：低度点的处理Lowdegreevertices实验结果及分析论文总结问题前言本课程来自深度之眼

oldmao_2001·2020-09-12 15:24

深度之眼Paper带读笔记NLP.Baseline.10.SGM

历史意义论文其他部分写法介绍模型写法实验写法结论写法论文精读论文结构摘要论文标题SGM模型EncoderDecoder介绍Output介绍其他GlobalEmbeddingSGM模型应用与思考：实验结果及分析Datasets实验结果论文总结代码实现前言

oldmao_2001·2020-09-12 15:51

linux git 配置和使用

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017

vieo·2020-09-11 11:34

LSTM模型的推导与实现

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017

vieo·2020-09-11 07:25

论文总结——SIPaKMeD宫颈细胞Pap涂片数据集

按照老师的要求，读了这篇论文，小结一番，防忘。详情参看原论文：SIPAKMED:AnewdatasetforfeatureandimagebasedclassificationofnormalandpathologicalcervicalcellsinPapsmearimages.MarinaE.Plissiti,P.Dimitrakopoulos,G.Sfikas,ChristophorosNi

HFUT_St·2020-09-11 05:09

论文总结——AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)

初学DL，读了AlexNet的论文，做个简单的小结。防忘。详细参看原论文：AlexKrizhevsky,IlyaSutakever,GeoffreyE.Hinton.ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks概述Alex等人建立了一个8层的卷积神经网络（包括5个卷积层和3个全连接层，如下图所示，图来自原论文），在ImageNe

HFUT_St·2020-09-11 05:09

论文总结——R-CNN(Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation)

前些天在学习如何使用YOLO，稍微抽空补一下理论知识。这里稍微总结一下。详情参看原论文：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation简介&思路概述R-CNN将CNN用于精确目标检测（以及语义分割），并且取得了很大的成果（比它之前的方法精确度提高了30%），为之后的很多应用及研究打下了基础（FastR-

HFUT_St·2020-09-11 05:09

一文看懂如何将深度学习应用于视频动作识别

作者|RohitGhosh编译|张健欣编辑|DebraAI前线导读：在本文中，作者会总结视频动作识别相关的文献，依次介绍动作识别是什么、它为什么这么难、解决方案概览以及相关论文总结。

weixin_33901926·2020-09-10 19:58

近期歌声合成论文总结 2020-8-7

本次总结以下三篇论文：SEQUENCE-TO-SEQUENCESINGINGSYNTHESISUSINGTHEFEED-FORWARDTRANSFORMER（2019-10-22收录）UniversitatPompeuFabraByteSing:AChineseSingingVoiceSynthesisSystemUsingDurationAllocatedEncoder-DecoderAcous

首席测试官·2020-09-10 17:30

《SlowFast Networks for Video Recognition》---论文总结

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103577209论文下载：https://arxiv.org/pdf/1812.03982.pdf时间：2019.10.29作者团队：FAIR（何恺明…）ICCV2019，2019年CVPRActivityNetChallengeWinner分类：计算机视觉–视频行为识别–两分路C3D项目：PySlowFasthttps://git

alicecv·2020-09-10 10:18

《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》论文总结

今天开始整理一些之前看过的论文，一是复习巩固基础，二是可以回过头来想一想有没有新的理解。论文链接：SiameseRecurrentArchitecturesforLearningSentenceSimilarityLearningTextSimilaritywithSiameseRecurrentNetworksSiameseRecurrent，中文名叫孪生网络，用于比较两段文本之间的相似性，是一

Ezail_xdu·2020-08-26 15:31

想读懂YOLOV4，你需要先了解下列技术(二)

作者：深度眸编辑：晟沚前言本文YOLOV4论文总结分析的第二篇，第一篇具体查看公众号，其主要分析了数据增强和特征擦除手段，包括randomerasing、cutout、hide-and-seek、gridmask

l7H9JA4·2020-08-26 13:08

使用||微调预训练模型||迁移学习

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017

vieo·2020-08-25 01:57

DL文本分类论文总结 part1

最近对之前看的部分论文论文进行一些总结（大部分论文都实在实验和模型上进行改进和创新，想看理论分析的可能要失望了）。1.AConvolutionalNeuralNetworkforModellingSentences看的第一篇使用卷积神经网络进行文本分类的文章，主要有两点：1.K-maxpooling在序列中取前k大的数并且保持相对位置不变2.卷积是对每个词向量点乘以相同维数的向量后再相加。3.按作

LB_莫贺延碛·2020-08-24 03:15

自动文本摘要论文总结九（A complex network approach to text summarization）

本文介绍了基于复杂网络的自动文本摘要的方法。具体分为四步骤：1将文章进行预处理，根据句子分隔符将句子分开，并将名词提取出。2根据文章构建成两个N*N的矩阵，一个是表示邻接关系的矩阵，一个是表示权重的矩阵，分别叫做A和W，N为句子的个数。3计算节点的值4根据一定的算法将句子进行排序，然后取出前n个句子组成摘要。文中提出了7种网络测量的算法和14中句子排序算法，具体介绍如下：1Degreestrate

dews27368·2020-08-24 00:19

（SRCNN）Image super-resolution using deep convolutional networks

（SRCNN）Imagesuper-resolutionusingdeepconvolutionalnetworks论文总结。

wonengguwozai·2020-08-22 04:49

AlexNet论文总结

1.Relu激活函数的使用使用ReLU激活函数，要比使用常用的的费线性激活函数如sigmoid，tanh等函数，网络的训练速度要快上好几倍。ReLU函数为什么可以提高训练速度？一下内容借鉴了Physcal博客ReLU激活函数传统sigmoid函数的特点（logistic-sigmoid。tanh-sigmoid）从图上看，非线性的sigmoid的函数对中央区的信号增益较大，两侧的信息增益较小（从函

先出个点金手·2020-08-22 04:39

Image super-resolution via sparse representation论文总结

摘要：本文提出了一个基于单幅图像的超分辨率重建。图像可以被表示为一个稀疏线性组合和过完备字典的形式。所以本文提出了将计算得到的低分辨率图像的图像块的稀疏表示系数用于作为高分辨率图像的稀疏表示系数。介绍：1、常规的超分辨重建方法：（1）输入同一场景的多幅低分辨率图像，调整亚像素精度。（？？？）（2）基于插值的方法（3）基于机器学习的方法（看几篇机器学习论文和深度学习结合在一起做实验）2、本文工作：由

鲁青的青未·2020-08-22 03:28

【论文阅读笔记】Random Erasing Data Augmentation

论文地址：randomerasing论文总结本文的方法名为randomerasing，是一种数据增强的方法。通过随机选择不同大小的方形区域，填充随机像素值，达到增加数据遮挡效果的数据增强。

时光机ﾟ·2020-08-22 02:56

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