论文精读

【论文阅读】时序动作检测系列论文精读（2017年 下）

文章目录4.CascadedBoundaryRegressionforTemporalActionDetection论文目的——拟解决问题贡献——创新实现流程详细方法5.R-C3D:RegionConvolutional3DNetworkforTemporalActivityDetection论文目的——拟解决问题贡献——创新实现流程详细方法6.SingleShotTemporalActionDe
三木今天学习了嘛·2022-12-27 10:26

Improved Unsupervised Lexical Simplification with Pretrained Encoders 论文精读

ImprovedUnsupervisedLexicalSimplificationwithPretrainedEncoders论文精读InformationAbstract1Introduction2SystemDescription2.1SimplificationCandidateGeneration2.2SubstitutionRanking2.3ObtainingEquivalenceSc
小白*进阶ing·2022-12-27 09:50

【单目3D目标检测】MonoDLE论文精读与代码解析

文章目录PrefaceAbstractContributionsDiagnosticExperimentsPipelineRevisitingCenterDetectionTrainingSamplesIoUOrientedOptimizationExperimentalResultsPreface[CVPR2021]MaX,ZhangY,XuD.Delvingintolocalizationer
嗜睡的篠龙·2022-12-27 09:09

SiamFC

SiamFC论文精读笔记前言SiamFC网络结构就是全卷积的孪生网络，那么什么是孪生网络（SiameseNetwork）？
DL小白123·2022-12-27 02:58

论文精读：Generative Adversarial Imitation Learning（生成对抗模仿学习）

生成对抗模仿学习论文分享（GenerativeAdversarialImitationLearning）1.背景介绍1.1.论文背景这篇论文是2016年由斯坦福大学研究团队提出的，两位作者，一位是JonathanHo，履历十分丰富，主要研究方向是无监督学习和强化学习，另一位是StefanoErmon，他是斯坦福大学的副教授，主要研究方向是概率建模、生成学习和推理。1.2.读前先问为什么会选择这篇论
Alex_996·2022-12-26 23:58

nlp论文——《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》（向量空间中词表示的有效估计）

EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace》第一课时：论文导读（1）语言模型（2）词向量简介——介绍词向量的概念和种类（3）前期知识储备第二课时：论文精读
然后就去远行吧·2022-12-26 11:16

[可解释机器学习]Task04：[算法]GradCAM

本文分为两部分：算法讲解+论文精读一、GradCAM深度学习可解释性分析论文：Grad-CAM:VisualExplanationsFromDeepNetworksviaGradient-BasedLocalization
pink_storm·2022-12-26 09:03

【论文精读】Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes

年份2014第一作者单位中山大学benchmarkdatasetsWordNetandFreebasetasklinkprediction,tripletclassificationandfactextraction梯度下降方式SGDthreetaskslinkprediction,tripletsclassification,relationalfactextraction评价指标MRHits@
菜菜2022·2022-12-26 04:46

【论文理解】R-CNN 之预测框回归（Bounding box regression）问题详述

本文就R-CNN论文精读中的预测框回归（Boundingboxregression）问题进行详细讨论。R-CNN将候选框提取出来的特征向量，进行分类+偏移预测的并行处理。
takedachia·2022-12-25 14:26

dalle2：hierarchical text-conditional image generation with clip

DALL·E2【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili更多论文：https://github.com/mli/paper-reading,视频播放量30350、弹幕量256、点赞数1767、投硬币枚数1318
Kun Li·2022-12-25 07:54

论文精读——Inception-v4，Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf1.提出问题是不是结合残差连接与Inception结构能够产生更好的结果？2.做了什么我们给出了充足的实验证据，残差连接使得Inception网络训练速度得到巨大的提升。论文给出了几种新的主流网络结构（residualandnon-residualInceptionnetworks）。我们进一步阐明，在保证宽Resi
樱花的浪漫·2022-12-24 16:21

DETR精读笔记

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers（发表于ECCV-2020）代码：https://github.com/facebookresearch/detr解读视频：DETR论文精读
Adenialzz·2022-12-24 13:18

A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations论文精读

SimCLR摘要1、介绍2.方法2.1对比学习框架2.2大batch的训练2.3.评估协议3.对比表征学习的数据增强3.1数据增强操作的组成对于学习良好的表示是至关重要的3.2.对比学习比监督学习需要更强的数据扩充4.编码器和头部的架构4.1.无监督对比学习从更大的模型中受益(更多)4.1.无监督对比学习从更大的模型中受益(更多)5.损失函数和批量大小5.1.温度可调的归一化交叉熵损失比其他方法效
Raphael9900·2022-12-24 13:46

目标检测/人体姿态估计：Objects as Points论文解读

真正的CenterNet——ObjectsasPoints论文解读；论文精读——CenterNet:ObjectsasPoints论文概述本论文的思
Airs_Gao·2022-12-24 11:52

【论文精读 02】Swin Transformer

SwinTransformer——使用移位窗口的层级VisionTransformerICCV2021最佳论文资料参考：https://www.bilibili.com/video/BV1pL4y1v7jC/?spm_id_from=333.788&vd_source=fab4cd66aafcb3b54c4bc627c1dcaac1https://www.bilibili.com/video/BV
不菜不菜·2022-12-24 11:57

【研一小白论文精读】SwAV

UnsupervisedLearningofVisualFeaturesbyContrastingClusterAssignmentsThemaincontributionofthisarticleistoprovideanonlinealgorithmforself-supervisedlearning.Thismethoddoesnotneedtobetrainedonalargeandcom
Titus W·2022-12-24 10:05

BYOL论文精读

文章目录概要背景方法1.概述2.参数更新3.目标z'_ξ的构建和q_θ的预测结果结论个人看法概要本篇博客介绍了BootstrapYourOwnLatent(BYOL)方法，这是DeepMind和ImperialLondon提出的一种自监督学习方法。BYOL包含两个架构相同但参数不同的网络。BYOL不需要负对，而大多数对比学习方法都需要，例如SimCLR背景对比学习(contrastivelearn
点PY·2022-12-24 10:24

YOLOv3 论文精读

YOLOv3:AnIncrementalImprovementYOLOv3:一个增量的改进关键词：标签多对一、多尺度、边界框先验(聚类)、维度集群、Darknet-53目录一、摘要二、随性介绍三、改进的细节（1）BoundingBoxPrediction（2）ClassPrediction（3）PredictionsAcrossScales（4）FeatureExtractor（5）Trainin
Flying Bulldog·2022-12-24 08:23

【笔记】文献阅读[YOLOV3]-An Incremental Improvement

YOLOv3:AnIncrementalImprovement引言1介绍2细节2.2类别预测2.3多尺度预测2.4特征提取2.5训练3我们是怎么做的（方法）4一些无用的尝试5这意味着什么（反思）申辩引言论文精读可以看
摇曳的树·2022-12-23 22:20

李沐精读论文：Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows

Hierarchicalvisiontransformerusingshiftedwindows代码：官方源码pytorch实现SwinTransformerAPI视频：SwinTransformer论文精读
iwill323·2022-12-23 08:50

【论文精读】UV-SLAM: Unconstrained Line-based SLAM Using Vanishing Points for Structural Mapping

【论文精读】UV-SLAM:UnconstrainedLine-basedSLAMUsingVanishingPointsforStructuralMapping论文出处ICRA2022摘要在基于特征的
dulu_202·2022-12-22 18:16

【论文精读】Hybrid Bird‘s-Eye Edge Based Semantic Visual SLAM for Automated Valet Parking

【论文精读】HybridBird’s-EyeEdgeBasedSemanticVisualSLAMforAutomatedValetParking论文出处ICRA2021摘要基于视觉的定位和建图方法有望被应用于自动代客泊车任务中
dulu_202·2022-12-22 18:45

【论文精读】AVP-Loc: Surround View Localization and Relocalization Based on HD VectorMap for AVP

【论文精读】AVP-Loc:SurroundViewLocalizationandRelocalizationBasedonHDVectorMapforAutomatedValetParking论文出处
dulu_202·2022-12-22 18:44

李沐精读论文：ViT 《An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale》

视频：ViT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili代码：论文源码使用pytorch搭建VisionTransformer(vit)模型vision_transforme·WZMIAOMIAO
iwill323·2022-12-22 12:00

李沐论文精读：BERT 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

https://github.com/google-research/bert论文地址：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding官方代码地址：https://github.com/google-research/bert课程推荐：李宏毅机器学习--self-supervised：BERT参考：B
iwill323·2022-12-22 12:29

李沐精读论文：MAE 《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》

-知乎参考博文：MAE论文逐段精读【论文精读】-哔哩哔哩神洛华的博客本文是2021.11.11发布在Arxiv上的文章，主要工作是在VisionTransformer基础上
iwill323·2022-12-22 12:52

学位论文精读-hBMSCs在肿瘤微环境中分泌IL-6并上调IL-17水平协同促进DLBCL生长的研究

摘要弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是最常见的非霍奇金淋巴瘤亚型，是一种侵袭性淋巴瘤。虽然近年来一线的化疗方案R-CHOP（利妥昔单抗、环磷酰胺、多柔比星、长春新碱和强的松）改善DLBCL患者的预后，但是仍有相当一部分的DLBCL患者因化疗耐药而出现进展或复发，这是困扰临床治疗的一大难题和挑战。目前DLBCL患者出现化疗耐药和复发的机制仍然不清楚，值得我们进一步研究。已有研究发现利妥昔单抗耐药与间
weixin_52505487·2022-12-22 11:48

MoCo ： 引入对比学习来实现自监督训练

源：MoCo论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili对比学习简单理解将图像通过一个网络提取出特征f，如果图像相似，使得特征尽量靠近，不相似的尽量远离定义什么是正负样本的规则就理解为代理模式（
0基础快速入门整数的读写·2022-12-21 10:37

【ICLR2021自监督蒸馏】SEED: Self-supervised Distillation For Visual Representation论文精读

论文地址：SEED:Self-supervisedDistillationForVisualRepresentation论文代码：无摘要  本文研究小模型的自监督学习。作者的实证研究发现，虽然广泛使用的对比自监督学习方法在大模型训练方面取得了很大的进步，但它在小模型训练中效果不佳。为了解决这个问题，作者提出了一种新的学习范式，称为自监督蒸馏（SEED），利用一个更大的网络（作为教师）以自监督的方式
独上归州·2022-12-21 10:03

【论文精读】2022_CVPR_Self-Supervised Predictive Convolutional Attentive Block for Anomaly Detection

Self-SupervisedPredictiveConvolutionalAttentiveBlockforAnomalyDetection论文地址链接Abstract  在成功的异常检测方法中，有一类方法依赖于对被mask掉信息的预测(例如，patch、未来帧等)并利用与被mask信息相关的重建误差作为异常分数。与相关方法不同，作者提出将基于重建的功能集成到一个新的自监督的预测体系结构模块中。
几帧从前_·2022-12-21 09:25

Auto Encoding Variational Bayes论文精读

QA：在存在具有棘手后验分布的连续潜在变量和大型数据集的情况下，我们如何在有向概率模型中进行有效的推理和学习?1、介绍变分贝叶斯(VB)方法涉及到难以处理的后验逼近的优化。常见的mean-fieldapproach需要近似后验期望的解析解，这在一般情况下也是难以处理的。本文展示了变分下界的重新参数化如何产生一个简单的可微的下界无偏估计量;这个SGVB(随机梯度变分贝叶斯)估计器几乎可以在任何具有连
Raphael9900·2022-12-20 19:02

ViLT解读记录

ViLT全称：Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervision视频讲解：ViLT论文精读论文下载：https://arxiv.org
如果你也听说~·2022-12-20 17:04

论文解读Motion Transformer with Global IntentionLocalization and Local Movement Refinement

MotionTransformerwithGlobalIntentionLocalizationandLocalMovementRefinement论文精读此篇论文是2022年发表NeurIPS上的文章
慢漫漫·2022-12-20 13:06

【论文阅读】时序动作检测系列论文精读（2019年）

文章目录1.BMN:Boundary-MatchingNetworkforTemporalActionProposalGeneration论文目的——拟解决问题贡献——创新实现流程详细方法2.MGG:Multi-granularityGeneratorforTemporalActionProposal论文目的——拟解决问题贡献——创新实现流程详细方法3.P-GCN:GraphConvolution
三木今天学习了嘛·2022-12-20 12:55

GPT,GPT-2,GPT-3

视频讲解：GPT，GPT-2，GPT-3论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili论文链接：GPT:https://www.cs.ubc.ca/~amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdfGPT
Rose sait·2022-12-20 11:00

沐神学习笔记：GPT，GPT-2，GPT-3

课程连接：GPT，GPT-2，GPT-3论文精读【论文精读】本文混合课程内容及自己的思考，若有理解有误的地方请指正，谢谢！
victorup·2022-12-20 11:30

深度之眼Paper带读笔记NLP.5：transformer

SequenceToSequenceModels带有注意力的循环神经网络RNNsWithAttention案例分析CaseStudy自注意力序列模型相关技术注意力机制既能并行计算又能缩短距离前期知识储备第二课论文精读论文整体框架经典算法模型循环卷积神经网络
oldmao_2000·2022-12-20 09:31

【图像超分辨率重建】——SRGAN/SRResNet论文精读笔记

2017-Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetwork(SRGAN/SRResNet)基本信息作者：ChristianLedig,LucasTheis,FerencHusz´ar,JoseCaballero,AndrewCunningham,AlejandroAcosta,AndrewAit
Zency_SUN·2022-12-19 18:21

【论文精读】——使用卷积神经网络进行纹理合成（Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks）

2015-TextureSynthesisUsingConvolutionalNeuralNetworks基本信息作者：LeonA.Gatys，AlexanderS.Ecker，MatthiasBethge期刊：NIPS引用：*摘要：本文介绍了一个基于卷积神经网络特征空间的自然纹理的新模型，该模型为目标识别而优化。该模型的样本具有很高的感知质量，显示了以纯粹的辨别方式训练的神经网络的生成能力。在该
Zency_SUN·2022-12-19 18:51

【图像超分辨率重建】——HAN论文精读笔记

2020-SingleImageSuper-ResolutionviaaHolisticAttentionNetwork(HAN)基本信息作者：BenNiu;WeileiWen;WenqiRen,XiangdeZhang,LianpingYang;ShuzhenWang,KaihaoZhang,XiaochunCao,andHaifengShen期刊：ECCV2020引用：*摘要：信息性特征在单幅
Zency_SUN·2022-12-19 18:18

GAN论文精读以及基础讲解

GAN精读论文：Neurips-2014-GenerativeAdversarialNets根据李沐老师的讲解加上笔者个人的理解做的一个笔记，希望能够对想了解GAN的求学者有所帮助！一、标题、作者、期刊论文的标题名为GenerativeAdversarialNets，中文解释为对抗生成网络，这也能很符合其缩写GAN（干，中文谐音），是由外国深度学习也就是我们所熟知的《花书》的作者IanJ.Good
白日梦我Deja_Vu·2022-12-19 14:00

I3D论文精读笔记

I3D（inflation3D）有两个重要贡献：1.可以用2D（图片）预训练好的模型参数扩展到3D（直接将conv层和pooling层多加一个维度（时间），但不要进行下采样，其原因是一般视频输入的时间已经很短，而为了保证2d模型和3d模型同样的输入情况下的输出一样，需在将2d模型的参数赋给3d模型的同时除以n（指一次输入的帧数））。2.提供了一个比较好的数据集k400（足够大，种类均匀），可以让你
irony_202·2022-12-19 08:42

论文精读:《MV-FCOS3D++: Multi-View Camera-Only 4D Object Detection with Pretrained Monocular Backbones》

文章目录论文精读摘要1.介绍(Introduction)2.方法（Methodology）2.1MV-FCOS3D++2.2PretrainingwithPerspective-ViewSupervision2.3Dual-PathTemporalModeling
zyw2002·2022-12-18 14:15

论文精读：《FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection》

文章目录论文精读摘要（Abstract）1.介绍（Introduction）2.相关工作（RelatedWork）3.方法（Approach）3.1框架总览(FrameworkOverview)3.22D
zyw2002·2022-12-18 14:37

语义分割 - SegNet / DeconvNet

这里写目录标题论文精读先验知识编码器-解码器结构（Encoder-Decoderframe）随机丢弃层（Dropout）反池化（unpooling）SegNet本文创新点算法架构DeconvNet本文创新点算法架构算法实现
Bro_Jun·2022-12-18 11:28

论文精读:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

Abstract首先，本篇论文提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），进行简单、快速的多尺度特征融合；其次，作者提出了一种复合尺度方法，同时统一调整所有主干、特征网络和box/类别预测网络的分辨率、深度和宽度。基于这些优化和更好的骨干，提出了一个目标检测算法称为Effificientdet.1.Introduction目标检测算法有两个挑战:挑战1：高效的多尺度特征融合——FPN、PANe
樱花的浪漫·2022-12-18 07:13

李沐精读论文：transformer 《Attention Is All You Need》 by Google

论文：AttentionIsAllYouNeed视频：Transformer论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili课程（推荐先看这个）：李宏毅机器学习：self-attention（自注意力机制
iwill323·2022-12-18 07:47

【论文精读】Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency

语义分割论文CVPR2021基于双任务一致性的半监督医学图像分割代码：GitHub-HiLab-git/DTC:Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency目录语义分割论文摘要一、主要亮点二、网络结构1.Dual-taskConsistency2.Semi-supervisedtrainingthroughDu
LANG_C_·2022-12-17 22:10

Temporal Segment Networks:Towards Good Practices for Deep TSN论文精读笔记

TemporalSegmentNetworks:TowardsGoodPracticesforDeepTSN论文精读笔记这篇论文首先解决了双流卷积网络只能处理较短视频帧的缺陷，论文的主要贡献是提出了TemporalSegmentNetwork
Encounter84·2022-12-17 14:51

【论文精读】Focal Inverse Distance Transform Maps for Crowd Localization

文章目录摘要主要贡献主要内容一、FIDT二、LMDS三。I-SSIMloss摘要在本文中，我们关注人群定位任务，这是人群分析的一个重要课题。基于回归的方法大多使用卷积神经网络(CNN)对密度图进行回归，在极度稠密的场景中无法准确定位实例，主要原因有两个：1)密度图由一系列模糊的高斯斑点组成；2)密度图的稠密区域存在严重的重叠。为了解决这个问题，我们提出了一种新的用于人群定位任务的聚焦反距离变换(F
.别拖至春天.·2022-12-17 07:51
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