论文精读第6页

论文精读：Feature Pyramid Networks for Object Detection

文章目录1.摘要1.1背景1.2提出新方法1.3贡献2.引言2.1提出问题2.2叙述Featurepyramid2.3叙述深度卷积网络2.4Featurepyramid的局限2.5使用deepConvNet计算多尺度特征的方式2.6提出我们的方法2.7贡献3.相关工作3.1手工工程特征和早期神经网络3.2深度卷积目标检测3.3使用多层次的方法4.FeaturePyramidNetworks4.1目

一个小猴子｀·2023-09-24 18:26

论文精读VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

1基础背景2Motivation3解决方法4具体效果4.1评价指标4.2结果5反思6学习1基础背景论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.04259团队：Waymo2Motivation之前的方案中，主要通过BEV获取车路信息，然后用CNN将提取特征，出现了如下问题：渲染信息丢失（lossyrendering）计算量过大（computationallyintensive）；

EEPI·2023-09-23 23:24

论文精读ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition

1基础背景论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385Github链接：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py知乎讲解：ResNet论文笔记及代码剖析2Motivation对于深度神经网络来说，深度对于模型性能至关重要。网络层数越深：（1）越容易导致梯度消失或

EEPI·2023-09-23 23:54

论文精读GAN: Generative Adversarial Nets

1基础背景2优缺点3未来发展趋势1基础背景论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661源码地址：http://www.github.com/goodfeli/adversarial2优缺点优点：避免了过拟合。因为生成器没有直接接触样本，而是通过判别器告诉它像不像，就像枯叶蝶不知道枯叶长什么样子；不需要Markov链。而是采用的深度学习，深度学习中有完备的训练技巧。缺点：

EEPI·2023-09-23 23:54

论文精读Transformer: Attention is all you need

1基础背景2Motivation3解决思路3.1Encoder3.2Decoder4复杂度分析5结果6知识补充7评价1基础背景由Google机器翻译GoogleBrain团队发表。论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762源码链接：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor一句话概述：Attention机制摒弃了循环神经网

EEPI·2023-09-23 23:20

【论文精读】ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents前言Abstract1.Introduction2.Background2.1.TaxonomyofVision-and-LanguageModels2.2.ModalityInteractionSchema2.3.VisualEmbeddingSchemaRegionFeature

HERODING77·2023-09-23 20:07

【论文精读】Evaluating Large Language Models Trained on Code

EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode前言Abstract1.Introduction2.EvaluationFramework2.1.FunctionalCorrectness2.2.HumanEval:Hand-WrittenEvaluationSet2.3.SandboxforExecutingGeneratedPrograms3.CodeFin

HERODING77·2023-09-23 20:06

图像处理之《基于语义对象轮廓自动生成的生成隐写术》论文精读

Hard Coder·2023-09-22 07:50

BERT：面向语言理解的深度双向Transformer预训练

参考视频：BERT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili背景BERT算是NLP里程碑式工作！让语言模型预训练出圈！

Scabbards_·2023-09-21 00:15

近期阅读2020-01-14

DST领域在2019年的文章，在few-shotdomains问题上有不错的表现论文精读-TransferableMulti-DomainStateGeneratorforTask-OrientedDialogueSystems

prolic·2023-09-18 20:40

论文精读：SPPnet:Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition

1.提出背景现有的深度卷积神经网络(CNN)需要一个固定大小的（例如，224×224）的输入图像。这一要求是“人工的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。2.做了什么作者为网络配备了另一种池化策略，“空间金字塔池化”，以消除上述需求。新的网络结构，称为SPP-net，可以生成一个固定长度的表示，而不管图像的大小/规模。金字塔池对对象变形也具有鲁棒性。有了这些优点，SPP-net一

樱花的浪漫·2023-09-17 19:12

DETR：End-to-End Object Detection with Transformers

代码：https://github.com/HuKai97/detr-annotations论文：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf参考视频：DETR论文精读【论文精读

Scabbards_·2023-09-15 08:56

【论文精读CVPR_2023】On Distillation of Guided Diffusion Models

【论文精读CVPR_2023】OnDistillationofGuidedDiffusionModels一、前言Abstract1.Introduction2.Backgroundondiffusionmodels3

旋转的油纸伞·2023-09-14 22:01

【论文精读】MVSDF: Learning Signed Distance Field for Multi-view Surface Reconstruction

这是一篇ICCV2021的文章。项目地址：Github论文地址：arxiv文章目录Abstract1Introduction2RelatedWorks3Method3.1GeometryandAppearanceRepresentationsDifferentiableSurfaceIntersection3.2GeometrySupervisionMulti-viewDepthMapEstima

YuhsiHu·2023-09-13 08:10

[学习笔记]Node2Vec图神经网络论文精读

参考资料：https://www.bilibili.com/video/BV1BS4y1E7tf/?p=12&spm_id_from=pageDriverNode2vec简述DeepWalk的缺点用完全随机游走，训练节点嵌入向量，仅能反应相邻节点的社群相似信息，无法反映节点的功能角色相似信息。Node2vec通过调节p和q的参数，可以调节权重。p值很小，更愿意返回，则类似BFS，反映的是微观视角。

N刻后告诉你·2023-09-11 21:31

[学习笔记]DeepWalk图神经网络论文精读

参考资料：DeepWalk【图神经网络论文精读】word2vec相关论文：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpaceDistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality

N刻后告诉你·2023-09-11 21:01

【论文精读】Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents前言Abstract1Introduction2Method2.1Decoder2.2Prior3ImageManipulations3.1Variations3.2Interpolations3.3TextDiffs4ProbingtheCLIPLatentSpace5Text-t

HERODING77·2023-09-11 18:10

[开学季]ChatPaper全流程教程

文章目录1.粗筛：论文全文总结1.1使用步骤：1.2功能描述：2.论文问答：2.精读：学术版GPT的论文翻译2.0论文精读的正确姿势2.1使用场景1：arxiv论文完美翻译2.2本地PDF全文翻译：2.3

hehedadaq·2023-09-10 22:05

《自然语言处理》chapter7-预训练语言模型

同时参考沐神的两个视频：GPT，GPT-2，GPT-3论文精读【论文精读】BERT论文逐段精读【论文精读】概述自然语言处理的核心在于如何更好地建模语言。

Jiawen9·2023-09-10 04:49

论文精读 —— Gradient Surgery for Multi-Task Learning

文章目录Multi-taskLearning和PCGrad方法简介论文信息论文核心图摘要翻译引言翻译2使用PCGrad进行多任务学习2.1基本概念：问题和符号表示2.2三重悲剧：冲突的梯度，主导的梯度，高曲率2.3PCGrad：解决梯度冲突2.4PCGrad的理论分析3PCGrad在实际应用中参考文章Multi-taskLearning和PCGrad方法简介多任务学习(Multi-taskLear

Waldocsdn·2023-09-06 16:54

【论文精读02】BLIP-Diffusion: Pre-trained Subject Representation for Controllable Text-to-Image Generation

【论文精读02】BLIP-Diffusion:Pre-trainedSubjectRepresentationforControllableText-to-ImageGenerationandEditing

Yozu_Roo·2023-09-04 02:23

【论文精读AAAI_2022】MobileFaceSwap: A Lightweight Framework for Video Face Swapping

【论文精读AAAI_2022】MobileFaceSwap:ALightweightFrameworkforVideoFaceSwapping一、前言AbstractIntroductionRelatedWorkFaceswapping.Dynamicneuralnetworks.Knowledgedistillation.MethodNetworkArchitectureTrainingObje

旋转的油纸伞·2023-09-03 04:38

【论文精读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision前言Abstract1.IntroductionandMotivatingWork2.Approach2.1.CreatingaSufficientlyLargeDataset2.2.SelectinganEfficientPre-TrainingMethod2.3.Choo

HERODING77·2023-09-03 04:30

【论文精读】Misalignment-eliminated warp image stitching method with grid-based motion statistics matching

18岁小白想成大牛·2023-09-01 17:55

【论文精读】GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence

18岁小白想成大牛·2023-09-01 17:55

【论文精读】Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners前言Abstract1.Introduction2.RelatedWorkMaskedlanguagemodelingAutoencodingMaskedimageencodingSelf-supervisedlearning3.ApproachMaskingMAEencoderMAEdecoderReconst

HERODING77·2023-08-31 14:05

【论文精读】Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning前言Abstract1.Introduction2.RelatedWorkLossfunctionsPretexttasksContrastivelearningvs.pretexttasks3.Method3.1.ContrastiveLearningasDictionaryLo

HERODING77·2023-08-31 14:05

【论文精读】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.OverallArchitecture3.2.ShiftedWindowbasedSelf-AttentionSelf-attentioninnon-overlappedwi

HERODING77·2023-08-31 14:34

Transformer (Attention Is All You Need) 论文精读笔记

Transformer(AttentionIsAllYouNeed)AttentionIsAllYouNeed参考：跟李沐学AI-Transformer论文逐段精读【论文精读】摘要（Abstract）首先摘要说明

wyypersist·2023-08-30 08:04

DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION 论文精读笔记

DEFORMABLEDETRDEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION参考：AI-杂货铺-Transformer跨界CV又一佳作！DeformableDETR：超强的小目标检测算法！摘要摘要部分，作者主要说明了如下几点：为了解决DETR中使用Transformer架构在处理图像特征图时的局限性而导致的收敛速度慢

wyypersist·2023-08-30 08:59

GAGE论文复现（一）论文精读

理不理解·2023-08-30 03:25

【Stable Diffusion论文精读】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models（主打详细和易懂）

【StableDiffusion论文精读】High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels（主打详细和易懂）0、前言（学的明明白白）Abstract1

旋转的油纸伞·2023-08-29 14:20

MAE 论文精读 | 在CV领域自监督的Bert思想

1.背景之前我们了解了VIT和transformerMAE是基于VIT的，不过像BERT探索了自监督学习在NLP领域的transformer架构的应用，MAE探索了自监督学习在CV的transformer的应用论文标题中的Auto就是说标号来自于图片本身，暗示了这种无监督的学习2.方法像是Bert一样，通过mask形成带掩码的语言模型，挖掉东西，然后让模型来估计随机盖住一些块patch，然后预测出

Qodi·2023-08-26 09:20

VIT 论文精读 | transformer架构引入CV的开创性工作

目录目录1.背景2.方法2.1怎么把2D图像变成1D序列输入到transformer中像素？先提取特征图？打成多个patch2.2transformer和卷积网络比较2.3结构2.4clsVs全局平均池化2.5位置编码3实验1.背景VIT是基于transformer的在图像分类大放异彩的变体，transformer是VIT的亲爹，可以和resnet相媲美VIT指出混合卷积网络是不必要的，纯tran

Qodi·2023-08-25 09:47

DETR-《End-to-End Object Detection with Transformers》论文精读笔记

DETR（基于Transformer架构的目标检测方法开山之作）End-to-EndObjectDetectionwithTransformers参考：跟着李沐学AI-DETR论文精读【论文精读】摘要在摘要部分作者

wyypersist·2023-08-24 09:37

GAN | 论文精读 Generative Adversarial Nets

提出一个GAN（GenerativeAdversarialNets）1方法（1）生成模型G（Generative），是用来得到分布的，在统计学眼里，整个世界是通过采样不同的分布得到的，生成东西的话，目前就是要抓住一个数据的分布，（2）辨别模型D（D）,他是来辨别你的样本究竟是从真实世界来的呢，还是来自于G李沐老师把型G是造假币的人，然后D是鉴别假币的人两个人相互对抗，提升各自的能力两个网络相互对抗

Qodi·2023-08-24 06:31

通用语言模型蒸馏-GLMD

三、论文精读3.1模型精讲3.1.1两阶段词预测蒸馏3.1.2词表压缩3.2实验分析和讨论3.2.1实验设置3.2.2主

小白的Soda·2023-08-23 10:22

COT ，Emergent Abilities

--大模型的涌现能力《EmergentAbilitiesofLargeLanguageModels》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.07682.pdf大模型的涌现能力【论文精读

apche CN·2023-08-22 18:16

【APT检测——论文精读】DEPCOMM:用于攻击调查的系统审计日志的溯源图

DEPCOMM:GraphSummarizationonSystemAuditLogsforAttackInvestigation文章目录DEPCOMM:GraphSummarizationonSystemAuditLogsforAttackInvestigation摘要Introduction2BACKGROUNDANDMOTIVATIONA.系统事件和因果分析B.举例==生成社区==。3OVE

Diana_1·2023-08-22 09:41

2023.8.19-2023.8.XX 周报【人脸3D+虚拟服装方向基础调研-Cycle Diffusion\Diffusion-GAN\】更新中

学习目标1.这篇是做diffusion和gan结合的，可以参照一下看看能不能做cyclegan的形式，同时也可以调研一下有没有人follow这篇论文做了类似cyclegan的事情Diffusion-GAN论文精读

一直在努力的小宁·2023-08-20 08:13

【论文精读】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE前言Abstract1INTRODUCTION2RELATEDWORK3METHOD3.1VISIONTRANSFORMER(VIT)InductivebiasHybridArchitecture3.2FINE-TUNINGANDHIGHERRESOLUTION4EXPER

HERODING77·2023-08-14 18:19

【论文精读】Generative Adversarial Nets

GenerativeAdversarialNets前言Abstract1Introduction2Relatedwork3Adversarialnets4TheoreticalResults4.1GlobalOptimalityofpg=pdatap_g=p_{\mathrm{data}}pg=pdataProposition14.2ConvergenceofAlgorithm15Experime

HERODING77·2023-08-14 18:17

【基于众包标注的语文教材句子难易度评估研究论文精读】

基于众包标注的语文教材句子难易度评估研究论文精读信息摘要0引言1相关研究2众包标注方法3语料库构建3.1数据收集3.1基于五点量表的专家标注3.3基于成对比较的众包标注4特征及模型4.1特征抽取4.2模型与实验设计

小白*进阶ing·2023-08-10 22:14

【StyleGAN论文精读CVPR_2019】A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

【StyleGAN论文精读CVPR_2019】AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks一、前言Abstract1

旋转的油纸伞·2023-08-06 21:32

【论文精读CVPR_2022(Oral)】Smooth-Swap: A Simple Enhancement for Face-Swapping with Smoothness

【论文精读CVPR_2022_Oral】Smooth-Swap:ASimpleEnhancementforFace-SwappingwithSmoothness一、前言Abstract1.Introduction2

旋转的油纸伞·2023-08-06 21:31

【StyleGAN2论文精读CVPR_2020】Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN

【StyleGAN2论文精读CVPR_2020】AnalyzingandImprovingtheImageQualityofStyleGAN一、前言Abstract1.Introduction2.Removingnormalizationartifacts2.1