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图像分类经典卷积神经网络—ZFNet论文翻译（中英文对照版）—Visualizing and Understanding Convolutional Networks(可视化和理解卷积网络)

图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[ZFNet纯中文版]VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks

bigcindy·2022-12-17 17:09

卷积神经网络的可视化

VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks（卷积神经网络的可视化理解）论文下载：https://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf论文翻译

快乐小码农·2022-12-16 11:02

【Occlusion-Aware Networks for 3D Human Pose Estimation in Video】论文翻译

用于视频中的三维人类姿态估计的遮挡感知网络摘要一、简介二、相关工作三、识别遮挡的三维姿势估计3.1.二维姿态估计3.2.三维姿态估计四、圆筒人模型4.1.模型的定义4.2.姿势数据的增强4.3.姿势规则化五、实验5.1.实验设置5.2.实施细节5.3.超参数敏感度分析5.4.消融研究5.5.定量结果5.6.定性结果5.7.局限性和未来工作六、结论摘要遮挡是单眼视频中3D人体姿势估计的一个关键问

愤怒的potato·2022-12-16 09:00

3D点云论文翻译《PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation》

论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.00593代码链接：官方源码(tensorflow版)pytorch复现版本Abstract点云是一种重要的几何数据结构。由于其格式不规则，大多数研究人员将这些数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。但是这会使数据变得庞大，进而导致一些问题。在本文中，我们设计了一种新型的神经网络，它可以直接使用点云并且很好地利用了点云的置换不变性(p

派小汤·2022-12-16 00:41

DeepMind:星际争霸2：强化学习新挑战（论文翻译）

星际争霸2：强化学习新挑战原文下载链接：https://deepmind.com/documents/110/sc2le.pdf整个论文分为：摘要（Abstract）1.介绍（Introduction）2.相关工作（Relatedwork）3.sc2le环境（TheSC2LEEnvironment）4.强化学习：基线代理（ReinforcementLearning:BaselineAgents）、

BBlue-Sky·2022-12-16 00:55

[论文理解]极坐标转换网络Polar Transfomer Network（PTN）

之前做过PTN的论文翻译，但有些没把握住精髓，这次对PTN进行了提炼，会清楚许多。

不想待在银河系·2022-12-15 23:45

Zotero 6 文献管理 + 内置PDF阅读器 + 选中翻译

如果你还不会用zotero，快去看这篇：软件推荐：论文翻译阅读+文献管理+markdown笔记+多设备同步+一键导出bib参考文献…学生党可能很多都知道知云，一个看论文神器，直接选中翻译，支持百度、谷歌

LolitaAnn·2022-12-15 13:26

[GAN]Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution论文翻译（回归帖~\(￣︶￣*\))）

Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolution一些废话0.摘要1.引言2.相关工作Reference一些废话好久没有认真写博客了，10月份之前一直在忙保研的事情（其实也不算很忙，更多是情绪和心态上的内耗，忙起来反而会觉得很轻松吧）。有粉丝私信问我最后去了哪里，博主最后保研到了复旦大学的计算机学院，非常幸运的拿到了学硕资格，做的是ai方向，plus实验室有一

Vanessa Ni·2022-12-15 13:20

AlexNet论文翻译（纯中文版）-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[AlexNet中英文对照版]深度卷积神经网络的ImageNet分类AlexKrizhevsky

bigcindy·2022-12-15 06:23

小白读论文-U-Net（2015年）

https://arxiv.org/pdf/1505.04597v1.pdf代码地址：pytorch代码https://github.com/LeeJunHyun/Image_Segmentation论文翻译与解析

dear_queen·2022-12-14 15:53

论文翻译：Dual-path RNN: efficient long sequence modeling for time-domain single-channel speech separatio

论文出处：https://arxiv.org/abs/1910.06379摘要近年来基于深度学习的语音分离研究证明了时域方法相对于传统的时频分离方法的优越性。与时频域方法不同的是，时域分离系统经常接收到包含大量时间步长的输入序列，这给极长的序列建模带来了挑战。传统的递归神经网络(rnn)由于优化困难，不能有效地对这类长序列进行建模，而一维卷积神经网络(1-Dcnn)在接受域小于序列长度时无法进行话

乐阳欣·2022-12-14 07:07

TransH论文翻译

KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes摘要研究了将由实体和关系组成的大规模知识图谱嵌入到连续向量空间中的问题。TransE是最近提出的一种很有前途的方法，其非常高效，同时可以获得最优的预测效果。我们讨论了一些关系的映射属性，这些属性在嵌入时应该被考虑，比如自反性、一对多、多对一和多对多。我们注意到，TransE在处理这些属性方面做得并不好

Ting廷帅·2022-12-14 06:55

目标检测：R-CNN论文翻译

摘要：在本文中，我们提出一个检测算法，R-CNN，在VOC2012中，map到达53.3%。我们主要结合了两个关键的想法，（1）将高容量的卷积神经网络用于自底向上的区域候选框，为了定位及分割对象。（2）当标记训练数据稀疏时，选进行监督与训练，然后进行特定区域的精细调优。最终效果很好。1.Introduction以前目标检测大多基于SIFT和HOG获得图像局部特征。1990年CNN被大量使用，随着S

tyf1846923·2022-12-14 06:16

【3D点云】PointCNN：论文翻译及Pytorch代码实现

目录1CNN（卷积神经网络）1.1卷积层1.2完全连接层1.3卷积的应用2PointNet2.1网络结构2.2局限性3PointCNN：ConvolutionOnX-TransformedPoints3.1Abstract3.2Introduction3.3RelatedWork3.4PointCNN3.4.1分层卷积3.4.2X卷积算子3.4.3PointCNN架构3.5分类实验3.5.1数据集

kandy990125·2022-12-13 22:07

Lidar based off-road negative obstacle detection and analysis(论文翻译)

（机翻自己留作资料的大家辩证使用论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/6083105）Abstract:无人驾驶地面车辆(UGV)要想在越野地形中高速行驶，就必须实时分析和了解周围的地形：它必须知道它打算去哪里，哪里有危险，以及许多细节地形的地形。在避障、地形分类和路径规划方面已经进行了大量研究，但仍然很少有UGV系统能够准确地高速自主穿越越野环境。在

不太会转弯儿·2022-12-13 18:02

论文翻译：USE OF LIDAR FOR NEGATIVE OBSTACLE DETECTION: A THOROUGH REVIEW

(鉴定为水刊综述老板让看的)Abstract：野外自动驾驶陆地车辆的负面障碍是指路面上的坑洼、沟渠、悬崖、坑或任何类型的障碍物，但不是以可见的方式，它给车辆或潜在的乘客带来风险，甚至给环境带来风险。自主陆地车辆正在前进。这些负面障碍会对自动驾驶陆地车辆造成严重损坏，包括车辆悬架损坏、侧翻，甚至自动驾驶车辆丢失。障碍物检测是避免任何风险的第一步，能够警告附近的障碍物以避免可能出现的任何类型的危险是极

不太会转弯儿·2022-12-13 18:32

论文翻译：Robust Negative Obstacle Detection in Off-Road Environments Using Multiple LiDARs

论文原址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9108058Abstract:自动驾驶汽车在越野环境中行驶时，必须实时分析和了解周围的地形。然而，很少有UGV能够在高速自主地检测越野环境中的坑和沟渠。本文提出了一种使用多个侧面安装的LiDAR的自动驾驶车辆的自适应负障碍物检测方法。该方法首先从原始传感器数据中提取径向方向的距离跳跃，得到潜在的负障碍物特征点对，

不太会转弯儿·2022-12-13 18:30

SCI论文翻译过程中什么地方容易出现问题？

写SCI论文需要具备的条件很多，英语水平就是其中一个。大家都知道，SCI论文是英文写作，对论文作者的英文要求较高。不少论文作者在进行英文写作时，会出现一些常见错误，导致论文被拒。为了减少这种问题的出现，论文作者要避免翻译的三个问题。51xxziyuan（1）句子太长论文最多最大的弊病，是句子太长，比如中文中说：“本着…，在…的基础上，本文分析了…”，“立足于…，在分析了…的基础上，作者联系当前实际

科研小行星·2022-12-13 08:22

【论文翻译】Graph Contrastive Learning with Augmentations

GraphContrastiveLearningwithAugmentations目录GraphContrastiveLearningwithAugmentations摘要1，引言2，相关工作3，方法论3.1，图形的数据增强3.2，图对比学习4，数据增强在图形对比学习中的作用4.1，数据指导是至关重要的。构成指导的好处。4.2，有效图形增强的类型、范围和模式4.3，与“更硬”的任务不同，过于简单的

孤天·2022-12-12 21:50

(MAML)Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

weixin_41803874/article/details/89645667https://blog.csdn.net/weixin_41803874/article/details/91454944论文翻译

alicecv·2022-12-12 20:05

翻译论文一

关键词GenerativeAdversarialNetwork对抗生成网络论文翻译title：博弈论：对抗生成网络的博弈论模型摘要：生成性对抗网络作为人工智能领域的研究方向，由于其生成高质量真实数据的能力

ChangeWfafa·2022-12-12 16:01

python工具方法35 实现SWA，再一次提升模型的性能

SWA的论文翻译：https:

万里鹏程转瞬至·2022-12-12 15:36

遥感领域多模态综述论文翻译

FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveyandTaxonomy文章目录FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveyandTaxonomyAbstract1.Introduction2.Taxonomy3.Multi-so

FouforPast·2022-12-11 12:25

论文翻译：Recent Iris and Ocular Recognition Methods in High- and Low-Resolution Images A Survey

RecentIrisandOcularRecognitionMethodsinHigh-andLow-ResolutionImages:ASurvey摘要:在生物识别技术中，虹膜和眼睛识别系统是识别图像中眼睛特征的两种方法。这样的虹膜和眼部区域必须有一定的图像分辨率才能达到较高的识别性能;否则，会出现性能下降的风险。这在虹膜识别中更为关键，因为虹膜识别使用了详细的模式。在获取这类低分辨率图像而无法

chaing_haifeng·2022-12-11 12:25

DeepLabV3+(tensorflow)工程应用系列（一）—— 自己制作语义分割数据集

在该系列博客中，将详细介绍【DeepLabV3+】的整个应用过程：数据制作，数据生成，代码解析，网络结构解析，论文翻译以及解析。

X_Imagine·2022-12-10 19:46

论文翻译：《DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries》

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries 这篇论文的四个作者分别来自麻省理工学院、丰田研究院、卡耐基梅隆大学、理想汽车，最近被CORL2021接收。论文链接：https://export.arxiv.org/abs/2110.06922官方开源代码：https://github.com/WangYueFt/det

Maples丶丶·2022-12-10 18:29

论文阅读|DETR

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf代码：https://github.com/facebookresearch/detr论文翻译

xiaoweiyuya·2022-12-10 14:03

R-FCN论文翻译——中文版

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationR-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks摘要我们提出

SnailTyan·2022-12-10 11:02

基于MVS的三维重建算法学习笔记（五）— 立体匹配经典算法PatchMatch论文翻译及要点解读

基于MVS的三维重建算法学习笔记（五）—立体匹配经典算法PatchMatch论文翻译及要点解读声明问题提出问题建模通过PatchMatch获取平面参数——InferenceviaPatchMatch1.

右边的口袋·2022-12-10 10:44

基于MVS的三维重建算法学习笔记（四）— 立体匹配经典算法Semi-Global Matching（SGM）论文翻译及要点解读

基于MVS的三维重建算法学习笔记（四）—立体匹配经典算法Semi-GlobalMatching（SGM）论文翻译及要点解读声明SGM概述CostCalculation（像素代价计算）——MI互信息代价AggregationofCosts

右边的口袋·2022-12-10 10:44

【论文翻译】VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

尊新必威·2022-12-10 07:16

ORB-SLAM：一种通用的(全能的)精确的单目SLAM系统(ORB-SLAM论文翻译)

ORB-SLAM：一种通用的(全能的)精确的单目SLAM系统原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42905141/article/details/102857958原文作者翻译的非常好，我在原文作者文章的基础上加入了自己的一些阅读笔记。摘要本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁

Feliciano Xub·2022-12-10 03:11

FILIP论文翻译

FILIP:FINE-GRAINEDINTERACTIVELANGUAGE-IMAGEPRE-TRAINING原文连接：https://arxiv.org/abs/2111.07783v1细粒度交互式语言-图像预训练摘要无监督的大规模视觉-语言预训练在各种下游任务上表现出了良好的发展前景。现有的方法通常通过每个模态的全局相似度对跨模态交互建模，但这样会缺乏充足的信息，或者使用基于视觉和文本to

lhxxxmad·2022-12-10 03:40

深度学习(10):PointNet论文翻译与学习

PointNet：用于3D分类和分割的点集的深度学习PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation作者：注：两个原因对我而言阅读难度大：（1）CVPR顶刊，水平高--我菜，（2）斯坦福的作者，英语母语。翻译的很认真，大家花些时间可以看看啦。欢迎留言以及不定期更新pointnet.pytorch代码运行效果见另一篇

biter0088·2022-12-10 02:50

【论文翻译】Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems

yue36·2022-12-10 00:54

【论文学习】Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems

论文翻译参见：论文翻译1背景首先讲一下背景，为什么要将多模态的知识图谱引入到推荐系统中

yue36·2022-12-10 00:23

SSD：Single Shot MultiBox Detector

论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文翻译链接：https://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/78854930

曉_寧·2022-12-09 23:25

TEB算法１－teb原理详解

TEBlocalplanner原论文：Trajectorymodificationconsideringdynamicconstraintsofautonomousrobots这里有博主将主要内容进行了翻译，参见TEB论文翻译

向阳花开_·2022-12-09 14:55

ORB-SLAM3论文翻译

摘要ORB-SLAM3是第一个能够让单目、立体相机和RGB-D相机与针孔和鱼眼镜头模型解耦进行视觉、视觉+惯性和多地图SLAM的系统。第一个主要的创新是一个基于特征的紧密集成视觉+惯性SLAM系统，它完全依赖于最大后验概率（MAP）估计，甚至在IMU初始化阶段也是如此。结果表明该系统可以实时地在小场景，大场景，室内环境，室外环境等多种场景下运行，并且准确度是以前方法的2到10倍。第二个主要的创新是

我是快乐的小趴菜·2022-12-09 09:39

ViTDet:Exploring Plain Vision Transformer Backbonesfor Object Detection（arXiv 2022）

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）探索用于目标检测的普通视觉Transformers骨干在本文中，“backbone

Y蓝田大海·2022-12-09 08:01

【论文泛读】Deep Cross-Modal Projection Learning for Image-Text Matching

lna+(1-y)\ln(1-a)]C=−n1∑x[ylna+(1−y)ln(1−a)]softmax损失函数将输出转化为是这种分类的概率，经过softmax函数转换为[0，1]之间的数值相关论文拓展论文翻译

浪里摸鱼·2022-12-09 04:51

SSD: Single Shot MultiBox Detector（SSD 论文翻译）

英文版论文原文：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdfSSD:SingleShotMultiBoxDetectorWeiLiu,DragomirAnguelov,DumitruErhan,ChristianSzegedy,ScottReed,Cheng-YangFu&AlexanderC.BergUNCChapelHillZooxIncGoogleIncUnive

菜菜菜菜菜菜菜·2022-12-08 16:45

[论文翻译]YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

YOLOX：2021超越YOLO系列摘要本报告中，我们对YOLO系列进行了一些有经验的改进，构成了一个新的高性能检测器——YOLOX。我们将YOLO检测器变成无锚模式，并实施了一些其他先进检测技术，即，一个解耦头和引导标签分配策略SimOTA在大尺度范围模型中达到SOTA结果：对于仅有0.91M参数和1.08FLOPs的YOLONano，我们在COCO上达到25.3%AP，超越NanoDet1.8

查小小小米·2022-12-08 10:14

【论文翻译】RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization

摘要特征重用一直是轻量级卷积神经网络（CNNs）设计中的一种关键技术。目前的方法通常使用concat操作，通过重用其他层的特征映射来保持大的通道数（网络容量大）。虽然concat是没有参数量和计算量的，但它在硬件设备上的计算成本是不可忽略的。针对这一问题，本文为通过结构重参数化技术实现特征重用提供了一个新的视角。提出了一种新的硬件高效的RepGhost模块，通过重新参数化来实现隐式特征重用，而不是

神经网络病·2022-12-08 00:52

【论文翻译】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs

【论文翻译】MetaRelationalLearningforFew-ShotLinkPredictioninKnowledgeGraphs（基于元关系学习的小样本知识图谱链接预测）2019年EMNLP

fadeGR·2022-12-07 22:06

【论文翻译】nuPlan: A closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous vehicles

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.11810.pdf标题nuPlan:Aclosed-loopML-basedplanningbenchmarkforautonomousvehiclesnuPlan：基于机器学习的闭环规划benchmark，用于自动驾驶车辆1摘要/AbstractInthiswork,weproposetheworld’sfirstclosed-lo

洌泉_就这样吧·2022-12-07 22:36

PyTorch 自动微分论文翻译及解释

绪论本文是对发表在NIPS2017Workshop上面的名为AutomaticdifferentiationinPyTorch的预印论文的一部分的翻译。只是因为感兴趣，想了解一下PyTorch自动求导这方面涉及到的不太深的数学和计算机科学的知识。翻译完成后，我所学习到的有这么几点：PyTorch自动微分抛弃了符号方法。PyTorch是动态运行的，TensorFlow和Caffe是静态运行的，静态运

培之·2022-12-07 19:38

Progressive Minimal Path Method for Segmentation of 2D and 3D Line Structures论文学习

ProgressiveMinimalPathMethodforSegmentationof2Dand3DLineStructures论文翻译和学习今天就先学到这里吧！

beautymonkey_·2022-12-07 17:44

【论文翻译】Road vehicle localization with 2D push-broom LIDAR and 3D priors 论文学习笔记

采用二维推扫激光雷达和三维先验地图进行道路车辆的定位本文是2012.5年发表的EI会议（ICRA）作者：IanBaldwinDepartmentofEngineeringScienceOxfordUniversityOxford,UKEmail:ib@robots.ox.ac.ukPaulNewmanDepartmentofEngineeringScienceOxfordUniversityOxf

←海螺1996→·2022-12-07 05:06

论文翻译 | Faster R-CNN：《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks使用RPN实现实时目标检测摘要最先进的（State-of-the-art）目标检测网络依靠regionproposal算法来推测目标的位置。SPPnet[1]和FastR-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间，这个时候regionproposal的

诺顿与苏菲·2022-12-07 02:08

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