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【论文翻译】TSP-问题（4个变体）TRAVELLING-SALESMAN-PROBLEM (4 variants)

TSP-问题（4个变体）TRAVELLING-SALESMAN-PROBLEM(4variants)该文章仅作为学习记录。需要原文pdf可私信摘要旅行推销员问题的目标是找到一个以最小的成本连接图中所有顶点的旅行。有几个变体，这取决于是否允许重复访问，也取决于距离是否满足一个度量。我们讨论了这些变量之间的关系，并给出了一个简单的2-近似算法。然后，我们开发了一个更复杂的1.5近似算法，将TSP与欧拉

yty的小迷弟·2022-11-20 15:40

【论文翻译】gStore: Answering SPARQL Queries via Subgraph Matching

gStore:AnsweringSPARQLQueriesviaSubgraphMatching论文翻译，仅作为个人保存用ABSTRACT由于对RDF数据的使用越来越多，对RDF数据集上的SPARQL查询的高效处理已经成为一个重要的问题

yty的小迷弟·2022-11-20 15:40

【论文翻译】iBFS: Concurrent Breadth-First Search on GPUs

iBFS:ConcurrentBreadth-FirstSearchonGPUs论文翻译，仅作为个人保存用SIGMOD2016的文章，需要这篇原文可以私信我。

yty的小迷弟·2022-11-20 15:05

Deep Learning for UAV-based Object Detection andTracking: A Survey（论文翻译)

MJ5513·2022-11-20 14:08

语音增强论文翻译：2017_SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network

论文地址：基于生成对抗网络的语音增强博客地址(转载请指明出处)：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/9986744.htmlSEGAN的例子摘要当前的语音增强技术是在频谱域或利用一些高级特征的基础上进行的。他们中的大多数人处理的噪音条件有限，并依赖于一阶统计特性。为了规避这些问题，深层网络正被越来越多地使用，因为它们能够从大量的训练数据集中学习到复杂的关系。在本

凌逆战·2022-11-20 12:07

【剪枝算法】通过网络瘦身学习高效的卷积网络Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming论文翻译

此论文翻译仅仅用于自己方便学习。译文来自其他处。在许多实际应用中部署深度卷积神经网络（CNN）很大程度上受到其计算成本高的限制。

march of Time·2022-11-20 10:18

卷积神经网络——YOLOv3论文翻译

论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.02767YOLOv3:AnIncrementalImprovementAbstract(摘要)我们提出了一些对YOLO的升级！我们做了一些小的设计修改来使它更好。我们同样训练了该新网络，它的表现非常不错。它比上一个版本大一点但是精度更高。别担心，它仍然足够快。使用320x320的输入时YOLOv3的执行速度为22ms得到mAP为28

helpburn·2022-11-20 10:40

卷积神经网络——FPN论文翻译

论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144FeaturePyramidNetworksforObjectDetection0.摘要特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组成部分。但是最近的深度学习对象检测器开始放弃使用金字塔方式，部分原因是它们是计算和内存密集型的(使用特征金字塔会增加算力和内存的消耗)。在本文中，我们利用深度卷积网络固有的多尺度、金字塔层

helpburn·2022-11-20 10:10

论文翻译：混合维在庞加莱几何三维骨架的动作识别

GraphConvolutionalNetworks(GCNs)已经展示了其对不规则数据(如人体动作识别中的骨骼数据)建模的强大能力，这提供了一种令人兴奋的新方法，为居住在图中不同部分的节点融合丰富的结构信息。在人类动作识别中，现有的研究引入了动态图形生成机制，以更好地捕捉隐含的语义骨架连接，从而提高了识别性能。在本文中，我们提供了一种正交的方法来探索底层连接。而不是引入昂贵的动态。我们认为这是一

王壹浪·2022-11-20 10:39

卷积神经网络—FPN

FPN的论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144论文翻译：https://blog.csdn.net/itlilyer/article/details/108952700

从头再来罢了·2022-11-20 10:04

【Hinton论文翻译与理解】How to represent part-whole hierarchies in a neural network_202102

原文：Howtorepresentpart-wholehierarchiesinaneuralnetwork[https://arxiv.org/pdf/2102.12627.pdf]摘要本文没有实现代码，仅仅描述一个想法，集多种优势到一个假想系统GLOM[1]。这些优势包括transformer、神经场（neuralfield）、对比表示学习、知识蒸馏、胶囊网络。GLOM回答以下问题：一个固定结

tyhj_sf·2022-11-20 07:41

CVPR2020 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector论文翻译

CVPR2020Few-ShotObjectDetectionwithAttention-RPNandMulti-RelationDetector论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.FSOD:一个高度多样化的

Laughing-q·2022-11-20 06:04

【论文翻译】【李沐老师】Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server

文章目录Abstract1Introduction1.1Contributions1.2EngineeringChallengesAbstract我们提出了一个分布式机器学习问题的参数服务器框架。数据和工作负载都分布在工作节点上，而服务器节点维护全局共享的参数，以密集或稀疏的向量和矩阵表示。该框架管理节点之间的异步数据通信，并支持灵活的一致性模型、弹性可伸缩性和连续容错(flexibleconsi

I"ll carry you·2022-11-20 00:08

轻量级网络EdgeViTs论文翻译

论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.03436EdgeViTs:CompetingLight-weightCNNsonMobileDeviceswithVisionTransformersEdgeViTs:轻量级视觉Transformer新工作，可与最好的轻量级CNN在移动设备上竞争！摘要：Self-attentionbasedmodelssuchasvisiontra

胖虎记录学习·2022-11-20 00:24

【论文笔记】Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks

ExternalAttentionusingTwoLinearLayersforVisualTasks投递：CVPR2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.02358项目地址：https://github.com/MenghaoGuo/EANet论文翻译

m0_61899108·2022-11-20 00:23

[论文翻译]A SURVEY ON DEEP LEARNING METHODS FOR SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION IN REAL-TIME

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2009.12942.pdf文章目录一、文章简介二、正文翻译摘要：1.Introduction2.语义分割的历史3.图像语义分割的深度学习方法3.1全卷积网络（FCN）3.2Encoder-Decoder架构3.3神经网络与条件随机场结合3.4特征融合3.5对抗生成网络3.6RNN3.7全景分割3.8基于注意力的model4.用于语义图像分割的

糊面包包专属·2022-11-19 22:15

【论文翻译】异构信息网络挖掘的活动边缘中心多标签分类

异构信息网络挖掘的活动边缘中心多标签分类摘要异构信息网络的多标签分类在社会网络分析中受到了新的关注。本文提出了一个以活动边缘为中心的多标签分类框架，用于分析具有三个独特特征的异构信息网络。首先，我们根据一个协作图和多个相关联的活动图来建模一个异构信息网络。我们根据顶点标签和边标签引入了一个新的点边同态概念，并通过基于活动的边分类，用每个活动图的类标签来扩充边，从而将一般的协作图转化为基于活动的协作

Mrong1013967·2022-11-19 21:55

【论文翻译】使用机器学习技术强化web浏览器安全配置

摘要浏览器的配置设置起着重要的作用，使攻击者或流氓网站无法获得或较少获得用户或用户系统的信息。默认的浏览器配置往往不足以阻止或尽量减少信息泄露给攻击者。本文提出了一个新的模型（框架）来弥补默认配置和推荐配置之间的差距。该框架是使用机器学习算法开发的，因为大量的浏览器配置状态需要被划分为不同的安全级别。使用该框架开发了一个原型的浏览器插件，以评估浏览器的安全级别，并在需要时修改它以提高安全级别。关键

Mrong1013967·2022-11-19 21:23

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

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）使用Transformers进行端到端目标检测摘要我们提出了一种将目标检测视为直接集合预测问题的新方法

Y蓝田大海·2022-11-19 19:49

R-CNN论文精读（论文翻译）

文章目录摘要1.介绍2.目标检测与R-CNN3.可视化，融合和模型的错误4、ILSVRC2013检测数据集5.语义分割(略)6.结论附录摘要Objectdetectionperformance,asmeasuredonthecanonicalPASCALVOCdataset,hasplateauedinthelastfewyears.在PASCALVOC数据集上测量的目标检测性能在过去几年已经趋于

一个小猴子｀·2022-11-19 19:13

【论文翻译】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

论文题目：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文来源:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation_2015_CVPR翻译人：BDML@CQUT实验室FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentationJonathanLong∗Evan

大数据机器学习实验室·2022-11-19 19:12

Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（深度学习经典论文翻译）

原文链接：https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6249834.html摘要卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出。我们定义并指定全卷积网络的空间，解释它们在空间范围内densepredictio

君只见独不见·2022-11-19 18:36

DeepFool论文翻译---DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

摘要：最先进的深度神经网络在许多图像分类任务中取得了令人印象深刻的结果。然而，这些相同的架构已经被证明对于较小的、广受欢迎的图像扰动是不稳定的。尽管这一现象很重要，但还没有提出有效的方法来准确计算最先进的深度分类器对大规模数据集上此类扰动的鲁棒性。本文中，我们填补了这一空白，并提出了DeepFool算法，以有效计算欺骗深度网络的扰动，从而可靠地量化这些分类器的鲁棒性。大量实验结果表明，我们的方法在

嗯~啥也不会·2022-11-19 18:05

LIO-SAM: 论文翻译

目录LIO-SAM:Tightly-coupledLidarInertialOdometryviaSmoothingandMappingAbstractI.IntroductionII.RelatedWorkIII.LidarInertialOdometryViaSmoothingandMappingA.SystemOverviewB.IMUPreintegrationFactorC.LidarO

每天都在努力学习SLAM的小黑·2022-11-19 17:57

论文翻译 ALBERT：A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS

论文翻译ALBERT：ALITEBERTFORSELF-SUPERVISEDLEARNINGOFLANGUAGEREPRESENTATIONSALITEBERTFORSELF-SUPERVISEDLEARNINGOFLANGUAGEREPRESENTATIONS

Shmily~_~·2022-11-19 13:26

Faster R-CNN论文翻译笔记

百度网盘论文链接，提取码：kk89https://pan.baidu.com/s/12RDu3WLgH5WcV_Mo3q02xg或者去arxiv下载《FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks》.翻译论文只是为了记录一下自己的学习过程，作为一名目标检测初学者，专业和英文水平都有限，一些专业名词和语法如果

举一个栗子吖·2022-11-19 07:29

【论文翻译】（五六部分）The Fourier decomposition method for nonlinear and non-stationary time series analysis

5.Simulationandnumericalresults5.模拟和数值结果MatlabsoftwareoftheMEMD(http://www.commsp.ee.ic.ac.uk/∼mandic/research/emd.htm),EMDandEEMD(http://rcada.ncu.edu.tw/research1.htm),availableonline,hasbeenusedfor

每天都要学习的阿荣·2022-11-19 06:24

【论文翻译】（摘要及引言）The Fourier decomposition method for nonlinear and non-stationary time series analysis

【Abstract】Formanydecades,therehasbeenageneralperceptionintheliteraturethatFouriermethodsarenotsuitablefortheanalysisofnonlinearandnon-stationarydata.Inthispaper,weproposeanovelandadaptiveFourierdecomp

每天都要学习的阿荣·2022-11-19 06:54

【目标检测】YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications 论文翻译

原始题目YOLOv6:ASingle-StageObjectDetectionFrameworkforIndustrialApplications中文名称YOLOv6:一个面向工业应用的单阶段目标检测框架发表时间2022年9月7日平台arXiv来源美团文章链接https://arxiv.org/abs/2209.02976开源代码https://github.com/meituan/YOLOv6/

理心炼丹·2022-11-18 18:27

Object Detection in 20 Years A Survey-论文翻译（阅读笔记）

ObjectDetectionin20YearsASurvey论文翻译（阅读笔记）原文地址：[1905.05055]ObjectDetectionin20Years:ASurvey(arxiv.org)

Dream_WLB·2022-11-17 10:07

loam论文翻译

目录AbstractI.INTRODUCTIONII.RelatedworkIII.NotationandTaskDescription（符号和任务描述）IV.SystemOverviewA.LidarHardwareB.SoftwareSystemOverviewV.LidarOdometryA.FeaturePointExtractionB.FindingFeaturePointCorresp

每天都在努力学习SLAM的小黑·2022-11-15 22:19

论文翻译—2D NDT算法论文

正态分布变换：一个新的方法来匹配激光扫描相关信息：题目：TheNormalDistributionsTransform:ANewApproachtoLaserScanMatching来源：Proceedings2003IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(IROS2003)作者：Biber,Peter,andWol

sunqin_csdn·2022-11-15 22:45

NDT方法总结与公式推导

www.researchgate.net/publication/4045903_The_Normal_Distributions_Transform_A_New_Approach_to_Laser_Scan_MatchingNDT论文翻译

每天都在努力学习SLAM的小黑·2022-11-15 22:11

SlowFast论文翻译+解读

SlowFastNetworksforVideoRecognition参考文章用于视频的慢速网络Abstract（摘要）我们提出用于视频识别的SlowFast网络。我们的模型涉及以低帧速率操作的慢速路径，捕获空间语义以高帧速率操作的快速路径，以精细时间分辨率捕获运动。通过降低其信道容量，可以使快速路径非常轻量级，并且可以学习用于视频识别的有用时间信息。模型在视频中的动作分类和检测方面都获得了强大的

oogogogogo·2022-11-15 13:41

【论文翻译】Temporally Identity-Aware SSD with Attentional LSTM

TemporallyIdentity-AwareSSDwithAttentionalLSTM带有注意力LSTM的时间性身份感知的SSD摘要时间目标检测引起了人们的广泛关注，但大多数流行的检测方法无法利用视频中丰富的时间信息。最近，许多算法都有蜜蜂。N是为视频检测任务而开发的，但是很少有方法能够实现视频中的实时在线目标检测.本文基于注意力机制和卷积长时记忆(ConvLSTM)，提出了一种用于实际检测

页页读·2022-11-15 10:22

【论文翻译】UniT: Unified Knowledge Transfer for Any-Shot Object Detection and Segmentation

UniT:UnifiedKnowledgeTransferforAny-ShotObjectDetectionandSegmentationUniT：任意样本量的目标检测和分割的统一知识转移论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Khandelwal_UniT_Unified_Knowledge_Transfer_for

小张好难瘦·2022-11-14 09:14

Learning Visual Commonsense for Robust Scene Graph Generation论文笔记

link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-030-58592-1_38.pdf目录总体结构：感知模型GLAT：融合感知和常识模型Conclusion附件：论文翻译

chinalihua·2022-11-10 10:01

A Survey of Deep Learning-based Object Detection论文翻译 + 阅读笔记

ASurveyofDeepLearning-basedObjectDetection论文翻译+阅读笔记//2022.1.7日下午16：00开始阅读双阶段检测器示意图单阶段检测器示意图下面是原文中的一些网络组件及结构相关图上图为

wyypersist·2022-11-09 20:49

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows(论文翻译)

摘要本文提出了一种新的视觉转换器，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉的通用主干。在将Transformer从语言适应到视觉方面的挑战源于这两个领域之间的差异，例如视觉实体的规模差异很大，以及图像中的像素与文本中的文字相比分辨率较高。为了解决这些差异，我们提出了一种分层转换器，其表示是通过移位窗口来计算的。移位窗口方案通过将自我注意计算限制在非重叠的局部窗口，同时还允许跨窗口连

MJ5513·2022-11-08 07:22

论文翻译之Enriched Feature Guided Refinement Network for Object Detection

摘要我们提出了一个单阶段检测框架，该框架解决了多尺度目标检测和类不平衡的问题。我们没有设计更深层的网络，而是引入了一种简单而有效的特征丰富化方案来生成多尺度的上下文特征。我们进一步引入了一种级联的优化（精炼）方案，该方案首先将多尺度的上下文特征注入到一阶段检测器的预测层中，以增强其进行多尺度检测的判别能力。其次，级联精炼方案通过细化锚（anchors）和丰富的特征以改善分类和回归来解决类不平衡问题

To_1_oT·2022-11-07 08:44

【原创·论文翻译】GaitSet-旨在用自己的语言表达出作者的真实意图

GaitSet:RegardingGaitasaSetforCross-ViewGaitRecognition作者：HanqingChao1，YiweiHe,JunpingZhang,JianFengFengAAAI2019，复旦大学上海计算机学院智能信息处理重点实验室；脑启发智能科学技术研究所摘要作为可以在远处识别的唯一生态特征，步态在预防犯罪、法医鉴定和社会安全等方面有着非常广泛的应用。为了实

大气层煮月亮·2022-11-06 22:19

Unknown-Aware Object Detection:Learning What You Don’t Know from Videos in the Wild(未知目标检测)CVPR 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）摘要：构建能够检测出分布外(OOD)对象的可靠的目标检测器至关重要，但尚未得到充分的研究

Y蓝田大海·2022-11-06 07:36

【论文翻译】异构信息网络核的文本分类

异构信息网络核的文本分类摘要文本分类是一个具有多种应用的重要问题。传统方法将文本表示为一个单词包，并基于该表示来构建分类器。实体之间的关系，以及实体和关系的类型携带了更多的信息来表示文本，而不是单词、实体短语。提出了一种新的文本网络分类框架，该框架引入了1)结构化和类型化的异构信息网络文本表示，2)基于元路径的文本链接方法。我们表明，有了新的文本表示和链接，实体和关系的结构化和类型化信息可以合并到

Mrong1013967·2022-11-06 07:56

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation论文翻译阅读 - 2019CVPR

DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation论文阅读翻译-2019CVPR目录：DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation论文阅读翻译-2019CVPR一、Abstract二、Introduction三、Approach3.1Sequ

深度检测·2022-11-05 15:42

MobileNetV3论文翻译

SearchingforMobileNetV3-2019年原文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf摘要我们展示了基于互补搜索技术和新颖架构设计相结合的下一代MobileNets。MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索(NAS)和NetAdapt算法对移动电话cpu进行调优，然后通过新的架构改进对其进行改进。本文开始探索自动化搜索算法和网络设计如

alex1801·2022-11-02 08:53

YOLOv4论文翻译

AbstractThereareahugenumberoffeatureswhicharesaidtoimproveConvolutionalNeuralNetwork(CNN)accuracy.Practicaltestingofcombinationsofsuchfeaturesonlargedatasets,andtheoreticaljustificationoftheresult,isr

前尘昨夜此刻·2022-11-02 08:52

YOLOv4论文阅读（附原文翻译）

YOLOv4论文阅读（附原文翻译）论文阅读论文翻译Abstract摘要1.Introduction引言2.Relatedwork相关工作2.1.Objectdetectionmodels目标检测模型2.2

虎大猫猫·2022-11-02 08:52

CVPR2020 CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN

CVPR2020CSPNet:ANewBackbonethatcanEnhanceLearningCapabilityofCNN论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1CrossStagePartialNetwork3.2ExactFusionModel4

Laughing-q·2022-11-01 14:45

【论文翻译】使用变更数据捕获方法通过提取-转换-加载过程实时更新数据仓库

RealTimeDataWarehouseUpdatesThroughExtraction-Transformation-LoadingProcessUsingChangeDataCaptureMethodDOI目录1介绍2相关工作2.1现有系统当前变化数据捕获方法3方法/建议的系统3.1时间戳3.2使用时间戳修改日期3.3Attunity工具复制3.4使用增量负载的视图4实验结果5结论与未来工作

随处可见的打字员·2022-11-01 12:39

SPPNet论文翻译-空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

首发地址原文：SPPNet论文翻译译者：邓范鑫我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作。

mengduanhonglou·2022-11-01 11:56

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