论文翻译第4页

LayoutLMv2:多模态预训练用于富含视觉元素的文档理解【论文翻译】

文章目录基础信息摘要1Introduction2Approach2.1ModelArchitecture2.22.2Pre-trainingTasksMaskedVisual-LanguageModelingText-ImageAlignment(对齐)Text-ImageMatching(匹配)3Experiments3.1Data3.2SettingsPre-trainingLayoutLMv

墨理学AI·2023-09-28 16:01

昨天发生的事又一次让我看清，宇宙是随着我们的

首先昨天给理事长的论文翻译完了，本来他秘书不允许我们直接见他（日本人内部有很多恶心的事）但我好像是无意识投射了！

猫公主喵·2023-09-24 20:49

YoloV8改进策略：基于图的稀疏注意移动视觉的MobileViG，YoloV8用上了先进的图卷积网络

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介2、相关工作3、方法3.1、稀疏视觉图注意力3.2、SVGA块3.3、MobileViG架构4、实验结果4.1、图像分类4.2、目标检测和实例分割5、结论官方测试结果改进一

静静AI学堂·2023-09-23 03:07

论文翻译及笔记 -- "Fast loop-closure detection using visual-word-vectors from image sequences" (上篇)

Fastloop-closuredetectionusingvisual-word-vectorsfromimagesequences-上Abstract1.Inroduction2.Fromimagetosequencedescription2.1.Single-image-basedvisualplacerecognition2.2.Establishingthenecessityofsequ

C ．Lee·2023-09-22 16:11

【论文翻译】Recurrent Saliency Transformation Network: Incorporating Multi-Stage Visual Cues for Small ...

项目地址：https://github.com/twni2016/OrganSegRSTN_PyTorch完整的图、表及引用见原文，用于学习记录，与有需要的人分享。摘要我们的目标是从腹部CT扫描中分割小的器官(如胰腺)。由于目标在输入图像中往往占据相对较小的区域，深度神经网络容易被复杂多变的背景所混淆。为了缓解这种情况，研究人员提出了一种由粗到细的方法[46]，该方法使用从第一个(粗)阶段的预测来

hy_238f·2023-09-22 15:34

近期阅读2020-01-14

TransferableMulti-DomainStateGeneratorforTask-OrientedDialogueSystems腾讯阿里IBM联合出品，多轮对话指代消解和重写补全方向的，还没细看阅读论文翻译记录

prolic·2023-09-18 20:40

SPPNet网络模型

Fast-RCNN模型的，介于SPP-Net模型有许多技巧性的技术可以在不同模型上使用，所以本篇详细分析下SPP-NetSPPNet论文：https://arxiv.org/abs/1406.4729SPPNet论文翻译

bingJiaJia·2023-09-17 19:11

什么是存储计算分离架构？

Hadoop起源，就离不开Google的三辆马车：GoogleFileSystem、MapReduce和BigTable，分别说了分布式文件系统、分布式计算MR和分布式结构化存储系统MapReduce论文翻译

中关村_周某·2023-09-16 12:12

嗟来的智慧

昨天接到一份医学方面的论文翻译任务，先试译。一直以来我对医学翻译都是抱着敬而远之的态度，除了医疗器械方面的翻译我有信心外，医学领域的翻译我根本就不敢接。

loislane007·2023-09-15 07:53

【论文翻译】梯度域高动态范围压缩

梯度域高动态范围压缩摘要关键字1简介2之前的工作3梯度域HDR压缩4梯度衰减函数5实现6结果7结论和未来的工作摘要我们提供了一个方法在传统的显示器中绘制高动态范围的图片，我们的方法概念简单，计算高效，强大，并且易于使用。我们通过衰减大梯度的大小来操纵亮度图像的梯度场。通过求解修正梯度场上的泊松方程，得到了一幅新的低动态范围图像。结果表明，该方法具有较强的动态范围压缩能力，同时保留了精细的细节，避免

漆黑的空心·2023-09-14 02:52

DenseNet论文翻译精读

DenseNet论文翻译精读DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文在线阅读：https://ieeexplore.ieee.org/document/8099726AbstractRecentworkhasshownthatconvolutionalnetworkscanbesubstantiallydeeper

积雨辋川·2023-09-13 19:18

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam安装mmcv数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集补充一个知识点：torch.jit两种保存方式摘要论文翻译：https

静静AI学堂·2023-09-11 13:47

论文翻译(11) — livox_camera_calib标定论文

目录1引言2原理A概述B边缘提取和匹配C外部标定D对标定结果上边缘分布的分析E初始化和粗略标定论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.01627v2.pdf源码链接：https://github.com/hku-mars/livox_camera_calib摘要：在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于在无目标环境中自动外部标定高分辨率激光雷达和RGB相机。我们的方法不需要

几度春风里·2023-09-11 06:45

[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

论文翻译——TSN——Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

一.论文简介论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929代码链接：GitHub-yjxiong/temporal-segment-networks:Code&ModelsforTemporalSegmentNetworks(TSN)inECCV2016《TemporalSegmentNetworks:TowardsGoodPracticesforDeepActionR

一只小百里·2023-09-08 00:59

论文翻译——VIT——An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

一.论文简介：文章链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929代码地址：GitHub-google-research/vision_transformer"AnImageIsWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale"是由Dosovitskiy等人于2020年发表的论文。这篇论文提出了VisionTrans

一只小百里·2023-09-08 00:29

[论文翻译]Edge AI: On-Demand Accelerating Deep Neural Network Inference via Edge Computing

原文链接：https://arxiv.org/abs/1910.05316翻译：边缘人工智能：基于边缘计算按需加速深度神经网络计算EnLi1)LiekangZeng2)ZhiZhou3)XuChen4)摘要深度神经网络（DNNs）作为一项关键技术，使得人工智能技术在5G时代得到应用，迅速地吸引了广泛的关注。然而，在移动设备上运行计算密集的DNNs任务十分具有挑战性，因为移动设备的计算能力有限。更甚

JUNLONG2·2023-09-05 09:02

FasterViT实战：使用FasterViT实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文翻译：https://blog.csdn.net/m0_47867638

静静AI学堂·2023-09-05 00:27

最详细完整版综述论文翻译“Advances and Open Problems in Federated Learning”

综述论文“AdvancesandOpenProblemsinFederatedLearning”翻译分享AdvancesandOpenProblemsinFederatedLearning这篇论文全面调研和概述了联邦学习中的最新进展和开放问题。文章目录综述论文“AdvancesandOpenProblemsinFederatedLearning”翻译分享1引言1.1跨设备联邦学习设置1.1.1联邦

YWENROU-·2023-09-02 10:58

Benchmarking Chinese Text Recognition: Datasets, Baselines| OCR 中文数据集【论文翻译】

基础信息如下https://arxiv.org/pdf/2112.15093.pdfhttps://github.com/FudanVI/benchmarking-chinese-text-recognitionAbstract深度学习蓬勃发展的局面见证了近年来文本识别领域的迅速发展。然而，现有的文本识别方法主要针对英文文本。作为另一种广泛使用的语言，中文文本识别在各个领域都有广泛的应用市场。根据

墨理学AI·2023-09-02 08:32

voxblox论文翻译以及部分代码解析

【地图构建】voxblox地图：用于MAV路径规划的增量式3D欧几里得符号距离场（ESDFs）-知乎(zhihu.com)应用于三维重建的TSDF(一)原理与代码解析-简书(jianshu.com)应用于三维重建的TSDF(二)voxblox代码解析-古月居(guyuehome.com)应用于三维重建的TSDF(三)voxblox代码解析-古月居(guyuehome.com)(24条消息)机器人建

码农的快乐生活·2023-08-30 04:48

MobileNet-v2网络框架

一、MobileNet-v2MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.04381论文翻译

thisiszdy·2023-08-29 08:54

YoloV8改进策略：基于分层注意力的FasterViT，让YoloV8实现性能的飞跃

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介2、相关工作3、FasterViT3.1、设计主体3.2、架构设计3.3、FasterViT组件4、实验4.1、训练设置5、结果5.1、图像分类5.2、目标检测与实例分割

静静AI学堂·2023-08-28 22:57

YoloV8改进策略：新出炉的EMA注意力机制助力YoloV8更加强大

论文翻译摘要https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2305/2305.13563.pdf在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制在产生更清晰的特征表示方面的显著有效性得到了证明

静静AI学堂·2023-08-28 22:27

YoloV8改进策略：InceptionNeXt和YoloV8完美结合，让YoloV8大放异彩

静静AI学堂·2023-08-28 22:27

YoloV8改进策略：轻量级的CloFormer助力Yolov8在速度和精度上实现双双提升

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介2、相关工作3、方法3.1、总体架构3.2、AttnConv3.3、不同的局部感知方式3.4、实现细节4、实验4.1.ImageNet1K分类4.2、COCO目标检测4.3

静静AI学堂·2023-08-28 22:27

YoloV8改进策略：VanillaNet极简主义网络，大大降低YoloV8的参数

文章目录摘要论文翻译论文摘要1、简介2、普通的神经网络架构3、普通网络的训练3.1、深度训练策略3.2、串联的激活函数4、实验4.1、消融研究4.2、注意可视化4.3、与SOTA体系结构的比较4.4、COCO

静静AI学堂·2023-08-28 22:57

YoloV8改进策略：让SeaFormer走进Yolov8的视野，轻量高效的注意力模块展现出无与伦比的魅力

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介3、方法3.1、总体架构3.2、压缩增强轴向注意力4、实验4.1、实验设置4.4.1、数据集4.1.2、实现细节4.2、与SOAT比较4.3、消融研究4.4、图像分类4.5

静静AI学堂·2023-08-28 22:56

YoloV8改进策略：RFAConv模块即插即用，实现YoloV8丝滑上分

文章目录摘要论文翻译摘要1、引言2、相关工作2.1卷积神经网络架构2.2、注意力机制3、方法3.1、回顾标准卷积运算3.2回顾空间注意力3.3、空间注意力与标准卷积操作3.4、创新空间注意力和标准卷积操作

静静AI学堂·2023-08-28 22:56

YoloV8改进策略：Conv2Former与YoloV8深度融合，极简网络，极高性能

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介2、相关工作2.1、卷积神经网络2.2、VisionTransformers2.3、其他方法3、模型设计3.1、架构3.2、卷积调制块3.3、Micro设计4、实验4.1

静静AI学堂·2023-08-28 22:26

YoloV8改进策略：来自谷歌最新的优化器——Lion，在速度和精度上双双提升。Adam表示年轻人不讲武德

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介2、算法的符号发现2.1、程序搜索空间2.2、高效搜索技术2.3、泛化:方案选择与简化3、Lion的推导与分析3.1、求导3.2、分析4、Lion评估4.1、图像分类4.2

静静AI学堂·2023-08-28 22:26

YoloV8改进策略：基于双层路由注意力的视觉Transformer提升YoloV8的检测能力

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介2、相关工作3、我们的方法:BiFormer3.1、预备知识：注意力3.2、双层路由注意(BRA)3.3、BRA的复杂性分析4、实验4.1、ImageNet-1K图像分类

静静AI学堂·2023-08-28 22:26

YoloV8改进策略：将ConvNextV2与YoloV8激情碰撞，能迸发出什么样的火花呢？

静静AI学堂·2023-08-28 22:56

YoloV8改进策略：将CIoU替换成Wise-IoU，幸福涨点，值得拥有，还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换。

文章目录摘要Wise-IoU论文翻译摘要简介A.ln−norm损失B.交集/并集C.聚焦机制相关工作A.BBR的损失函数B.带FM的损失函数方法仿真实验B.梯度消失问题的解决方法C.提出的方法实验A.实验设置

静静AI学堂·2023-08-28 22:55

韩语论文翻译成中文发期刊，需要注意哪些事项？

论文翻译有助于促进跨文化交流和传播。那么，对于韩语论文翻译成中文，需要注意哪些事项呢？首先，译文要精准自然。在进行翻译时，需要将原始文本逐句逐段地翻译成目标语言。

英信翻译公司·2023-08-28 21:51

论文翻译：Residue guided loop filter for HEVC post processing

简介摘要—混合编码框架中基于块的编码结构产生了明显的伪像，例如阻塞，振铃等。最近，一些基于卷积神经网络（CNN）的工作将重构作为减少伪像的唯一输入。尽管这些依靠强大学习能力的作品的性能超过了高效视频编码（HEVC）标准中基于环路滤波器的传统方法，但是如何增强高频信号仍然没有解决。除了重建之外，我们首先建议使用残差作为基于CNN的环路滤波器的其他输入。本质上，作为高频指示符的残留信号会引导CNN增强

青吟乐·2023-08-27 11:09

[AAAI2021]论文翻译MANGO: A Mask Attention Guided One-Stage Scene Text Spotter

幻灯片1.PNG幻灯片2.PNG幻灯片3.PNG幻灯片4.PNG幻灯片5.PNG幻灯片6.PNG幻灯片7.PNGAbstract最近，端到端场景文本识别已成为一个流行的研究主题，因为它具有全局优化的优点和在实际应用中的高可维护性。大多数方法试图开发各种感兴趣的区域（RoI）操作，以将检测部分和序列识别部分连接到两阶段的文本识别框架中。然而，在这样的框架中，识别部分对检测到的结果高度敏感（例如，文本

JWDong2019·2023-08-26 10:22

AlexNet网络复现

AlexNet网络结构代码复现，清楚网络结构中层与层之间的操作AlexNet论文原论文：imagenet-classification-with-deep-convolutional-nnCSDN博主论文翻译

小哈蒙德·2023-08-24 20:50

今天论文写完了吗-20210410

昨天晚上七八点开始厌学玩到十二点多靠近一点开始奋发写任务书写到四点多结束洗头洗澡睡觉九点半起床收拾自己洗衣服蒸南瓜泡咖啡吃早饭为文献翻译找原文到中午做饭吃饭洗碗晒衣服擦地完了下午继续找论文看论文翻译论文下午五点腰疼下楼扔垃圾拿快递去运动半小时跑步机走半小时椭圆机还有上肢两个动作回来热菜热饭吃完了看了会儿视频准备洗洗继续搞论文争取这周末把文献翻译写完再开第一章南瓜

TriciaZX·2023-08-23 14:20

论文翻译 | YOLOv3: An Incremental Improvement

YOLOv3：一种逐渐的改进摘要我们给YOLO提供一些更新！我们做了一些小的设计更改以使其更好。我们也训练了这个非常好的新网络，它比上一个版本YOLOv2稍大一些，但更准确，并且它仍然很快，所以不用担心。在输入的图片后，YOLOv3能够在22.2ms的时间完成处理，并且取得28.2mAP的检测精准度，和SSD的准确度相当，但速度快三倍。当我们用旧的0.5IOUmAP检测指标时，YOLOv3的准确度

豆豆困啦·2023-08-22 21:17

Personalize Segment Anything Model with One Shot【论文翻译】

论文基础信息如下https://arxiv.org/pdf/2305.03048.pdfhttps://github.com/ZrrSkywalker/Personalize-SAMAbstract通过大数据预训练驱动，分段任意模型（SegmentAnythingModel，SAM）已被证明是一个强大且可提示的框架，革新了分割模型。尽管其具有普遍性，但在没有人力提示的情况下，定制SAM以适应特定的

墨理学AI·2023-08-21 16:06

【人工智能概论】 Transformer论文翻译与粗浅解读

【人工智能概论】Transformer论文翻译与粗浅解读文章目录【人工智能概论】Transformer论文翻译与粗浅解读摘要（Abstract）1.介绍(Introduction)2.背景(Background

小白的努力探索·2023-08-19 08:52

SRCNN论文翻译（Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks）

摘要我们提出了一种单图像超分辨率（SR）的深度学习方法。我们的方法直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射。该映射表示为深度卷积神经网络（CNN），其将低分辨率图像作为输入并输出高分辨率图像。我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以被视为深度卷积网络。但与分别处理每个组件的传统方法不同，我们的方法共同优化所有层。我们的深层CNN具有轻质结构，同时展示了最先进的修复质量，并实现了实际在线使

PPLLO_o·2023-08-17 01:54

数据科学论文翻译笔记2-比较不同微博网站基于社区的信息采纳和扩散

主要内容：随着社交媒体的广泛使用，利用社交媒体数据研究社会问题成为一种趋势。但是，由于文化、语言、政治等因素，单一社交媒体平台有封闭性，要想获得真正全面的人口样本，不能依赖单一社交媒体平台数据。本文构建了一个异构社交网络信息采纳模型，并利用InfoMap算法进行社区划分以提取社区特征，由此提出四个假设：1.推特和微博用户可以通过不同的关系和路径被连接，从中提取的特征对预测每组用户的信息采纳是重要的

M_Carrie·2023-08-10 12:22

A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations(论文翻译)

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations摘要1介绍2方法2.1对比学习框架2.2训练大批量数据2.3评估协议3.用于对比表示学习的数据增强3.1.数据增强操作的组合对于学习良好的表示至关重要3.2对比学习需要更强的数据增强比有监督学习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获益（更多）4.2.非线性

黄阳老师·2023-08-09 16:45

OPEN-WORLD SEMI-SUPERVISED LEARNING(论文翻译)

文章目录OPEN-WORLDSEMI-SUPERVISEDLEARNING摘要1介绍2相关工作3方法3.1开放世界半监督学习设置3.2ORCA概述3.3有监督目标与不确定性自适应边界3.4两两目标3.5正则化项3.6自监督预训练4实验4.1实验设置4.2结果5总结OPEN-WORLDSEMI-SUPERVISEDLEARNING摘要在现实世界的场景中，半监督学习应用的一个基本限制是假设未标记的测试

黄阳老师·2023-08-09 16:15

CLIP-GCD: Simple Language Guided Generalized Category Discovery(论文翻译)

CLIP-GCD:SimpleLanguageGuidedGeneralizedCategoryDiscovery摘要1介绍2相关工作2.1NCD2.2无监督聚类2.3自监督和多模态预训练3方法3.1GCD问题设置3.2我们的方法3.2.1使用CLIP在GCD4实验4.1模型架构细节4.2数据集和评估4.3和最先进水平比较4.4分析4.5定性结果5总结摘要通用类别发现（GeneralizedCat

黄阳老师·2023-08-09 16:15

P11-Transformer学习1.1-《Attention Is All You Need》

TransformerPaper》1.0CVTransformer必读论文5篇_汉卿HanQ的博客-CSDN博客前文参考:Transformer1.0-预热_汉卿HanQ的博客-CSDN博客全文1w3字左右，按照论文翻译

汉卿HanQ·2023-08-09 10:28

论文翻译 | RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

论文：RandLA-Net:EfficientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointClouds代码：code前言：最近很犹豫要不要继续翻译点云方面的论文，直到看到这篇论文的作者是自己学校以前的学长，他的科研经历挺振奋人心的。突然觉得应该好好读一下他的文章。摘要我们研究了一个高效的大规模3D点云的语义分割问题。通过代价很高的下采样策略或高运算量的预处理或后处理

btee·2023-08-08 05:50

SLAM论文翻译(4) - LinK3D: Linear Keypoints Representation for 3DLiDAR Point Cloud

目录1Introduction2RelatedWork3TheProposedmethodA.关键点提取B.描述符生成C.匹配两个描述符4Experiments摘要-特征提取和匹配是许多计算机视觉任务的基本部分，如2D或3D物体检测、识别和注册。众所周知，在2D领域，特征提取和匹配已经取得了巨大的成功。不幸的是，在3D领域，由于描述能力差和效率低下，目前的方法无法支持3DLiDAR传感器在视觉任务

几度春风里·2023-08-07 06:04

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YoloV8改进策略：来自谷歌最新的优化器——Lion，在速度和精度上双双提升。Adam表示年轻人不讲武德

YoloV8改进策略：基于双层路由注意力的视觉Transformer提升YoloV8的检测能力

YoloV8改进策略：将ConvNextV2与YoloV8激情碰撞，能迸发出什么样的火花呢？

YoloV8改进策略：将CIoU替换成Wise-IoU，幸福涨点，值得拥有，还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换。

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