论文解读

行为识别 - Video Transformer Network

文章目录0.前言1.要解决什么问题2.用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题&可借鉴之处0.前言相关资料：arxivgithub论文解读论文基本信息领域：行为识别作者单位：Theator公司发表时间
清欢守护者·2022-07-04 07:17

【论文解读】Attention is All you need

地址：1706.03762v5.pdf(arxiv.org)abstrat作者在abstract中先是简述了一种传统的翻译模型：encoderanddecoder+Attention注意力机制(回顾：Simpletoseq2seqAndattention|RipshunBlog)，然后引出了他们新的简单网络模型：Transformer，在实验中Transfromer有了很高的表现：28.4BLEU
shun-ripking·2022-07-03 12:20

时空图卷积网络ST-GCN论文完全解读记录

时空图卷积网络ST-GCN论文解读前言一、基于图神经网络的图分类问题二、ST-GCN文章解读1.基于openpose实现人体骨骼提取2.基于人体关键点构造graph2.1构造单帧graph（空间域）2.2
Taskey·2022-07-02 07:25

论文解读（AGC）《Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution》

论文信息论文标题：AttributedGraphClusteringviaAdaptiveGraphConvolution论文作者：XiaotongZhang,HanLiu,QimaiLi,Xiao-MingWu论文来源：2019,IJCAI论文地址：download
Learner-·2022-06-30 11:00

《融合TangentBug与Dubins曲线的智能轮式车辆局部路径规划算法》论文解读一

本文参考Bug算法(BugAlgorithms)简介（Bug1&Bug2&TangentBug）_nullwh的博客-CSDN博客_bug算法原始书籍(PDF)PrinciplesofRobotMotion:Theory,Algorithms,andImplementationERRATA!!!!1(researchgate.net)这篇论文主要利用TangentBug与Dubins曲线进行轨迹规
无意2121·2022-06-29 16:53

【自动驾驶】Apollo EM Planner学习（一）：[论文解读]Baidu Apollo EM Motion Planner

标题：BaiduApolloEMMotionPlanner作者：HaoyangFan|FanZhu2|ChangchunLiu|LiangliangZhang|LiZhuang|Dong(东)Li|WeichengZhu|JiangtaoHu|HongyeLi|QiKong3来源：https://arxiv.org/abs/1807.08048代码：https://github.com/Apoll
CHH3213·2022-06-29 16:28

【自监督】浅析 MaskFeat

-1639818824706)(C:\Users\Mike\Desktop\屏幕截图2021-12-17150620.png)]code：paper：2112.09133.pdf(arxiv.org)论文解读要想理解论文
潮生灬·2022-06-29 07:11

论文解读（DCN）《Towards K-means-friendly Spaces: Simultaneous Deep Learning and Clustering》

论文信息论文标题：TowardsK-means-friendlySpaces:SimultaneousDeepLearningandClustering论文作者：BoYang,XiaoFu,NicholasD.Sidiropoulos,MingyiHong论文来源：2
Learner-·2022-06-28 21:00

论文解读（GCC）《Efficient Graph Convolution for Joint Node RepresentationLearning and Clustering》

论文信息论文标题：EfficientGraphConvolutionforJointNodeRepresentationLearningandClustering论文作者：ChakibFettal,LazharLabiod,MohamedNadif论文来源：2021,WS
Learner-·2022-06-28 14:00

Longformer论文解读和代码解析

longformer论文的主要思想、代码实现和结果复现方面的一些工作，相关链接如下：原longformer论文地址github上原作者公开的代码huggingface上原作者编辑的longformer模块原论文解读其时
菜比·2022-06-28 08:32

从零搭建Pytorch模型教程（五）编写训练过程--一些基本的配置

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。训练日志的配置训练日志是用于保存训练过程中的一些信息，方便事后查看模型的训练情况。
CV技术指南(公众号)·2022-06-28 08:55

googlenet网络结构_图像处理必读论文之五GoogLeNet-3

我会不定时的更新我的文章，内容可能包括深度学习入门知识，具体包括CV，NLP方向的基础知识和学习的论文；网络表征学习的相关论文解读。当然我每天的读书心得也会分享给大家，可能涉及我们生活各个方面的书籍。
weixin_39881387·2022-06-27 23:54

Batch Normalization论文解读

BN原理分析前言为什么会产生梯度消失和梯度爆炸？梯度消失梯度爆炸提出背景什么是InternalCovariateShiftInternalCovariateShift会带来什么问题如何缓解InternalCovariateShiftBatchNormalization整体思路思路算法inference阶段BN的使用BN的优势BN这篇论文，我看了很久，是时候来归纳总结一下论文的整体思路与原理，顺便巩
筱逾·2022-06-27 23:36

CVPR2022 | 长期行动预期的Future Transformer

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。论文：Future
CV技术指南(公众号)·2022-06-27 09:26

YOLO系列梳理（九）初尝新鲜出炉的YOLOv6

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。从YOLOv6的报告来看，它的性能也是再创新高。YOLOv6-s在COCO上精度达到了43.1%AP，
CV技术指南(公众号)·2022-06-27 09:54

论文解读（LG2AR）《Learning Graph Augmentations to Learn Graph Representations》

论文信息论文标题：LearningGraphAugmentationstoLearnGraphRepresentations论文作者：KavehHassani,AmirHoseinKhasahmadi论文来源：2022,arXiv论文地址：download论文代码：down
Learner-·2022-06-26 21:00

论文解读（SR-GNN）《Shift-Robust GNNs: Overcoming the Limitations of Localized Graph Training Data》

论文信息论文标题：Shift-RobustGNNs:OvercomingtheLimitationsofLocalizedGraphTrainingData论文作者：QiZhu,NataliaPonomareva,JiaweiHan,BryanPerozzi论文来源
Learner-·2022-06-24 14:00

CVPR 2022 | 美团技术团队精选论文解读

计算机视觉国际顶会CVPR2022近日在美国新奥尔良召开，今年美团技术团队有多篇论文被CVPR2022收录，这些论文涵盖了模型压缩、视频目标分割、3D视觉定位、图像描述、模型安全、跨模态视频内容检索等研究领域。本文将对6篇精选的论文做简要的介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究的同学有所帮助或启发。CVPR的全称是IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（IEEEConferenceonComput
·2022-06-24 10:14

stylegan3：alias-free generative adversarial networks

StyleGAN3论文解读-知乎好久没写论文解读了，今天写个最近大火的模型”StyleGAN3“，论文很长，我挑重点整理总结一下:)本文的出发点：作者们在本文探索并尝试解决生成模型（GAN）的一个普遍问题
Kun Li·2022-06-23 09:53

论文解读（USIB）《Towards Explanation for Unsupervised Graph-Level Representation Learning》

论文信息论文标题：TowardsExplanationforUnsupervisedGraph-LevelRepresentationLearning论文作者：QinghuaZheng,JihongWang,MinnanLuo,YaoliangYu,JundongLi
Learner-·2022-06-21 16:00

【论文解读】R-CNN 深入浅出理解目标检测开山之作

R-CNN是CNN处理目标检测问题的开山之作，其中的区域提议，难例挖掘，非极大值抑制等等方法沿用至今。。整个打下了two-stage模型的框架。但我并不推荐研究R-CNN的实现，因为选择性搜索部分与现在的方法差距太大了，还是计算机视觉“特征工程”时代的产物。因此，只要根据太长不看版本大致了解pipeline即可，不过这里还是满足以下好奇心宝宝（比如我自己），把内容细讲一下。一、太长不看版本ps：这
风度78·2022-06-21 07:41

yolov1代码解读

yolov1论文解读前面已经对yolov1的原理做了一个了解，下面就来看一下yolov1的代码实现过程yolov1的代码倒是比Faster-Rcnn简单多了，但是一些逻辑顺序和Faster-Rcnn差不多
Dear_林·2022-06-21 07:28

论文解读（KP-GNN）《How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks》

论文信息论文标题：HowPowerfulareK-hopMessagePassingGraphNeuralNetworks论文作者：JiaruiFeng,YixinChen,FuhaiLi,AnindyaSarkar,MuhanZhang论文来源：2022,arX
Learner-·2022-06-20 16:00

论文解读（MGAE）《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》

论文信息论文标题：MGAE:MaskedAutoencodersforSelf-SupervisedLearningonGraphs论文作者：QiaoyuTan,NinghaoLiu,XiaoHuang,RuiChen,Soo-HyunChoi,XiaHu论文来
Learner-·2022-06-18 10:00

《Contextual-based Image Inpainting: Infer,Match,and Translate》图像修复论文解读

将修复任务分为了两个独立部分，推断和翻译。每一个部分都有一个独立的神经网络，作者利用简单的启发式算法将缺失区域边缘处的纹理信息向缺失区域内部扩散。作者的修复模型更易于训练，且达到了较好的修复效果。修复过程：分为两个阶段：推理和翻译。在推理阶段，训练一个image2feature网络，用粗略预测初始化洞并提取它的特征。预测是模糊的，但在洞中包含高级结构信息。在翻译阶段，训练了Feature2imag
axianera·2022-06-18 07:51

论文解读（GraphMAE）《GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders》

论文信息论文标题：GraphMAE:Self-SupervisedMaskedGraphAutoencoders论文作者：ZhenyuHou,XiaoLiu,YukuoCen,YuxiaoDong,HongxiaYang,ChunjieWang,JieTang论文
Learner-·2022-06-17 15:00

CVPR2022 | A ConvNet for the 2020s & 如何设计神经网络总结

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CV技术指南(公众号)·2022-06-15 12:33

YOLO系列梳理（三）YOLOv5

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CV技术指南(公众号)·2022-06-15 12:32

一份可视化特征图的代码

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CV技术指南(公众号)·2022-06-15 12:02

CVPR2022 | PanopticDepth：深度感知全景分割的统一框架

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CV技术指南(公众号)·2022-06-15 11:57

DOTA：用于航拍图像目标检测的大规模数据集

目录论文下载地址‍论文作者模型讲解[背景介绍][论文解读][DOTA数据集信息][类别信息][标注方式][数据集拆分][目标大小][目标宽高比][目标密度][结果分析][评估方法][水平HBB检测Baseline
Change_ZH·2022-06-13 12:25

CVPR2022 | A ConvNet for the 2020s & 如何设计神经网络总结

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。论文：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf代码:ht
CV技术指南（公众号）·2022-06-13 11:00

行为识别 - A Comprehensive Study of Deep Video Action Recognition

2.1.看图说话2.2.模型概述与挑战2.3.模型的发展3.性能指标与结果展示4.其他研究方向0.前言相关资料：arxivgithub（GluonCV也不得不开始支持PyTorch啦，对我来说是好事）论文解读论文基本信息领域
清欢守护者·2022-06-13 07:16

论文解读PCT: Point Cloud Transformer（用于点云处理的Transformer)

最近几年transformer越来越火，在NLP、CV等领域都取得了很大的成功。这篇文章作者利用了transformer能够处理无序数据的特点，将transformer应用到点云的处理上。它的想法是基于最原始的transformer那篇文章（AttentionIsAllYourNeed)，关于那篇文章的解读可以参考：庖丁解牛Transformer原理。论文的整体架构如下图1所示，整体上跟point
Hunter_pcx·2022-06-13 07:40

元学习论文解读 | XtarNet: Learning to Extract Task-Adaptive Representation for Incremental FSL, ICML 2020

motivation本文关注的是增量小样本学习问题，希望从新的经验中获取新的知识，并将其与从先前经验中获得的先前知识相融合。contribution本文提出了XtarNet，它学习提取任务自适应表示（Task-AdaptiveRepresentation,TAR）。给定一个新任务，从元训练模块中提取的新特征与从预训练模型中获得的基本特征混合作为TAR，那么TAR就包含对新类别和基本类别进行分类的有
RitaRao·2022-06-11 07:09

抖音算法推荐机制详解（科普向）

本文转载自公众号“夕小瑶的卖萌屋”，专业带逛互联网算法圈的神操作-----》我是传送门关注后，回复以下口令：回复【789】：领取深度学习全栈手册（含NLP、CV海量综述、必刷论文解读）回复【入群】：加入卖萌屋深度学习
夕小瑶·2022-06-09 15:45

文本匹配（语义相似度）综述

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夕小瑶·2022-06-09 15:45

MobileNet系列1：MobileNetV1论文解读

目录一.引言二.相关研究三.DepthwiseSeparableConvolution1.深度分类卷积示例四.MobileNet网络结构五.MobileNet瘦身六.实验1.模型选择2.ModelShrinkingHyperparameters2.1单参数验证2.2交叉验证计算量对精度影响2.3交叉验证参数量对精度影响3.与其他先进模型相比4.其他应用场景性能4.1FineGrainedRecog
Sophia$·2022-06-08 07:22

论文解读（ARVGA）《Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods》

论文信息论文标题：LearningGraphEmbeddingwithAdversarialTrainingMethods论文作者：ShiruiPan,RuiqiHu,Sai-fuFung,GuodongLong,JingJiang,ChengqiZhang论文来
Learner-·2022-06-07 09:00

论文解读（gCooL）《Graph Communal Contrastive Learning》

论文信息论文标题：GraphCommunalContrastiveLearning论文作者：BolianLi,BaoyuJing,HanghangTong论文来源：2022,WWW论文地址：download论文代码：download1Introduction有相同兴趣的人
Learner-·2022-06-05 22:00

Image Synthesis in Multi-Contrast MRI With Conditional Generative Adversarial Networks—论文解读

ImageSynthesisinMulti-ContrastMRIWithConditionalGenerativeAdversarialNetworks文章概述及亮点摘要介绍方法数据集数据归一化与图像配准网络训练用于比较的模型实验基于GAN的模型比较和SOAT合成方法比较光谱密度分析泛化性抗噪性代码文章概述及亮点作者的应用场景单模态的不同对比图像间的转换，是比如给定T1MRI，合成T2MRI。作
风雪夜归人o·2022-06-05 07:02

论文解读（SUBLIME）《Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning》

论文信息论文标题：TowardsUnsupervisedDeepGraphStructureLearning论文作者：YixinLiu,YuZheng,DaokunZhang,HongxuChen,HaoPeng,ShiruiPan论文来源：2022,WWWBe
Learner-·2022-06-04 11:00

元学习入门必备：MAML(背景+论文解读+代码分析)

文章目录前言背景元学习简介元学习问题定义小样本学习(Fewshotlearning)问题定义元学习/小样本学习基本特征论文解读AbstractIntroductionMotivationModel-AgnosticMeta-Learning
研行笔录·2022-06-04 07:53

论文解读(GraphSMOTE)《GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks》

论文信息论文标题：GraphSMOTE:ImbalancedNodeClassificationonGraphswithGraphNeuralNetworks论文作者：TianxiangZhao,XiangZhang,SuhangWang论文来源：2021,WSDM论
Learner-·2022-06-02 17:00

论文解读（LA-GNN）《Local Augmentation for Graph Neural Networks》

论文信息论文标题：LocalAugmentationforGraphNeuralNetworks论文作者：SongtaoLiu,HanzeDong,LanqingLi,TingyangXu,YuRong,PeilinZhao,JunzhouHuang,Ding
Learner-·2022-06-01 15:00

论文解读(GraphDA)《Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey》

论文信息论文标题：DataAugmentationforDeepGraphLearning:ASurvey论文作者：KaizeDing,ZheXu,HanghangTong,HuanLiu论文来源：2022,arXiv论文地址：download1介绍本文主要总结
Learner-·2022-05-31 21:00

论文解读（GCC）《GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training》

论文信息论文标题：GCC:GraphContrastiveCodingforGraphNeuralNetworkPre-Training论文作者：JiezhongQiu,QibinChen,YuxiaoDong,JingZhang,HongxiaYang,Min
Learner-·2022-05-30 09:00

从零开始学人脸检测之Retinaface篇（内含魔改版GhostNet+mbv2）

从零开始学人脸检测之Retinaface篇（内含魔改版）代码已开源，欢迎白嫖和star：github.com/pengtougu/Retinaface_Ghost一、论文解读论文研读工作由Sansa大佬完成
pogg_·2022-05-30 07:08

从零搭建Pytorch模型教程（四）编写训练过程--参数解析

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招
CV技术指南(公众号)·2022-05-30 07:05

论文解读（AGE)《Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding》

论文信息论文标题：AdaptiveGraphEncoderforAttributedGraphEmbedding论文作者：GayanK.Kulatilleke,MariusPortmann,ShekharS.Chandra论文来源：2020,KDD论文地址：downlo
Learner-·2022-05-28 22:00
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