论文解读第50页

【深度学习】R-CNN（V5）论文解读

R-CNN论文：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation用于精确目标检测和语义分割的丰富特征层次结构作者：RossGirshick,JeffDonahue,TrevorDarrell,JitendraMalik,UCBerkeley（加州大学伯克利分校）一作者RossGirshick的个人首页：h

Ireland·2020-02-18 12:44

图(graph)神经网络相关资料收集二

CommonsenseKnowledgeAwareConversationGenerationwithGraphAttention(github代码)关联性图注意力网络(文章1文章2)RelationalGraphAttentionNetworks(RGAT)(github代码)KDD18&AAAI19异构信息网络表示学习论文解读

布口袋_天晴了·2020-02-16 10:05

结合源码分析FCOS（一）网络模型

每次看完一篇论文以为自己稍微懂了点，结果去看源码时，发现自己对其的理解远远不够，然后去搜索相关论文解读，大都将论文中的内容翻译一遍，所以本篇将结合源码与论文更加深刻的理解FCOS的网络模型及其损失函数的定义

海盗船长_coco·2020-02-14 11:47

比特币设计起源与论文解读

1.设计起源1.1.背景1.2.中本聪及比特币的开发1.2.1.历史1.2.2.比特币的开发1.3.关于邮件组，相关密码学专家及中本聪1.4.戴伟与比特币1.4.1.Bmoney对比特币的影响1.4.2.戴伟的设计理念原文1.4.3.BMoney的google翻译版1.5.Adam的Hashcash与比特币1.5.1.维基百科上的说明1.5.2.Hashcash的主页上的说明1.6.比特币论文相关

中道心·2020-02-14 06:16

30组-MobileNets论文解读和MobileNetV2简介

引言深度学习能够很好解决部分计算机视觉相关的问题，但是其需要依靠强大的计算能力作为支撑。深度学习在能耗有限，计算资源有限和存储空间有限的移动端部署困难重重。在不改变网络结构的前提下，网络稀疏化，量化是加速和压缩深度神经网络模型的重要手段。以AlexNet为例，网络的权重有233M的参数，在ILSVRC-2012上精度top1=62.5%top5=83%，而ResNet-18有45M的参数，在同样的

Joeyeee·2020-02-14 05:57

点击率预测|深度学习在CTR中的应用，FNN，SNN论文解读

摘要：预测用户的反馈，如点击率，转换率在很多的网络应用中非常的重要，如网络搜索、个人推荐、在线广告等。和图像和语音领域的特征不同，这些场景的输入的特征常常是多领域的，离散的，类别化的特征，相互之间的依赖的相关知识也很少。主流的用户反馈模型要么使用线性模型，要么手工组合高阶的特征，前者缺乏特征间的组合信息，后者会导致组合出庞大的特征空间。为了解决这个问题，我们提出了两个新的使用DNN的模型，能够自动

ronghuaiyang·2020-02-02 23:54

人脸识别|人证比对《DocFace+: ID Document to Selfie Matching》论文解读

【导读】这是DocFace的后续，作者在原来的基础上进行了升级，效果更佳代码：https://github.com/seasonSH/DocFace摘要：日常生活中需要大量的出示身份证来验证自己身份的场景，一般又慢又不可靠。所以，需要一个实时的高精度的人证比对系统。本文中，我们提出了DocFace++来解决这问题。我们首先展示了基于梯度的优化方法在每个类别只有很少样本的时候，收敛的很慢。为了克服这

ronghuaiyang·2020-02-02 03:25

人脸识别论文解读《Support Vector Guided Softmax Loss for Face Recognition》

摘要：人脸识别利用CNN获得了很多的提升，这个问题的核心在于特征的可分性。为了解决这个问题，一部分人试着探索基于挖掘的策略（困难样本挖掘和focalloss），聚焦于样本的可提供的信息。另外一部分人设计了基于margin的损失函数（angular，additive和additiveangularmargin）来增加特征和在groundtruth上的投影之间的margin。这两个方法都被验证是学习可

ronghuaiyang·2020-02-01 02:22

「自然语言处理（NLP）论文解读」BAMnet QA【IBM】&& Multi-View Attention QA【北大】

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-22引言本次两篇文章都是关于问答（QA）的。其中第一篇主要是提出了一种基于知识库的双向注意力记忆网络（BAMnet），建立问题和知识库之间的关系，从而提高了问答性能。第二篇主要提出多视角注意力机制（Multi-ViewAttention），并以此链接不同的任务，将任务特定层的重要信息集成到共享层中，使

Shu灬下雨天·2020-01-18 00:14

「自然语言处理（NLP）论文解读」中文命名实体识别（Lattice-LSTM模型优化）

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-27引言今天主要和大家分享一篇关于中文命名实体识别的文章，本文分析Lattice-LSTM模型，并针对该方法的弊端提出将字符符号信息合并到字符向量表示中，提高了模型的性能（计算量、效果）。FirstBloodTILE:SimplifytheUsageofLexiconinChineseNERContr

Shu灬下雨天·2020-01-18 00:23

论文解读（一普拉斯）：机器学习模型的衡量指标

——方法——❶模型效果评估指标图❶ConfusionMatrix一个完美的分类模型就是，如果一个客户实际上属于类别good，也预测成good，处于类别bad，也就预测成bad。实际上一些是good的客户，根据我们的模型，却预测他为bad，对一些原本是bad的客户，却预测他为good。我们需要知道，这个模型到底预测对了多少，预测错了多少，混淆矩阵就把所有这些信息，都归到一个表里：Sensitivit

热爱学习的栾宝宝·2020-01-06 21:22

论文解读:《Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection》

今晚又轮到我做报告了，在此记录一下发言稿。作者：月牙眼的楼下小黑联系：zhanglf_tmac(Wechat)声明：欢迎转载本文中的图片或文字，请说明出处大家晚上好啊，我是研一的张立峰。感谢小嫚和小强在前面的出色铺垫,他们介绍了基于region-proposal（/prə'pəʊz(ə)l/）的4种经典强监督目标检测网络(R-CNN,SPP-Net,Fast-RCNN,Faster-RCNN)。小

月牙眼的楼下小黑·2020-01-06 09:34

NFM 《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》

一.论文解读特征交互对许多预测任务有非常重要的作用，特别是对于稀疏数据。

_诉说·2020-01-03 21:27

CCS 2018论文解读：使用少量样本破解文本验证码

文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。来源|AI科技大本营（公众号ID：rgznai100）1.前言相信大家在日常上网的时候都会遇到“千奇百怪”的验证码，而在种类繁多的验证码家族中，文本验证码是使用最广泛的一种，也是我们遇到最多的一种验证码方案。近年来，随着深度学习技术的突破性发展，文本验证码的安全性也受到了挑战。通过收集大量目标网站的验证码

数智物语·2020-01-02 23:40

Nature Commnications论文解读：复杂的城市，简单的规则

作者：李睿琪、张江、董磊本文章是由我与我的学生李睿琪，以及集智科学家董磊合作产出，集智俱乐部自成立以来一直致力于跨学科交流，已经和其早期成员在顶尖期刊发表过多篇论文。复杂的城市，简单的规则当我们坐在飞机的轩窗边上俯瞰夜晚的城市，就会发现它仿佛一个庞大有机体：公路就像血管；川流不息的汽车就仿佛血液；人头攒动的市中心就仿佛它的心脏。我们仿佛可以感受到她的呼吸……夜晚拍摄的巴黎道路网络在中国，最早的“城

Jake_张江·2020-01-01 22:08

深度学习——从代码开始

前言目前深度学习抢得了足够的眼球和关注度，从各大公司的布局、到如雨后春笋般出来的一波波的创业公司，再到各种普及入门、深度剖析相关的公众号，每天都有大量技术、论文解读相关的文章、博客等，各种各样的信息如洪水般涌入我们的视野

Jerry_wl·2019-12-25 19:23

如果有人让你推荐编程技术书，请叫他看这个列表

计算机系统与网络《图灵的秘密:他的生平、思想及论文解读》《计算机系统概论》《深入理解Linux内核》《深入Linux内核架构》《TCP/IP详解卷1：协议》《Linux系统编程（第2版）》《Linux内核设计与实现

Crazy2015·2019-12-23 23:12

--人行论文解读上篇

2018年11月6日，中国人民银行发布了《区块链能做什么、不能做什么？》这一论文，全文近两万字，可读性非常高，论文质量也非常高。论文从经济学角度研究了区块链的功能，并对区块链内Token的使用情况、特征、区块链共识与信任、智能合约、应用方向、安全性等话题进行了讨论。从2009年比特币诞生到现在已经10年了，对很多行业、很多人产生了很大影响。比特币背后的区块链技术也是被人们熟知，成为了当下的热点。那

jerry区块链技术与思维·2019-12-22 12:26

CMN 《Collaborative Memory Network for Recommendation Systems》

一.论文解读协同记忆网络(CMN)不但能够捕获协同过滤中隐向量的全局结构，还能对局部相似用户的行为进行建模。

_诉说·2019-12-17 10:53

论文 | 人体三维重建论文解读《Convolutional Mesh Regression for Single-Image Human Shape Reconstruction》

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~~这篇论文主要是将如何通过GCN网络实现人体从单张图像到3Dmesh的重建过程的。文章出处:2019CVPRoral文章链接：https://arxiv.org/abs/1905.03244项目website：https://www.seas.upenn.edu/~nkolot/projects/cmr/项目代码：https://github.com/nkol

与阳光共进早餐·2019-12-14 09:47

论文集锦

持续更新中......旷视科技Oral论文解读：IoU-Net让目标检测用上定位置信度|机器之心不同的领域、框架，这是一份超全的深度学习模型GitHub集合|机器之

菜鸟瞎编·2019-12-13 11:56

Faster R-CNN for Tensorflow

论文解读整体架构faster-rcnn原理及相应概念解释学习参考tf-fasterrcnn配置及自己数据CPU和GPU的区别、工作原理、及如何tensorflow-GPU安装等操作Win-10安装TensorFlow-GPU

波赛东闪电·2019-12-13 07:51

NLP 高引论文解读两篇 | BERT模型、SQuAD数据集

本文是对两篇近年来自然语言处理（NLP）领域高引论文的解读。1.BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding作者：JacobDevlin,Ming-WeiChang,KentonLee,KristinaToutanova（GoogleAI）论文出处：Proceedingsofthe2019Confe

学术头条·2019-12-09 15:30

图神经网络必读资料合集

不知不觉2019就要离开时光如梭，你们又陪伴了极验一年这一年极验为大家整理了33篇165条论文快讯准备了46篇论文解读分享了38篇技术干货举办了6期AItalking活动以及1场“图真知”线下沙龙很多小伙伴因为极验而聚在一起为我们贡献了专业的知识和见解一路走来

GEETEST极验·2019-12-09 10:03

如果有人让你推荐编程技术书，请叫他看这个列表

计算机系统与网络《图灵的秘密:他的生平、思想及论文解读》《计算机系统概论》《深入理解Linux内核》《深入Linux内核架构》《TCP/IP详解卷1：协议》《Linux系统编程（第2版）》《Linux内核设计与实现

足迹人生2017·2019-11-30 05:24

ICCV 2019| Auto GAN 论文解读，神经网络结构搜索 + 生成对抗网络

目录AutoGAN:NeuralArchitectureSearchforGenerativeAdversarialNetworks搜索空间搜索策略Experiments总结AutoGAN:NeuralArchitectureSearchforGenerativeAdversarialNetworks生成对抗网络(GAN)可以用于生成、风格迁移、数据增强、超分辨率等任务。今天介绍一篇ICCV201

dwilimeth·2019-11-29 16:32

从基本组件到结构创新，67页论文解读深度卷积神经网络架构

作者|王广胜来源|我爱计算机视觉（ID：aicvml）【导读】近期一篇CNN综述文章《ASurveyoftheRecentArchitecturesofDeepConvolutionalNeuralNetworks》发布，受到了大家的关注，今天作者对论文中的内容做了中文的解读，帮助大家全面了解CNN架构进展。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.06032.pdf【文章结

喜欢打酱油的老鸟·2019-11-28 11:14

论文解读 Search to Distill: Pearls are Everywhere but not the Eyes，神经网络架构搜索＋知识蒸馏

目录SearchtoDistill:PearlsareEverywherebutnottheEyesMotivationMethodExperiments结论SearchtoDistill:PearlsareEverywherebutnottheEyes在AutoML时代，神经网络架构搜索（NeuralArchitectureSearch，NAS）已经广泛应用到了分类、检测、分割等任务。数据增强、

dwilimeth·2019-11-23 20:46

Relation-Aware Graph Attention Network for Visual Question Answering论文解读

这篇论文的工作不同于现有的VQA系统（并与之兼容）。它以一个新的维度为中心：使用问题自适应的对象间关系丰富图像表示，以提高VQA性能。主要有三方面的贡献：1、我们提出了一种新的基于图形的关系编码器，用于通过图形注意网络学习视觉对象之间的显式和隐式关系。2、学习到的关系是问题自适应的，这意味着它们可以动态地捕捉与每个问题最相关的视觉对象关系。3、我们表明，我们的ReGAT模型是一种通用方法，可以用于

小有名气的可爱鬼·2019-11-18 17:21

轻量级CNN模型mobilenet v1

mobilenetv1论文解读论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861核心思想就是通过depthwiseconv替代普通conv.有关depthwiseconv可以参考

core!·2019-10-31 11:00

【人工智能】【1024】谷歌量子计算突破登Nature封面，号称200秒顶超算10000年！

量子优越性首次实现Nature论文解读谷歌突破一小步，人类科学一大步。

人工智能博士·2019-10-24 10:07

mtcnn论文阅读及pytorch实现

2016-IEEE-SignalProcessingLetters]作者列表：KaipengZhang,ZhanpengZhang,ZhifengLi,YuQiao.Github:mtcnn-pytorch论文解读

_ReLU_·2019-10-18 16:40

语义分割-DeeplabV3 论文解读

这次介绍的是语义分割方向的另一篇-DeeplabV3，论文地址:https://arxiv.org/pdf/1706.05587.pdf，推荐在看完本文之后仔细阅读论文以及代码，可以更好理解。论文中作者主要想解决/优化的语义分割方向的两个问题:一是featuremap的分辨率过低导致后续在恢复为原图分辨率时不够精确，二是对多尺度物体的检测表现不好。作者试图寻找一些方法来解决这两个问题，有些方法是之

Zero黑羽枫·2019-10-14 20:21

论文解读《Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernel》

DeepPlug-and-PlaySuper-ResolutionforArbitraryBlurKernels：一旦退化模型被定义，下一步就是使用公式表示能量函数(energyfunction，也可以称为目标函数).通过MAP(MaximumAPosterriori)probability，能量函数能够被给出：$min_{x}\frac{1}{2\sigma^{2}}||\textbf{y}-(

陈柯成·2019-10-14 09:00

BERT论文解读

本文尽量贴合BERT的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多包含，并希望得到指导和纠正。论文标题Bert：BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers一种从Transformers模型得来的双向编码表征模型。论

程序员一一涤生·2019-10-10 10:00

CVPR 2019 论文解读 | 小样本域适应的目标检测

引文最近笔者也在寻找目标检测的其他方向，一般可以继续挖掘的方向是从目标检测的数据入手，困难样本的目标检测，如检测物体被遮挡，极小人脸检测，亦或者数据样本不足的算法。这里笔者介绍一篇小样本（few-shot）数据方向下的域适应（DomainAdaptation）的目标检测算法，这篇新加坡国立大学&华为诺亚方舟实验室的paper《Few-shotAdaptiveFasterR-CNN》被收录于CVPR

ManWingloeng·2019-10-02 12:00

CVPR && ICCV 2019 论文阅读

《BoundingBoxRegressionwithUncertaintyforAccurateObjectDetection》CVPR2019：《精确目标检测的不确定边界框回归》论文解读地址：https

just_sort·2019-09-30 16:54

转 googlenet论文解读

core!·2019-09-26 17:00

转　SSD论文解读

core!·2019-09-25 18:00

KDD2019 论文解读如何从科研论文中挖掘算法的演变路线？

作者：殷达清华大学每年新的科研论文数量都在不断增长，这给想要快速了解学术领域主流信息的研究人员造成了很大的困扰。为了帮助研究人员克服这一难题，UCSB的学者在KDD2019发表了MiningAlgorithmRoadmapinScientificPublications，提出了能够自动生成学术路线图的算法，刻画不同算法之间的演进路线。论文题目：MiningAlgorithmRoadmapinSci

AMiner2006·2019-09-24 17:43

ApacheCN 公众号文章汇总 2019.9

ApacheCN_飞龙·2019-09-22 09:07

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飞龙·2019-09-20 20:23

Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism 论文解

AdversarialTransferLearningforChineseNamedEntityRecognitionwithSelf-AttentionMechanism论文解读前言：论文主要引入了两个创新点

GrinAndBearIt·2019-09-19 20:33

Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking 论文解读

papertitle:simplebaselinesforhumanposeestimationandtrackingpaperlink:https://arxiv.org/abs/1804.06208github:https://github.com/microsoft/human-pose-estimation.pytorchconf&anthor:ECCV18,BinXiaoetal.(MS

JerryZhang__·2019-09-19 00:04

CrowdPose: Efficient Crowded Scenes Pose Estimation and A New Benchmark 论文解读

papertitle:CrowdPose:EfficientCrowdedScenesPoseEstimationandANewBenchmarkpaperlink:https://arxiv.org/pdf/1812.00324.pdfproject:https://www.mvig.org/research/alphapose.htmloralordemovideo：https://www.y

JerryZhang__·2019-09-17 21:26

EMANet：Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation论文解读和代码解读

官方项目地址：含论文和代码来自北大才子立夏之光的ICCVOral，理论很漂亮。属于Nonlocal方式idea由于理论方面涉及了机器学习算法-EM算法，博主虽然学过EM，但时间久远有些记不起，这篇论文吧博主看了很久，依然没能理解其精髓，但是不影响我会使用它（哈哈）。言归正传。在语义分割中，越来越多Nonlocal的方法出现了，并且都取得了精度上的进步，说明Nonlocal确实是有用的。但是这些方法

咆哮的阿杰·2019-09-17 15:19

深度学习笔记（十二）车道线检测 LaneNet

anInstanceSegmentationApproach代码：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection参考：车道线检测算法LaneNet+H-Net（论文解读

xuanyuyt·2019-09-15 17:00

Fast AutoAugment论文解读

写在前面第一次完整地读完一篇英文论文，上来就搞得那么硬核其实我也不想……（毕竟要做PaperReading汇报）本文所写仅为自己的理解（只求理解，所以可能会缺乏专业性……），可能有不少错漏之处，此外现在对贝叶斯优化那块还不是太清楚……如有错误请各位大佬指出，感激不尽~背景数据增强是一种较为常用的可提高模型性能的技术，通过对数据集中的图片进行旋转、对称、颜色变换等操作，提升数据集中图片的数量及多样性

Zerg_Wang·2019-09-15 02:51

Pose flow: Efficient Online Pose Tracking 论文解读

papertitle:Poseflow:Efficientonlineposetrackingpaperlink:https://arxiv.org/pdf/1802.00977.pdfproject:https://www.mvig.org/research/alphapose.htmloralordemovideo：https://www.youtube.com/watch?v=RHNdbEY

JerryZhang__·2019-09-14 21:16

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