论文阅读(English)

《论文阅读11》SQN: Weakly-Supervised SemanticSegmentation of Large-Scale 3D Point Clouds

一、论文研究领域：弱监督3D语义分割论文：SQN:Weakly-SupervisedSemanticSegmentationofLarge-Scale3DPointClouds笔记链接论文链接二、论文概要3D语义分割的任务在过去四年中取得了重大进展。继开创性的作品PointNet[46]和SparseConv[16]之后，文献中提出了一系列复杂的神经架构[47，34，11，24，66，38，102
Darren_pty·2023-07-17 01:42

怎样在雅思口语考试中听起来更像English native speaker？（中篇）

1Howcome为什么HowcomeI'mstuckdicingwhenhegetstoballamelon.为什么我得切丁，他只要挖香瓜球。（老友记第二季第十一集）Howcomeyou'reworkinghere?你怎么会在这里上班？（老友记第一季第十六集）Howcomeyoudon'tlivewithmummy?你怎么不和妈住在一起？（老友记第一季第十二集）2lousy糟糕的（替代bad）An
Sharon黄文琪·2023-07-17 00:54

Modern Family S01E01-Polit

无奈之下，找了一两个Englishpartner
常看一二·2023-07-16 23:41

2018-10-24 ORACLE SQL Developer日期显示格式设置

具体如下所示工具->首选项->数据库->NLS->日期格式:DD-MON-RR修改为:YYYY-MM-DDHH24:MI:SSclip_image001EnglishVersionshortcutWin
Albert陈凯·2023-07-16 19:50

【论文阅读】TransCAM: Transformer Attention-based CAM Refinement for WSSS

分享一篇阅读的用于弱监督分割的论文论文标题：TransCAM:TransformerAttention-basedCAMRefinementforWeaklySupervisedSemanticSegmentation作者信息：代码地址：https://github.com/liruiwen/TransCAMAbstract大多数现有的WSSS方法都是基于类激活映射（CAM）来生成像素级的伪标签，
阿委困的不能行·2023-07-16 19:47

论文阅读 HighlightMe: Detecting Highlights from Human-Centric Videos

摘要：我们提出了一种与领域和用户偏好无关的方法来检测以人为中心的视频中的精彩片段摘录。我们的方法适用于视频中多种可观察到的以人为中心的模态的基于图形的表示，例如姿势和面部。我们使用配备时空图卷积的自动编码器网络来检测基于这些模式的人类活动和交互。我们根据帧的代表性训练网络，将不同模态的基于活动和交互的潜在结构表示映射到每帧的突出得分。我们使用这些分数来计算要突出显示哪些帧并缝合连续帧以生成摘录。我
城南皮卡丘·2023-07-16 19:17

2020-09-06 English 第二天

今天主要讲的是陈述句；陈述句结构学习一、定语：定义：通过对事物（名词）进行范围限定，来表达明白前置定语：形容词、名词、不定代词后置定语：介词短语（介词+名词）、句子（定语从句）、过去分词（表被动）二、书写和翻译的顺序：总体：前置定语（2）形容词>（3）名词后置定语：书写顺序：从前往后（1）介词短语>（2）从句/过去分词翻译顺序：从后往前（倒序）（1）介词短语<（2）从句/过去分词注意：如果长句子中
codingQi·2023-07-16 19:42

英美文化慕课 期末参考

_薛定谔的壳的博客-CSDN博客1、Britain’simportantfishingareasincludeallthefollowingEXCEPT_____.A.TheNorthSeaB.TheEnglishChannelC.TheseaareabetweenBritainandIrelandD.TheseaareaaroundtheIrishcoast
薛定谔的壳·2023-07-16 19:55

BBC Take Away English (Brain training 如何训练大脑？)

大脑是个神奇的器官。我们如何通过训练大脑而变得更聪明呢？brain>本文音频戳这里
Chiquititaa·2023-07-16 19:11

【论文阅读20】Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

论文相关论文标题：ExploitingClozeQuestionsforFewShotTextClassificationandNaturalLanguageInference（利用完形填空进行零样本文本分类和自然语言推理）发表时间：2021领域：自然语言处理-提示学习经典论文发表期刊：EACL2021（A级学术会议）相关代码：https://github.com/timoschick/pet.数
Alan and fish·2023-07-16 18:15

RIS 系列 RISCLIP: Referring Image Segmentation Framework using CLIP 论文阅读笔记

RIS系列RISCLIP:ReferringImageSegmentationFrameworkusingCLIP论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作ReferringImageSegmentationVisualGroundingPretrainingContrastiveLanguage-ImagePre-training
乄洛尘·2023-07-16 17:29

论文阅读

三年的研究生生活还是没有形成一个个人的论文阅读体系。
深度学习努力中·2023-07-16 16:33

【Leetcode】648. Replace Words

题目链接648.ReplaceWordsInEnglish,wehaveaconceptcalledroot,whichcanbefollowedbysomeotherwordstoformanotherlongerword-let'scallthiswordsuccessor.Forexample
有苦向瓜诉说·2023-07-16 13:55

【转载】Graph Convolutional Networks (GCN)

原文链接：https://ai.plainenglish.io/graph-convolutional-networks-gcn-baf337d5cb6bInthispost,we’regonnatakeacloselookatoneofthewell-knownGraphneuralnetworksnamedGCN.First
zcongfly·2023-07-16 12:01

论文阅读：CompletionFormer: Depth Completion with Convolutions andVision Transformers

论文阅读：CompletionFormer:DepthCompletionwithConvolutionsandVisionTransformers来源cvpr2023链接：TheKITTIVisionBenchmarkSuite
shiyueyueya·2023-07-16 07:04

论文阅读：PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PIDControllers

来源：2023CVPR原文链接：https://arxiv.org/abs/2206.02066源码：GitHub-XuJiacong/PIDNet:Thisistheofficialrepositoryforourrecentwork:PIDNet0、摘要双分支网络结构在实时语义分割任务中显示了其有效性和有效性。然而，直接融合高分辨率细节和低频上下文的缺点是细节特征很容易被周围的上下文信息所淹没
shiyueyueya·2023-07-16 07:33

论文阅读：SLAM and 3D Semantic Reconstruction Based on the Fusion of Lidar and Monocular Vision

论文：基于激光雷达与单目视觉融合的SLAM与三维语义重建来源：sensors链接：dblp:SLAMand3DSemanticReconstructionBasedontheFusionofLidarandMonocularVision.0、摘要单目相机和激光雷达是无人驾驶车辆中最常用的两种传感器。将两者的优势相结合是当前SLAM和语义分析的研究重点。本文提出了一种改进的基于激光雷达和单目视觉融合
shiyueyueya·2023-07-16 07:33

78

TheEconomisthasbecomeasought-afterreadingmaterialforChineseEnglishlearners.2）结合自己的生活、学习、工作、兴趣等，想象在什么语境下会用到这个表达
地山大明·2023-07-16 06:27

【论文阅读】空间圆形拟合检测新方法

目录1、空间圆拟合模型1.1、空间平面拟合1.2、空间圆拟合2、参考文献3、算法伪码4、算法结果摘要根据空间圆中任意两条弦所对应的中垂面与空间圆所处的平面必然相交且交点即为圆心这一空间圆特性，利用空间向量按照最小二乘法推导出圆心计算方程，按照附有条件的间接平差求解圆心坐标，进而反算出空间圆半径。经实例验证表明该模型可靠，拟合精度高，程序实现较其他模型更为简便，在工程运用中具有良好的实用性。关键词空
点云侠·2023-07-16 04:19

水风的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 14 20181021

练习材料：Lesson14DoyouspeakEnglish?
喵小园upup·2023-07-16 03:56

java 国际化例子_JavaSE 国际化 简单例子

①在src下添加两个文件：base_zh_CN.propertiesTest=\u8fd9\u662f\u4e2d\u6587base_en_US.propertiesTest=english②在src
冯宣·2023-07-16 02:58

Robotics System Toolbox (一)

Tuesday,September11,2018Englishsentence:Wealllikehavingyouasourteacher.Youhaveourrespectandgratefulness.Iamtrulygratefultoyouforwhatyouhavedone.Itisthemostapproriatetimetoshowyouourthanks.Sendyouroure
sancai16888·2023-07-16 01:17

论文阅读—2023.7.13：遥感图像语义分割空间全局上下文信息网络（主要为unet网络以及改unet）附加个人理解与代码解析

前期看的文章大部分都是深度学习原理含量多一点，一直在纠结怎么改模型，论文看的很吃力，看一篇忘一篇，总感觉摸不到方向。想到自己是遥感专业，所以还是回归遥感影像去谈深度学习，回归问题，再想着用什么方法解决问题。一、问题与解决方法1、易丢失空间信息在Decoder阶段输出多尺度特征，与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息2、边界信息不明确保留边界损失函数，设计多尺度损失函数级联方法Attenti
fenghx258·2023-07-15 23:35

AdaInt: Learning Adaptive Intervals for 3D Lookup Tables on Real-time Image Enhancement 论文阅读笔记

这是CVPR2022的一篇图像质量增强的论文，提出用值对应的方式来增强图片，同时不同于以往的值对应方法（均匀分布采样点），这个方法能够有针对性地在某些区间使用更密集的点来实现高度的非线性曲线，在某些仅需要简单线性关系的区间使用稀疏的点来节约查表的存储空间。基于全局曲线进行增强的方法也可以看作是一种1Dlookuptable的方法。方法的流程图如图所示，首先将输入的图片下采样送进网络，网络的输出是一
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:04

Linear Contrast Enhancement Network for Low-Illumination Image Enhancement 论文阅读笔记

这是2023年IEEETransactionsoninstrumentationandmeasurement的一篇暗图增强论文网络结构如下图所示：网络的输入由暗图、暗图的HSV的V分量（三通道的max）以及暗图的梯度图组成，分别送进三个分支。最上面的分支处理梯度图，最下面的分支处理亮度图，对亮度图进行残差的增强后产生L(I)，预测的残差同时送进中间的分支，也就是fig5中的σ^\hat\sigma
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:04

Learning Enriched Features for Fast Image Restoration and Enhancement 论文阅读笔记

这是2022年TPAMI上发表的大名鼎鼎的MIRNetv2，是一个通用的图像修复和图像质量增强模型，核心是一个多尺度的网络网络结构整体是残差的递归，不断把残差展开可以看到是一些残差块的堆叠。核心是多尺度的MRB。网络用的损失函数朴实无华：MRB的核心是RCB和SKFF两个模块，先介绍SKFF，它是用来融合多尺度特征图的，如下所示。这里的特征图是已经上采样到相同尺度了，相加做一个globalaver
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:04

Semantically Contrastive Learning for Low-light Image Enhancement 论文阅读笔记

这是AAAI2022的一篇无监督暗图增强论文introduction中提到一个重要观点：前景和背景的增强策略需要区别对待，而语义信息可以辅助进行区域的辨别，从而有利于统一物体区域内部的亮度一致性（我的理解是，其实也和空间、景深有关，在简单的光源分布下相同景深相邻区域的物体通常具有相同的照度，而同一物体区域内的像素通常具有相同的景深，并且一般还有相近的颜色，从而具有相近的亮度）。文章的贡献之一是提出
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:33

Unsupervised Night Image Enhancement: When Layer Decomposition Meets Light-Effects Suppression论文阅读笔记

这是ECCV2022的一篇为无监督暗图增强的文章，主要思想是抑制灯光效应的同时增强黑暗区域的亮度，如下图所示文章主要贡献可以分为三点，一是提出了一个layerdeconpositionandlight-effectsuppression框架；二是提出了light-effectslayer；三是提出了一个基于structureandhighfrequencyfeaturesconsistency的损
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:33

Abandoning the Bayer-Filter to See in the Dark 论文阅读笔记

这是CVPR2022的一篇暗图增强的文章，TCLAILab与福州大学，韩国延世大学，安徽大学的合作论文网络以黑暗环境下拍摄的colorraw为输入，用一个de-bayer-filtermodule恢复无拜尔滤波器的rawdata（文章认为拜尔滤波器使得光子数量被滤去许多，无拜尔滤波器的摄像机拍摄得到的rawdata虽然没有颜色信息，但是亮度信息更饱满），然后两者一起送进双支路暗图增强模块产生sRG
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:33

LEDNet: Joint Low-light Enhancement and Deblurring in the Dark论文阅读笔记

文章提出了一个数据模拟的pipeline。可以模拟黑暗环境下拍照产生的模糊和亮度低的情况，并用该方法生成了一个数据集LOL-Blur，同时提出了一个低光照图像增强并去模糊的网络LEDNet，能够在模拟数据集和真实图像数据集上都取得好的效果。现有的方法都是单独处理debluring或low-lightenhancement的，如果简单地将现有模型串联起来起不到好的效果。现有lowlightenhan
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:03

EnlightenGAN 论文阅读笔记

这是一篇低光照图像质量增强的论文。模型的结构是这样的：总的来说还是遵循GAN的框架的，Generator是一个Unet，然后有两个discriminator，其中一个对全局做，一个对局部的patch做在此框架上，模型有两个亮点：SelfFeaturePreservingLoss和Self-RegularizedAttentionSelfFeaturePreservingLoss因为没有成对图像监督
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:02

LLFlow 论文阅读笔记

这是AAAI2022的一篇低光照图像质量增强论文文章的网络结构总体如下所示流模型基础首先对流模型理论做个简单的介绍。本文将低光图像质量增强建模为：给定低光图片作为条件，正常光照的图像条件分布在以gt为均值的高斯分布上流模型就是一个可逆可导的函数映射，因此上述分布可以分解为，流模型（即Θ(xref;xl)\Theta(x_{ref};x_l)Θ(xref;xl)，其中xrefx_{ref}xref和
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:02

RENOIR - A Dataset for Real Low-Light Image Noise Reduction 论文阅读笔记

JVCIR（CCF3区SCI期刊）18年的文章，主要内容是低光图像去噪几大贡献：提出了一个成对图像的图片数据集，其中一张为黑暗自然噪声图像，另一张为黑暗低噪图像，获取这样的图片对的方法是重点提出了一种评估噪声等级的方法，并用该方法评估了自然噪声和人工加噪（包括泊松-高斯噪声模型），以及六个现有去噪模型的去噪效果黑暗图像中的噪声主要是由于传感器的尺寸太小以及曝光时间不充分。核磁共振、CT、X-ray
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:32

exdark数据集论文阅读笔记

文章采集了一个低光条件下拍摄的包含各种光照条件标注以及目标检测标注的图像数据集，并对低光条件对目标检测的影响进行了一定的探究实验。coco中包含不足2%的低光照图片SID的图片使用了rawdata来生成sRGB图，没有imageenhancement操作exdark的图片大部分来自网络和搜索引擎，还有一些来自现有数据集如VOC、COCO和ImageNet等，还有些来自电影截出来的帧，还有一些用手机
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:32

图像分类论文阅读

该论文通过结合VGG-19和VIT模型，实现乳腺超声图像的分类BreastUltrasoundImagesDataset|KagglePyTorchVGG19复现代码#VGG19.pyimporttorchimporttorch.nnasnnclassConv(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=1,st
一壶浊酒..·2023-07-15 23:54

Low-Light Image Enhancement via Self-Reinforced Retinex Projection Model 论文阅读笔记

这是马龙博士2022年在TMM期刊发表的基于改进的retinex方法去做暗图增强（非深度学习）的一篇论文文章用一张图展示了其动机，第一行是估计的亮度层，第二列是通常的retinex方法会对估计的亮度层进行RTV约束优化，从而产生平滑的亮度层，然后原图除以亮度层产生照度层作为增强结果，但通常这样会导致过曝，所以会把亮度层调大一点，比如第三列用了Gamma校正把亮度层调大，这样产生的结果不会过曝。但是
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:18

Package for PCA visualization

PrincipalComponentAnalysisinR:prcompvsprincomp-Articles-STHDAhttp://www.sthda.com/english/articles/31
土豆学生信·2023-07-15 22:12

别用“I think”了，21个高级替换词组

EnglishWithLucyI'mnotgoingtolie,Iwasprettyinsultedtonotbeinvitedtomyexboyfriend'swedding.Inallhonesty
文心武士·2023-07-15 20:53

致那些年，活成loser的你

当年小学毕业相册留言"我的梦想"那栏，曾豪情万丈地写下"科学家""天文学家"的字样；还记得，当年初中英语作文"Mydream"(我的梦想)，稍稍看清现实的我犹豫再三后写下"MydreamistobeanEnglishteacher
583e79e72d5d·2023-07-15 12:54

Pinia学习笔记之1--概览

WhyPiniaPinia(pronounced/piːnjʌ/,like“peenya”inEnglish)istheclosestwordtopiña(pineappleinSpanish)thatisavalidpackagename.Apineappleisinrealityagroupofindividualflowersthatjointogethertocreateamultiple
绝对零度HCL·2023-07-15 09:47

中文数据下载

语音数据集整理目录1.MozillaCommonVoice.22.翻译和口语音频的大型数据库Tatoeba.23.VOiCESDataset34.LibriSpeech.45.2000HUB5English
梅逊雪·2023-07-15 09:44

[VOA英译汉-双语][18]Ulysses S. Grant: Well-Meaning 尤利西斯·辛普森·格兰特：善意好心

America'sPresidents-UlyssesS.Grant美国总统-尤利西斯·辛普森·格兰特VOALearningEnglishpresentsAmerica’sPresidents.美国之音慢速英语介绍美国总统栏目
陈式方程·2023-07-15 08:46

7-1 磁盘文件的读写

编程构建一个Student类，并在main函数中创建5个对象（对象信息如输入样例所示），其中每个对象的数据包括学号num、姓名name、年龄age以及数学maths、英语english、语文chinese
xp_xht123·2023-07-15 01:09

mybatis解决save不反回Id的问题

1.增加useGeneratedKeys="true"keyProperty="id"这两个参数的配置INSERTINTOsys_student(name,chinese,mathematics,english
子午谷·2023-07-14 22:30

梦中情炉-torchkeras

[English](README_en.md)|简体中文torchkeras是一个通用的pytorch模型训练模版工具，按照如下目标进行设计和实现：***好看**(代码优雅，日志美丽，自带可视化)***
wxl781227·2023-07-14 19:17

Ivan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day25 20181101

练习材料Lesson25DotheEnglishspeakEnglish?
小符号·2023-07-14 16:08

论文阅读--ssFPN: Scale Sequence (S2 ) Feature Based Feature Pyramid Network for Object Detection

论文地址：ssFPN:ScaleSequence(S2)FeatureBasedFeaturePyramidNetworkforObjectDetection1、文章解决的核心问题目标检测任务中，FPN是一个解决多尺度问题的核心结构，但即使使用了FPN或者其变体结构，最终检测结果的AP值在小目标上依然较差，如下图所示，APs的的检测结果无论在一阶段的YOLO或者两阶段的CascadeR-CNN中表
AI小花猫·2023-07-14 14:12

This term. l get so many things.

IamverythankfulmyEnglishteacher.Inordertoteachuswell.Shespendherprivatetime.IamverythankfulmyMathteacher.Shealwaystellsthempatientlywhenthestudentshaveproblems.IamverythankfulmyChineseteacher.Heneverd
豪哥lwh·2023-07-14 14:46

20181016 enable

IELTSenablescandidatestoknowoftheirEnglishproficiency.2）结合自己的生活、学习、工作、兴趣等，先想象在什么语境下会用到这个表达，然后再进行造句。
Maglight·2023-07-14 13:43

【论文阅读】Scaling Laws for Neural Language Models

前言本文简要介绍Scalinglaw的主要结论原文地址：ScalingLawsforNeuralLanguageModels个人认为不需要特别关注公式内各种符号的具体数值，而更应该关注不同因素之间的关系，比例等SummaryPerformancedependsstronglyonscale,weaklyonmodelshapescale:参数量NNN,数据量DDD,计算量CCCshape:模型深度
长命百岁️·2023-07-14 11:32
上一页 65 66 67 68 69 70 71 72 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他