论文阅读（Thesis

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积，且人类演示可能是非平稳的，提出了ACT（ActionChunkingwithTransformers）方法。ActionChunking模仿学习中，compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

【论文阅读】LayoutPrompter: Awaken the Design Ability of Large Language Models

LayoutPrompter:AwakentheDesignAbilityofLargeLanguageModelsabstract条件图形布局生成是一种自动将用户约束映射为高质量布局的技术，目前受到了广泛关注。尽管最近的工作取得了很好的性能，但缺乏通用性和数据效率阻碍了它们的实际应用。本文提出Layout-Prompter，利用大型语言模型(llm)通过上下文学习来解决上述问题。LayoutPr

进击的乔洋·2025-03-09 16:40

论文阅读方法

文章目录步骤一：对论文进行自我判断阅读题目和关键词。阅读摘要阅读总结要点步骤二：阅读文章阅读图表和图表的注释阅读引言阅读实验部分阅读结果和作者对结果的讨论（创新点）要点步骤三：精度论文回答问题1回答问题2回答问题3要点步骤一：对论文进行自我判断阅读题目和关键词。观察这些关键词是否与你的研究的内容有关。如果不相干，可以随时停止，换篇文章看。阅读摘要摘要一般包含了整篇文章的主要内容，是非常非常重要的部

某风吾起·2025-03-09 14:32

论文阅读：Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer

RecipeforaGeneral,Powerful,ScalableGraphTransformer论文和代码地址1介绍与贡献2GPS模型2.1模型框架图2.2PE和SE2.3GPSlayer:一种MPNN+Transformer的混合模型GraphTransformer)论文和代码地址论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.12454v4代码地址：https://git

不会&编程·2025-03-08 16:53

Self-Attentive Sequential Recommendation论文阅读笔记

SASRec论文阅读笔记论文标题：Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于：2018ICDM作者：Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码

调包调参侠·2025-03-05 06:39

Angular Superresolution of Real Aperture Radar for Target Scale Measurement 论文阅读

AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1广义混合正则化（GHR）框架核心公式与传统方法对比2.2自适应迭代重加权（AIR）求解器算法设计复杂度分析3.实验设计与结果验证3.1仿真实验实验设置关键结果3.2实际数据验证4.未来研究方

青铜锁00·2025-03-03 03:30

Angular Superresolution of Real Aperture Radar Using Online Detect-Before-Reconstruct Framework 论文阅读

AngularSuperresolutionofRealApertureRadarUsingOnlineDetect-Before-ReconstructFramework1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与公式分析（重点）2.1核心创新点2.2关键公式与模型2.2.1信号模型2.2.2稀疏正则化优化问题2.2.3坐标循环最小化2.2.4

青铜锁00·2025-03-03 03:30

论文阅读笔记2

OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率，并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2方法介绍2.1Benchmarks数据集：MNIST，CIFAR，ImageNetCNN：AlexNet，ZFNet，VGG2.2实验设置CPU：IntelXe

sixfrogs·2025-03-03 03:59

[论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告

DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址：DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术:使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算下的优化网络结构。MAE-NAS被称

一朵小红花HH·2025-03-03 03:58

大模型隐空间推理论文阅读笔记

文章目录TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介1.1摘要1.2引言TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介机构：Meta代码：任务:特点:方法:1.1摘要现状：大语言模型往往局限在“languagespace"进行推理，在解决

猴猴猪猪·2025-03-03 03:57

【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总_大模型在代码缺陷检测领域的应用实践(1)

本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向，深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。

2401_84972910·2025-03-03 02:24

An Iterative Technique for the Rectification of Observed Distributions 论文阅读

AnIterativeTechniquefortheRectificationofObservedDistributions-L.B.Lucy1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.新方法与公式分析2.1核心思路：基于贝叶斯定理的迭代框架2.1.1贝叶斯逆概率公式2.1.2迭代更新规则2.1.3多维推广2.2方法优势2.3对比传统方法3.实验验证3.1数值实验设计3.2关键结果4.雷

青铜锁00·2025-03-01 16:27

Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读

AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际应用意义2.论文提出的新方法、公式与优势（重点）2.1方法框架2.1.1贝叶斯建模2.1.2线性化Bregman算法2.2与传统方法的对比2.3公式总结3.实验设计与结果3.1点目标仿真3.

青铜锁00·2025-03-01 16:27

A Bayesian Angular Superresolution Method With Lognormal Constraint for Sea-Surface Target 论文阅读

目录1.研究背景与问题2.方法创新3.关键优势4.实验验证5.与传统方法对比6.结论与意义1.研究背景与问题核心挑战：实孔径雷达受限于天线孔径尺寸，导致角分辨率不足，影响海面目标（如船舶）的精细化探测。传统方法局限性：谱估计方法（如MUSIC、IAA）：依赖多快拍数据，机械扫描雷达难以满足。正则化方法（如TSVD、l1/l2约束）：假设噪声服从高斯分布，未考虑海杂波的非高斯特性（如Rayleigh

青铜锁00·2025-03-01 15:27

论文阅读笔记——Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process

以前的method是输入视频输出视频或者输入视频和action学习action，该方法认为action，video和othercondition具有一定联系，所以一次性对所有的进行jointdenoise。网络结构采用MaskedMulti-headAttention关联不同模态，使用DiT的backbone。

寻丶幽风·2025-02-28 21:15

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结

Maker~·2025-02-25 15:18

论文阅读笔记1——DARTS：Differentiable Architecture Search可微分架构搜索（一）（论文翻译学习）

DARTS：DifferentiableArchitectureSearch可微分架构搜索（一）DARTS：DifferentiableArchitectureSearch（一）ABSTRACT摘要1.INTRODUCTION介绍2.可微的结构搜索加油加油！如果你感觉你现在很累，那么恭喜你，你现在正在走上坡路！让我们一起加油！欢迎关注我的讲解视频，让我们一起学习：Bilibili主页：https:

fuhao7i·2025-02-25 05:37

从零开始Real-ESRGAN的复现

【论文阅读+测试】Real-Esrgan超分辨率算法_realesrgan-CSDN博客项目开始首先，我们要知道Real-E

晒阳光的咸鱼·2025-02-24 01:17

【CCM-SLAM论文阅读笔记】

CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示：单智能体只负责采集图像数据，运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图，由于单智能体计算资源有限，负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。

随机取名字·2025-02-22 02:07

A new method for forward-looking scanning radar imaging based on L1/2 regularization 论文阅读

Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.

yangqoor·2025-02-20 00:18

[论文阅读] SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution

文章目录一、前言二、主要贡献三、Introduction四、Methodology4.1Motivation：4.2FrameworkOverview.**一、前言通信作者是香港理工大学&OPPO研究所的张磊教授，也是图像超分ISR的一个大牛了。论文如下SeeSR:TowardsSemantics-AwareReal-WorldImageSuper-Resolution[paper][code]二

qianx77·2025-02-19 06:58

【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses

https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中，来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍，甚至在防御研究中成为了一种默认假设，我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说，这些防御方法首先在

开心星人·2025-02-14 19:10

[论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri

摘要随着多模态数据的激增，人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前，现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息，导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习，存在不准确的相似度问题，导

2301_80732299·2025-02-14 10:39

F-PointNet 论文阅读理解

总述本文提出一种方法：使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位（也就是pointnet处理点云），将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体（Frustum）?形成一个3D的box参数进行输出。本文主要贡献就是在“一个叫做锥（Frustum）”的使用上结合2D的regionpropos和点云进行3D的分割和box的输出。为方便理解与书写，按照文中顺

咸鱼和白菜·2025-02-12 06:07

【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext

论文题目：DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源：EMNLP2023论文链接：2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接：https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数

Rose sait·2025-02-10 03:57

深度学习论文阅读路线图

https://www.toutiao.com/a6703859415763649031/作者：floodsun编译：ronghuaiyang这是作者一年前整理的东西，有些最新的论文没有包含进去，但是对于新手来说，入门足够了！如果你是深度学习领域的新人，你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢？”这就是深度学习论文的阅读路线图！这个路线图是根据下面几个规则构建的：从概要到细节从老的到最新的业

喜欢打酱油的老鸟·2025-02-09 09:49

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

【论文阅读】DeepSeek-R1：通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1：通过强化学习激励LLMs的推理能力[email protected]目录DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcem

AI天才研究院·2025-02-07 22:05

【声音场景分类--论文阅读】

1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com/Alibaba-MIIL/AudioClassfication音频分类网络如图4所示。在此阶段，主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野，同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块

繁华落尽，寻一世真情·2025-02-04 12:21

利用去雾算法实现低光增强

[论文阅读](11)ACE算法和暗通道先验图像去雾算法（Rizzi|何恺明老师）_暗通道去雾算法-CSDN博客//https://zhuanlan.zhihu.com/p/500023711?

mytzs123·2025-01-31 14:32

论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi

3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化studyai.com搜索论文:3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini

智尊宝人工智能社区·2025-01-27 06:19

论文阅读笔记（9）——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》

1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco

StriveQueen·2025-01-26 08:32

【OTFS与信号处理：论文阅读1】：考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计（24.01.16更新）

【OTFS与信号处理：论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二

Cuby!·2025-01-25 20:59

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

一、论文信息论文名称：DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式，现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法，但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战，我们提出了PREDICT，一种基于多代理（multi-agent）概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段：（1）PRE（基于视角的推理）

feifeikon·2025-01-25 15:50

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

摘要翻译：社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下，预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响，对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中，许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题，这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此，我们提出了一种基于图神经网络（GraphNeur

feifeikon·2025-01-25 15:18

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2：《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》

摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍：依赖于数十亿次的探索性交互（通常采用在线强化学习），依赖于特定领域的模型设计，难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中，我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法，以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理，该代理能够同时观察网页截图和HTML页面，并输出网页导航操作，例如点击和输入文本等。WebGUM通过

feifeikon·2025-01-24 02:33

大模型GUI系列论文阅读 DAY3：《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》

摘要近年来，大型多模态模型（LMMs）的发展，特别是GPT-4V(ision)和Gemini，迅速扩展了多模态模型的能力边界，不再局限于传统任务如图像描述和视觉问答。在本研究中，我们探讨了LMMs（如GPT-4V）作为通用网页代理的潜力，这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。我们提出了SEEACT，这是一种通用网页代理，利用LMMs的视觉理解能力，实现网页上的操作。我们在最新的MIND

feifeikon·2025-01-24 01:58

《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024

《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse

365JHWZGo·2025-01-22 17:28

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法，我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表，包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型，具

__如果·2025-01-22 17:55

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

摘要自主代理由语言模型（LMs）驱动，已在执行诸如网页自动化等决策任务方面展示出良好前景。然而，语言模型的一个主要局限在于：它们主要针对自然语言理解和生成进行了优化，在解决现实世界的计算机任务时，难以应对多步推理、规划以及环境反馈的利用。为了解决这一问题，我们提出了一种推理时搜索算法，使语言模型代理能够在交互式网页环境中执行显式的探索和多步规划。我们的方法是一种基于最佳优先（best-first）

feifeikon·2025-01-22 17:23

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

关键词：协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习，反之亦然，也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题，作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案，名

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。然而，在真实世界的网站上，其性能仍然受到以下问题的影响：(1)开放领域的复杂性，(2)有限的上下文长度，(3)在HTML结构上的归纳偏差不足。我们提出WebAgent，一个由LLM驱动的智能代理，能够通过自我学习的方式，在真实网站上按照自然语言指令完成任务。WebAgent通过将指令提前规划，将其分解为子指

feifeikon·2025-01-21 15:19

论文阅读笔记：AI+RPA

文章目录论文题目下载地址论文摘要论文题目Challengesandopportunities:ImplementingRPAandAIinfrauddetectioninthebankingsector下载地址点击这里下载论文摘要在银行业中，将机器人流程自动化（RPA）和人工智能（AI）集成用于欺诈检测是一项重大变革，既带来了挑战，也带来了机遇。随着金融机构面临日益复杂的欺诈企图，RPA和AI成为

几道之旅·2025-01-21 07:06

论文阅读：Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing

项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章，由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成，hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示，原始图像比如4k图像，首先分为两个主要模块：grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络，具体来说，原始图像经过下采样之后，默认256分

SetMaker·2025-01-20 22:47

PenGymy论文阅读

这里发现idea被人家先发了，没办法，资料收集的不够全面，现在来学习一下这个项目这篇论文的贡献如下：总的来说，他的主要工作是构建逼真的仿真环境，然后根据这个仿真环境生成真实的靶场，使得这个智能体能够在这个真实的环境去互动。下面来逐渐解析他的工作，我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中，攻防双方攻击者处于暗面，防御者处于明面，这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失，那么要是可以提前预测攻

亚里士多没有德775·2025-01-18 05:50

《互联网时代教师自主成长的模式研究》论文阅读与思考2

2.第二部分教师自主成长的模式建构，实质上是对新网师底层逻辑的描述。你认为，新网师的培训模式与传统常见的培训模式有哪些区别？这些区别有什么意义或价值？读完第二部分后，你对新网师有哪些新的认识或理解？你认为新网师目前哪些方面做得好，哪些方面做得还不够？答：我认为新网师的培训模式与传统常见的培训模式有以下区别：（1）培训对象的参与动机不同。新网师学员的参与是自觉自愿、积极主动，而传统培训更多是被迫参与

宁超群·2024-09-14 03:01

【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition（一）

这里写目录标题概述研究内容Abstract第一段（介绍本文算法大致结构与优点）1.Introduction介绍第一段（介绍视觉位置识别的重要性）第二段（VPR的两种常见方法，本文方法结合了两种方法）第三段（本文贡献）第四段（为证明本文方法优越性，进行的测试以及比较）2.RelatedWork相关工作第一段（介绍早期与深度学习的全局图像描述符）第二段（介绍局部关键点描述符）第三段（局部描述符可以进一

醉酒柴柴·2024-09-11 21:32

论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim

__Sunshine__·2024-09-11 21:59

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