高光谱文献阅读第22页

第二组 ALPHA（2/3）

一、完成的任务前端已经完成对于界面的设计与初步开发，代码方面成功完成高光谱分类模型的训练，后端完成了环境配置并进行了更深一步的学习。

OUC_SE_GROUP2·2022-11-26 21:03

文献阅读（27）DySAT: Deep Neural Representation Learning on Dynamic Graphs via Self-Attention Networks

本文是对《DySAT:DeepNeuralRepresentationLearningonDynamicGraphsviaSelf-AttentionNetworks》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-o

学徒刘猛·2022-11-26 11:04

深度学习理论--图像处理专栏收录

收录自用，侵删目录收录自用，侵删1.图像灰度化、二值化2.图像遥感影像中光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率、全色图像、多光谱图像、高光谱图像的区别3.图像平滑/降噪(均值滤波、中值滤波和高斯滤波)4.图像增强

李同学_道阻且行·2022-11-26 11:02

多目标优化--学习笔记（三）

多目标特征选择文献阅读主要内容（1）特征选择（2）多目标差分进化算法（3）基于小生境的多目标方法一、特征选择二、多目标差分进化算法

snailscholar·2022-11-26 06:42

网络空间安全领域--学习笔记（三）

网络空间安全领域–密码学文献阅读注释：主要介绍与密码学相关研究主要内容：（1）密码学研究（2）群智能算法在密码学中的应用一、密码学研究二、群智能算法在密码学中的应用参考文献：【1】丁云骢,李曦,王钰鹭.

snailscholar·2022-11-26 06:41

文献阅读（18）NIPS2019-Self-attention with Functional Time Representation Learning

本文是对《Self-attentionwithFunctionalTimeRepresentationLearning》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of-Graph-Lear

学徒刘猛·2022-11-26 04:49

基于低秩张量的高光谱图像重建理论基础-基础知识学习

原文《基于张量低秩稀疏恢复理论的遥感高光谱图像降噪研究》本文为选择学习的部分章节的节选内容，根据个人学习侧重点，内容有所删减调整。

山科智能信息处理实验室·2022-11-25 23:23

期刊文献阅读有感

等景，不如找景·2022-11-25 18:15

文献｜敬畏这种情绪，居然可以让世界变得更美好

大家好~这里是壹脑云科研圈，我是青书~在介绍今天推荐的文献之前，要先和大家宣布一个非常棒的消息，我们的第二季21天情绪文献对赌营圆满结营啦~在本期活动里，各位参加的小伙伴都有属于自己的收获：培养了良好的文献阅读习惯

壹脑云·2022-11-25 18:14

深度学习和高光谱图像分类

高光谱图像分类本人研究生在读期间，研究方向是深度学习（图像分类、目标检测）。

Andrew_Xzw·2022-11-25 17:56

【论文阅读笔记】 Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classiﬁcation

DeepFew-ShotLearningforHyperspectralImageClassiﬁcation作者：BingLiu,XuchuYu,AnzhuYu,PengqiangZhang,GangWan,andRuiruiWang一、摘要与贡献目前，深度学习方法已被成功用于高光谱图像

sunshine_shan·2022-11-25 08:19

Deep Relation Network for Hyperspectral Image Few-Shot Classification

RemoteSens.2020,12(6),923;1、摘要这篇文章旨在探索如何仅使用少量标记样品对新的高光谱图像进行准确分类。使用元学习（meta-learning）来训练分类器。

weixin_42402402·2022-11-25 08:47

Deep Learning for Hyperspectral Image Classification:An Overview

这是一篇2019年10月份的关于高光谱图像分类的综述，有李树涛和陈雨时两位大佬的署名。

Kun Li·2022-11-25 08:13

SC-EADNet: A Self-Supervised Contrastive Efficient Asymmetric Dilated Network for Hyperspectral Imag

自娱自乐读对比学习高光谱图像分类的论文5现有的无监督或者半监督卷积网络的问题；用于特征学习的像素级多尺度上下文信息利用不足昂贵的计算成本I.INTRODUCTION能用总结性的发言，如Thesemethodstypicallycontaintwosteps

Eric Leee·2022-11-25 08:08

Few-Shot Hyperspectral Image Classification With Unknown Classes Using Multitask Deep Learning

Abstract当前的高光谱图像分类假设预定义的分类系统是封闭且完整的，并且在看不见的数据中没有未知或新的类别。然而，这个假设对于现实世界来说可能过于严格。通常，在构建

哈哈哈hhhhhh·2022-11-25 08:00

[HSI论文阅读]A survey Deep learning for hyperspectral image classification with few labeled samples

AsurveyDeeplearningforhyperspectralimageclassificationwithfewlabeledsamples少量标记样本下进行高光谱图像分类的深度学习方法调查文章目录前言关键词预习

Felidae 'Canidae·2022-11-25 08:56

文献阅读笔记9——两篇水下目标检测文章的重点理解

0写在前面之前因为大家没有把目标检测的视线注意转移到水下领域，没有相关参考文献完整的将是实验论证部分展示出来，再写小论文的同时有很多标准论文已经发出来了，现将这些总结一下，或许送审之后需要做补充实验，也好有个参照。1《Multipleattentionalpathaggregationnetworkformarineobjectdetection》这是2022.04.10发表于AppliedInt

白日梦想家April_Liu·2022-11-25 05:36

【文献阅读笔记】之基于注意力机制的深度学习路面裂缝检测

中文，计算机辅助设计与图形学学报，第32卷第8期，2020年8月。DOI:10.3724/SP.J.1089.2020.18059摘要：为实现自动准确地检测路面裂缝,提升路面裂缝检测效果,提出了一种基于注意力机制的裂缝检测网络(attention-basedcracknetworks,ACNet).该网络采用编码器-解码器网络构架,编码器采用ResNet34为骨干网,提取路面裂缝特征;在编码器和解

cv研究僧·2022-11-24 19:15

一个博士生接受怎样的训练是完整、全面的科研训练？

每个点我分成高中初三个级别即总共90分为了方便理解默认本科毕业送基础分10分凑到100分解题力：对于一个formulatedproblem能写出正确的证明/发明高效的方法课程完成：完成了足够的课程以支撑自己的研究以及毕业文献阅读

小熊coder·2022-11-24 05:08

文献阅读（66）AAAI2021-Deep Fusion Clustering Network

学徒刘猛·2022-11-23 16:06

# Can you find the english grammer mistakes in these sentences? csdn

标签（空格分隔）：文献阅读及英文写作Findandcorrectthegrammarmistakes:Wecleanedallthekitchenwhileourparentswereouttodinner.IfIamstressedoutaboutsomething

BRUCE_WUANG·2022-11-23 15:20

文献阅读（39）ICLR2021-How to Find Your Friendly Neighborhood：Graph Attention Design with Self-supervision

本文是对《HowtoFindYourFriendlyNeighborhood：GraphAttentionDesignwithSelf-supervision》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of-Gr

学徒刘猛·2022-11-23 15:45

2022.11.20 第八次周报

文章目录前言一、文献阅读RegularizingRNNswithLSTMcellsLSTM细胞的正则化RNNSLong-shorttermmemoryunitsRegularizationwithDropout

杨幂臭脚丫子·2022-11-23 11:15

【文献阅读】ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration

SunY,WangS,LiY,etal.Ernie:Enhancedrepresentationthroughknowledgeintegration[J].arXivpreprintarXiv:1904.09223,2019.Abstract知识增强的新语言表示模型ERNIE旨在学习通过知识掩蔽策略增强的语言表示，包括实体级掩蔽和短语级掩蔽。实体级策略屏蔽了通常由多个单词组成的实体。短语级策略隐

九筒-·2022-11-23 10:41

文献阅读：ERNIE 2.0

0.背景机构：百度作者：YuSun,ShuohuanWang发布地方：arxiv面向任务：NaturalLanguageUnderstanding论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.12412论文代码：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/0-1.摘要预训练语言模型带来NLP领域的巨大飞跃就无需多言了，本文所提出的ERNIE2.0除

JasonLiu1919·2022-11-23 10:01

遥感高光谱图像分类数据集总结

遥感高光谱图像因其高光谱分辨率的特点，并借助深度学习算法，可以实现地物的精细分类。因此本文总结了现有的高光谱图像分类经典数据集，将下载链接和简要介绍放在下面。

卞小都·2022-11-23 09:49

深度学习基础知识教程

首先说下学习深度学习必备技能：Python、高等数学（现代、微积分）、英文文献阅读、查找资料（博客、论坛、Git）个人认为如果以前没学习过python也没关系，有其他语言基础的情况下再去学习一门新语言其实不是很困难

远在远方_hh·2022-11-23 04:01

开放集域适应文献阅读五

ImprovedOpenSetDoaminAdaptationWithBackpropagation1问题与挑战2本文贡献3方法4小结参考文献1问题与挑战 Saito提出了一种由ttt参数化的二元交叉熵损失，它可以将未知目标样本与已知目标样本中分离。然而，如何理解二元交叉熵损失仍然是个谜。2本文贡献作者利用Kullback-Leiber（KL）距离提供了对二进制交叉熵损失的深刻理解；并进一步提出

iQoMo·2022-11-23 01:05

Zotero 超好用插件的下载链接及配置方法（PDF-translate/ZotFile/茉莉花/Zotero Scihub）

）插件二：文献附件管理（ZotFile）插件三：中文文献插件（茉莉花）插件四：Sci-Hub自动下载文献（ZoteroScihub）附：百度网盘链接和CSDN链接前言前段时间Zotero更新后，将文献阅读器集成进去了

PanyCG_pc·2022-11-23 01:55

Zotero下载安装！浏览器以及翻译插件分享！

Question：合适的文献管理软件对于我们这些研究生小白来说是非常必要的，特别是对于初学者来说，本人之前一直是用wps作为自己的文献阅读工具，但是wps的界面不够整洁，也不够方便，更重要的是文献阅读多了后

Beam-ice·2022-11-23 01:25

文献阅读笔记——《Plug-and-Play Image Restoration with Deep Denoiser Prior》

Plug-and-PlayImageRestorationwithDeepDenoiserPrior基于深度去噪先验的即插即用图像恢复DOI：10.1109/TPAMI.2021.3088914Keywords：DenoiserPrior,ImageRestoration,ConvolutionalNeuralNetwork,HalfQuadraticSplitting,Plug-and-Play

叉叉嚏·2022-11-22 21:35

[文献阅读]—Improving Massively Multilingual Neural Machine Translation and Zero-Shot Translation

前言论文地址：https://aclanthology.org/2020.acl-main.148.pdf代码地址：https://github.com/bzhangGo/zero前人工作&存在问题模型容量问题，前人工作：要么共享模型的部分，剩下部分是语言特异的，限制了可拓展性；要么借助一些表示翻译方向的信息，完成全共享，它们把不同语言编码到同一空间，忽略了语言的多样性；保留语言多样性的一些工作：

Muasci·2022-11-22 20:37

[文献阅读] Sparsity in Deep Learning: Pruning and growth for efficient inference and training in NN

文章目录1.前言2.OverviewofSparsityinDeepLearning2.1Generalization2.2performanceandmodelstorage2.3whatcanbesparsified?2.4whentosparsify2.5InputFeatureSelection2.6Ensembles3.PruningCriteria-HowtoSelectElement

Muasci·2022-11-22 20:37

[文献阅读]—Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation

前言论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.04558v1.pdf代码地址：无233前人工作&存在问题前人实现multilingualNMT的方法：为每一个target语言定义一个单独的decoder和attention(one2many)为每一个source语言定义一个单独的encoder和attention(many2one)为每一个source语言定义一个encode

Muasci·2022-11-22 20:07

[文献阅读]—一篇不错的低资源机器翻译综述(Neural Machine Translation for Low-Resource Languages: A Survey)

文章目录前言时间线技术数据增强（dataaugmentation）基于单词、短语替换的数据增强（坑1）基于回译的数据增强平行语料挖掘无监督机器翻译（unsupervisedNMT）初始化回译判别分类器半监督机器翻译（semi-supervisedNMT）使用单语来产生伪平行语料使用单语来产生语言模型改变NMT训练目标来利用单语（坑3）多任务学习对偶学习多语言机器翻译（multilingualNMT

Muasci·2022-11-22 20:07

【文献阅读】Local and Central Differential Privacy in FL

论文标题：LocalandCentralDifferentialPrivacyforRobustnessandPrivacyinFederatedLearning关键词：LocalDifferentialPrivacy；CentralDifferentialPrivacy；FL类似综述+实验论文，主要讲了在FL场景下LocalDifferentialPrivacy（LDP）和CentralDiff

学渣渣渣渣渣·2022-11-22 18:43

文献阅读三—Deep Text Classification Can be Fooled

题目：DeepTextClassificationCanbeFooled作者：BinLiang,HongchengLi,MiaoqiangSu,PanBian,XirongLiandWenchangShi期刊会议：IJCAI-18（CCFA）注：这篇文章我只提取了对我有用的部分，没有全文进行记录，如果想要学习这篇文章请直接阅读原文摘要我们提出了一种有效的方法来构建文本对抗样本，揭示了一个重要但

江_小_白·2022-11-22 18:40

文献阅读——Comparing SNNs and RNNs on Neuromorphic Vision Datasets: Similarities and Differences 整理总结

题目：ComparingSNNsandRNNsonNeuromorphicVisionDatasets:SimilaritiesandDifferences期刊会议：NeuralNetworks2020（CCFB）完整翻译链接：https://blog.csdn.net/qq_45193988/article/details/127859148摘要及背景：记录无帧尖峰事件的神经形态数据因其时空

江_小_白·2022-11-22 18:40

文献阅读二—Robsut Wrod Reocginiton via Semi-Character Recurrent Neural Network

题目：RobsutWrodReocginitonviaSemi-CharacterRecurrentNeuralNetwork作者：KeisukeSakaguchiKevinDuhMattPostBenjaminVanDurme出处：AAAICCFA摘要人类的语言处理机制通常比计算机更健壮。心理语言学文献中的CmabridgeUinervtisy（剑桥大学）效应证明了这样一种强大的文字处理机制，在

江_小_白·2022-11-22 18:39

谣言检测文献阅读一A Review on Rumour Prediction and Veracity Assessment in Online Social Network

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks

江_小_白·2022-11-22 18:09

文献阅读——Comparing SNNs and RNNs on Neuromorphic Vision Datasets: Similarities and Differences

题目：ComparingSNNsandRNNsonNeuromorphicVisionDatasets:SimilaritiesandDifferences期刊会议：NeuralNetworks2020（CCFB）摘要记录无框架棘波事件的神经形态数据因其时空信息成分和事件驱动的处理方式而受到广泛关注。脉冲神经网络(SNNs)代表了一族用于神经形态计算的具有时空动力学的事件驱动模型，这些模型在神

江_小_白·2022-11-22 18:28

专利培训课程笔记

第一节发明创新的基本概念什么是发明创新三种类型：发明、实用新型、外观设计权利要求是什么权利要求书说明书说明书附图第二节专利文献阅读阅读顺序泛读----摘要、附图摘要关注点：技术领域，技术问题，技术方案、

无言89·2022-11-22 15:00

高光谱数据读取

H5PY格式读取方法：file_name=root_path+".mat"mat=h5py.File(file_name)img_h5=mat["image"]img_np=np.array(img_h5)img_np=img_np.transpose(0,2,1)#img_np=img_np/1.0img_var=torch.from_numpy(img_np).type(dtype)img_s

guguu1·2022-11-22 07:44

Hyperspectral Image Super-Resolution via Non-Negative Structured Sparse Representation论文阅读笔记(PART)

HyperspectralImageSuper-ResolutionviaNon-NegativeStructuredSparseRepresentation论文阅读笔记II.PROBLEMFORMULATION本文目标：从一幅LR高光谱图像和一副同样场景的

南方有乔木·2022-11-22 06:36

Superpixel-based Noise Robust Sparse Unmixing of Hyperspectral Image （2021）

基于超像素的高光谱图像噪声鲁棒稀疏解混摘要:高光谱图像稀疏解混(SU)是一种半监督方法，其目标是找到预先已知的光谱库的最优子集来表示高光谱图像中的每个像素。

m0_51414342·2022-11-22 06:33

高光谱分类 Hyperspectral image (HSI) classification

目录HSI模型1.获得数据、引入基本函数库2.定义HybridSN类3.创建数据集4.开始训练5.测试6.显示分类结果7.注意力机制8.参考文献HSI模型1.获得数据、引入基本函数库!wgethttp://www.ehu.eus/ccwintco/uploads/6/67/Indian_pines_corrected.mat!wgethttp://www.ehu.eus/ccwintco/uplo

Nicolas XL·2022-11-22 06:52

文献阅读 DeepReflect: Discovering Malicious Functionality through Binary Reconstruction

其他可参考链接：DeepReflect：通过二进制重构标识具体恶意行为-知乎[论文阅读](20)USENIXSec21DeepReflect：通过二进制重构发现恶意行为（恶意代码ROI分析经典）_Eastmount的博客-CSDN博客_deepreflecthttps://www.csdn.net/tags/MtjaAgzsNDA1MDMtYmxvZwO0O0OO0O0O.htmlDeepRefl

知有cxy·2022-11-22 05:46

【文献阅读】3-MOABB: trustworthy algorithm benchmarking for BCIs 2018

Iron_vik·2022-11-22 05:42

【文献阅读】1-Underwater object detection using Invert Multi-Class Adaboost with deep learning

使用多反转级Adaboost算法实现水下目标检测摘要关键词背景创新点方法实验结论与不足参考摘要本文提出了一种新新的水下目标识别算法，基于深度学习的Sample-WeIghtedhyPErNetwork(SWIPENet)神经网络，加上新的样本加权损失函数InvertMulti-ClassAdaboost(IMA)进行样本重新加权的识别方法。关键词水下目标识别，多反转级Adaboost，样本重新加权

Iron_vik·2022-11-22 05:12

【文献阅读】2-Deep learning-based electroencephalography analysis a systematic review-2019