（long-tail）论文阅读第26页

论文阅读-Group-based Fraud Detection Network on e-Commerce Platforms

目录摘要1Introduction2BACKGROUNDANDRELATEDWORK2.1Preliminaries2.2RelatedWorks3MODEL3.1StructuralFeatureInitialization3.2FraudsterCommunityDetection3.3TrainingObjective4EXPERIMENT4.1ExperimentalSetup4.2Pre

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-25 01:17

ReadPaper论文阅读工具

之前看文献一直用的EndNote嘛，但是突然发现了它的一个弊端，就是说每次没看完退出去之后，下次再接着看的时候它不能保留我上一次的位置信息，又要重头开始翻阅，这让我感到很烦躁哈哈。（当然也不知道是不是我哪里没有设置成功或者是怎么样）然后就又了解到了ReadPaper，这个好用多了，简单介绍一下网页版的ReadPaper吧。去浏览器搜索“readpaper官网”：点击进入网页版就够用了：扫码登录：登

每天都是被迫学习·2023-09-25 00:26

【论文阅读】内存数据库并发控制算法的实验研究

内存数据库并发控制算法的实验研究原文链接jos.org.cn/jos/article/pdf/6454摘要并发控制算法的基本思想归纳为"先定序后检验”，基于该思想对现有各类并发控制算法进行了重新描述和分类总结，于在开源内存型分布式事务测试床3TS上的实际对比实验。3TS:3TS:TencentTransactionProcessingTestbedSystem（简称3TS），是腾讯公司CynosD

Tcoder-l3est·2023-09-24 23:07

异常检测综述

论文阅读_异常检测综述论文发表于2009年，典型的综述文章，快速了解异常检测的定义，用途，方法……发表时间比较早，是机器学习异常检测方法的总结。正文50多页，比较长。

xieyan0811·2023-09-24 09:00

论文阅读和模型解读 UltraGCN: Ultra Simplification of Graph Convolutional Networks for Recommendation

论文阅读：UltraGCN:UltraSimplificationofGraphConvolutionalNetworksforRecommendation核心代码注释解读个人认为这篇论文的主要贡献点就是用几个

怼怼是酷盖·2023-09-24 00:10

[论文阅读]YOLOV1:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection

摘要我们提出了YOLO，一种新的目标检测方法。之前的目标检测工作重新使用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测表述为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类别概率。由于整个检测管道是一个单一的网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。我们的统一架构非常快。我们的基础的YOLO模型以每秒45帧的速度实时处理图像。该网络的一个更小版本，Fasr

不是吧这都有重名·2023-09-23 13:35

论文阅读：AugGAN: Cross Domain Adaptation with GAN-based Data Augmentation

Abstract基于GAN的图像转换方法存在两个缺陷：保留图像目标和保持图像转换前后的一致性，这导致不能用它生成大量不同域的训练数据。论文提出了一种结构感知(Structure-aware)的图像转换网络(image-to-imagetranslationnetwork)。ProposedFramework为了将图像正确地转换，我们需要编码信息包含：1）相互风格信息（Mutualstyle）2）结

BlueagleAI·2023-09-23 08:15

20-4-4论文阅读：Conditional time series forecasting with convolutional neural networks

卷积神经网络的条件时间序列预测摘要我们提出了一种基于最新深度卷积WaveNet架构的条件时间序列预测方法。拟议的网络包含堆叠的卷积堆栈，使它们可以在预测时访问广泛的历史记录，ReLU激活函数和条件是通过将多个卷积滤波器并行应用于单独的时间序列来执行的，从而可以快速处理数据和利用多元时间序列之间的相关结构。我们使用S＆P500，波动率指数，CBOE利率和几种汇率来无条件和有条件地对卷积网络的性能进行

AllTimeStudy·2023-09-23 05:53

【AutoML--模型搜索】论文阅读：Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment

文章目录1.论文概要2.研究背景和动机3.OFA的网络设计3.1ArchitectureSpace(网络配置空间)3.2训练OFA网络3.2.1NaiveApproach3.2.2ProgressiveShrinking(渐进收缩)3.3子网络搜索3.4附：如何实现CNN的参数压缩4.总结1.论文概要论文下载地址：Once-for-All:TrainOneNetworkandSpecializei

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-09-23 03:44

论文阅读：Learning quadrupedal locomotion over challenging terrain（SCIENCE ROBOTICS 2020）

简介项目链接：https://leggedrobotics.github.io/rl-blindloco/像LiDAR和相机等外部传感器无法感知地面的诸如摩擦和顺应性等物理特性，在雪地、覆满植被的具有挑战性的地形下，需要将机器人的本体感受作为输入，控制器快速产生针对如保持平衡，避免自我碰撞等等多个目标的全身轨迹规划。材料与方法策略训练：首先利用特权信息XtX_tXt包括机器人的当前状态、地形信息以

u小鬼·2023-09-22 10:45

【Spatial-Temporal Action Localization（七）】论文阅读2022年

文章目录1.TubeR:TubeletTransformerforVideoActionDetection摘要和结论引言：针对痛点和贡献模型框架TubeREncoder：TubeRDecoder：Task-SpecificHeads：2.HolisticInteractionTransformerNetworkforActionDetection摘要和结论引言：针对痛点和贡献模型框架实验思考不足之

三木今天学习了嘛·2023-09-22 09:50

论文阅读-MGTAB: A Multi-Relational Graph-Based Twitter Account DetectionBenchmark

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-22 06:44

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:21

多选项问题候选评估

覆盖了各种学科和领域2sciq数据集一些论文阅读1DistractorGenerationforChineseFill-in-the-blankItems2017Proceedingsofth

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:50

Language Adaptive Weight Generation for Multi-task Visual Grounding 论文阅读笔记

LanguageAdaptiveWeightGenerationforMulti-taskVisualGrounding论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1指代表达式理解3.2指代表达式分割

乄洛尘·2023-09-21 14:06

【Spatial-Temporal Action Localization（六）】论文阅读2021年

文章目录1.MultiSports:AMulti-PersonVideoDatasetofSpatio-TemporallyLocalizedSportsActions摘要和结论引言：针对痛点和贡献数据特点2.Actor-Context-ActorRelationNetworkforSpatio-TemporalActionLocalization摘要和结论引言：针对痛点和贡献模型框架实验3.Re

三木今天学习了嘛·2023-09-21 10:39

论文阅读_大语言模型_Llama2

英文名称:Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels中文名称:Llama2：开源的基础模型和微调的聊天模型文章:http://arxiv.org/abs/2307.09288代码:https://github.com/facebookresearch/llama作者:HugoTouvron日期:2023-07-19引用次数:1101读后感这是一篇77页

xieyan0811·2023-09-21 10:57

“基于自注意力生成对抗网络的人物姿态迁移技术”论文阅读

本文以生成对抗网络为基础，提出了基于自注意力生成对抗网络人物姿态迁移模型。自注意力是一种用于在序列数据中捕捉不同位置之间的关系和依赖性的注意力机制，它能让模型在处理序列数据时，根据序列中不同位置之间的相互关系，动态地分配不同位置的重要性权重。这使得模型能够更加有效地关注与当前位置相关的上下文信息，从而更好地捕捉到序列中的长距离依赖关系。生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器（Gener

MT53·2023-09-21 06:17

【论文阅读 08】Defect Detection in Electronic Surfaces Using Template-Based Fourier Image Reconstruction

比较老的一篇论文，基于模板的傅里叶图像重建电子表面的缺陷检测关键词：缺陷检测，傅里叶变换(F.T.)、机器视觉、印刷电路板(PCB)、模板匹配。总结：1Abstract一种用于检测和定位非周期性模式图像中小缺陷的新方法。在电子工业中，例如在印刷电路板或集成电路芯片的图像中，通常需要找到并识别微小的缺陷。传统的模板匹配技术通常在图像的局部像素信息上工作，因此对于几何变化、光照变化以及随机噪声非常敏感

不菜不菜·2023-09-21 06:14

【论文阅读 09】融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测

2021年中国图象图形学报摘要背景：视频异常行为检测是智能监控技术的研究重点，广泛应用于社会安防领域。当前的挑战之一是如何提高异常检测的准确性，这需要有效地建模视频数据的空间维度和时间维度信息。生成对抗网络（GANs）因其结构优势而被广泛应用于视频异常行为检测。方法：本文提出了一种改进的生成对抗网络方法，用于视频异常行为检测。该方法在生成对抗网络的生成网络U-net部分引入了门控自注意力机制，用于

不菜不菜·2023-09-21 06:05

新闻推荐论文笔记(2):Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning

IJCAI2019论文清北与微软亚研出品image.png本文为自己的论文阅读笔记，如有错误欢迎指正，转载请联系笔者最近在研究新闻推荐的新方法，本文为系列文章的第二篇，前文请见https://www.jianshu.com

阿瑟_TJRS·2023-09-20 20:49

【论文阅读 07】Anomaly region detection and localization in metal surface inspection

比较老的一篇论文，金属表面检测中的异常区域检测与定位总结：提出了一个找模板图的方法，使用SIFT做特征提取，姿态估计看差异有哪些，Hough聚类做描述符筛选，仿射变换可视化匹配图之间的关系，提出一个搜索方法（降低图像分辨率、设定对比度和匹配数量阈值，指定排名表）。找到这个模板图之后就跟异常图相减，得到残差图像，再提取SIFT关键点，这些关键点对应于图像的异常部位。1Abstract这个实验使用了一

不菜不菜·2023-09-20 09:48

【论文阅读】Unified Multi-Dimensional Automatic Evaluation for Open-Domain Conversations with LLMs

前言该文章提出一种利用大模型对open-domain对话进行评估的方法。主要利用一个Prompt，来指示LLMs一次性输出相应的多个指标原文地址：LLM-Eval:UnifiedMulti-DimensionalAutomaticEvaluationforOpen-DomainConversationswithLargeLanguageModels方法基于大模型，提出一个unifiedmulti-

长命百岁️·2023-09-20 09:17

【论文阅读】检索增强发展历程及相关文章总结

文章目录前言Knn-LMInsightMethodResultsDomainAdaptionTuningNearestNeighborSearchAnalysisREALMInsightsMethodKnowledgeRetrieverKnowledge-AugmentedEncoderExpResultAblationStudyCaseStudyDPRInsightMethodExperimen

长命百岁️·2023-09-20 09:12

【论文阅读 08】Adaptive Anomaly Detection within Near-regular Milling Textures

2013年，太老了，先不看比较老的一篇论文，近规则铣削纹理中的自适应异常检测1Abstract在钢质量控制中的应用，我们提出了图像处理算法，用于无监督地检测隐藏在全局铣削模式内的异常。因此，我们考虑了基于全局傅里叶的方法和局部剪切波分解来阻尼铣削纹理。这些基于频率的方法与空间域基于模板的自相关进行了比较。作为一种替代方法，所谓的匹配追踪是通过联合傅立叶和基于小波的字典提出的，可以同时利用全局铣削槽

不菜不菜·2023-09-20 09:40

《The Dilemma of Parameterizing Propagation Time in Blockchain P2P Network》论文阅读笔记

paperAbstract无权限区块链上的传播时间对分散系统的稳定性和性能起着重要作用。在分散的对等网络中，大量的活动被传播到整个节点，从而造成传播延迟。系统的稳定性首先是我们关心的问题。传播延迟为攻击者应用其协议提供了机会。无论是不经过适当的计算直接加速还是减速传播时间，都会给整个区块链系统带来诸多负面影响。在本文中，我们详细地回顾和阐述了在这样一个系统中与传播时间有关的几个参数。我们从数据通信

甸仔向前冲·2023-09-20 06:59

【Spatial-Temporal Action Localization（四）】论文阅读2019年

文章目录1.YouOnlyWatchOnce:AUnifiedCNNArchitectureforReal-TimeSpatiotemporalActionLocalization摘要和结论引言：针对痛点和贡献相关工作模型框架实验2.STEP:Spatio-TemporalProgressiveLearningforVideoActionDetection摘要和结论引言：针对痛点和贡献模型框架Sp

三木今天学习了嘛·2023-09-20 02:37

论文阅读：《Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation》

真真真好久没有更新论文阅读了（论文也在库存状态……）一下子就六月底了这个月真的好快但希望这个月的努力会有收获！

LiBiscuit·2023-09-19 23:35

【论文阅读 06】A Vision Based System for Anomaly Detection and Classification in Additive Manufacturing

2019IEEEConferenceonSustainableUtilizationandDevelopmentinEngineeringandTechnologies(CSUDET)一个会议增材制造异常检测与分类基于视觉的系统1Abstract本文提出了一种在3D打印机上安装基于视觉的系统的方法，以便在打印过程中检测和分类异常。因此，引入质量监测检查打印过程，以确保发生缺陷最小，如果出现缺陷，减

不菜不菜·2023-09-19 10:21

[论文阅读]A ConvNet for the 2020s

摘要视觉识别的咆哮的20年代开始于ViTs的引入，它很快取代了卷积神经网络，成为最先进的图像分类模型。另一方面，一个原始的ViT在用于一般的比如目标识别和语义分割的计算机视觉任务的时候面临困难。层次Transformer(例如，Swin-Transformer)，它重新引入了几个卷积神经网络先验，使Transformer作为通用视觉主干实际上可行，并在各种视觉任务中表现出卓越的性能。然而，这种混合

不是吧这都有重名·2023-09-19 10:51

论文阅读 - Natural Language is All a Graph Needs

目录摘要IntroductionRelatedWork3InstructGLM3.1Preliminary3.2InstructionPromptDesign3.3节点分类的生成指令调整3.4辅助自监督链路预测4Experiments4.1ExperimentalSetup4.2MainResults4.2.1ogbn-arxiv4.2.2Cora&PubMed4.3AblationStudy4.

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-19 10:49

【论文阅读 05】图像异常检测研究现状综述

1图像异常检测任务图像异常检测任务根据异常的形态可以分为定性异常的分类和定量异常的定位两个类别.定性异常的分类：整体地给出是否异常的判断，无需准确定位异常的位置。如图2左上图所示,左侧代表正常图像,右侧代表异常图像,在第1行中,模型仅使用服饰数据集中衣服类型的样本进行训练，则其他类别的样本图像(鞋子等)对模型来说都是需要检测的异常样本,因为他们在纹理、结构和语义信息等方面都不相同.又或者如第2行所

不菜不菜·2023-09-19 10:19

论文阅读：轻量级网络之shuffleNetV2—— ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design

文章是去年的，但是感觉思路很清晰，被说服了，觉得超牛逼。之前没有好好看，真的是打脸max。还是要好好看论文啊，不要就听名字。这篇文章主要是对v1的改进。思考向，flops是衡量一个model速度的唯一考量么？当然不是啦，还有计算平台以及内存访问代价（memoryaccesscost,MAC）等等等。所以呢，就有了v2,并且提出了一些设计模型的通用准则。现有的度量计算复杂度的指标是flops，也就是

涂山容容·2023-09-19 04:24

论文阅读--You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery

Title:YouOnlyLookTwice:RapidMulti-ScaleObjectDetectionInSatelliteImageryAbstract:Detectionofsmallobjectsinlargeswathsofimageryisoneoftheprimaryproblemsinsatelliteimageryanalytics.Whileobjectdetectioni

追忆苔上雪·2023-09-18 19:22

Retinexformer 论文阅读笔记

Retinexformer:One-stageRetinex-basedTransformerforLow-lightImageEnhancement清华大学、维尔兹堡大学和苏黎世联邦理工学院在ICCV2023的一篇transformer做暗图增强的工作，开源。文章认为，Retinex的I=R⊙LI=R\odotLI=R⊙L假设干净的R和L，但实际上由于噪声，并不干净，所以分别为L和R添加干扰项，

ssf-yasuo·2023-09-18 19:26

《META KNOWLEDGE CONDENSATION FOR FEDERATED LEARNING》

论文阅读《METAKNOWLEDGECONDENSATIONFORFEDERATEDLEARNING》挺有槽点的一篇论文，公式的符号感觉挺乱的，细节也没有交代清楚，而且方法堆砌得有点多。

volcanical·2023-09-18 17:30

GODIVA论文阅读

论文链接：GODIVA:GeneratingOpen-DomaInVideosfromnAturalDescriptions文章目录摘要引言相关工作Video-to-videogenerationText-to-imagegenerationText-to-videogenerationGODIVA方法逐帧视频自动编码器GODIVA视频生成器实验数据集评价指标自动评估指标人工评估指标实施细节定性结

zzfive·2023-09-18 05:37

NICE-SLAM: Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM论文阅读记录

参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/582821039论文阅读Nice-slam的四个目标实时合理预测：传统方法无法做到大场景有效：iMAP或是learning-based方法均未能实现的

weixin_47343723·2023-09-17 23:50

论文阅读：EasyMesh: An efficient method to reconstruct 3D mesh from a single image

文章目录AbstractIntroductionRelatedwork3D视觉中的生成对抗网络。3DshapereconstructionMethoddescription3Dshapegenerator3DshapediscriminatorViewpointestimation（视点估计）剪影图像重新渲染(Silhouetteimagere-rendering)从几何图像重建表面（Surfac

live_for_myself·2023-09-17 23:46

论文阅读：SPPnet：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

文章目录1、网络总述2、为什么CNN需要固定的输入3、crop与wrap4、Visualizationofthefeaturemaps.5、不同池化尺度下的win与stride计算6、Multi-sizetraining7、Full-imageRepresentationsImproveAccuracy8、SPPnet应用到目标检测上9、模型集成：ModelCombinationforDetect

贾小树·2023-09-17 19:41

Self-paced Multi-grained Cross-modal Interaction Modeling for Referring Expression Comprehension论文阅读

Self-pacedMulti-grainedCross-modalInteractionModelingforReferringExpressionComprehension论文阅读笔记一、Abstract

乄洛尘·2023-09-17 13:32

《MixConv--混合的深度卷积核》论文阅读笔记

MixNet 这篇文章来自谷歌大脑，是最近（19年7月）刚挂出来的，然后应该是发表在了BMVC2019上。原文可见MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels。摘要深度卷积在现代高效卷积神经网络中越来越受欢迎，但其核大小却常常被忽略。在本文中，我们系统地研究了不同核大小的影响，并观察到将不同尺寸核的优点结合起来可以获得更好的精度和效率。在此基础上，我们提出

JR_Chan·2023-09-17 07:55

【论文阅读】Untargeted Backdoor Attack Against Object Detection（针对目标检测的无目标后门攻击）

文章目录一.论文信息二.论文内容0.摘要1.论文概述2.背景介绍3.作者贡献4.重点图表一.论文信息论文题目：UntargetedBackdoorAttackAgainstObjectDetection（针对目标检测的无目标后门攻击）发表年份：2023-ICASSP（CCF-B）作者信息：ChengxiaoLuo（清华大学深圳国际研究生院）YimingLi（清华大学深圳国际研究生院）YongJia

AISecurity盐究员·2023-09-17 05:16

【论文阅读】Cornus: Atomic Commit for a Cloud DBMS with Storage Disaggregation

CornusPaperPreknowledgeShare-NothingRelatedWorkCornus:AtomicCommitforaCloudDBMSwithStorageDisaggregationABSTRACT传统2PC存在两个限制（缺点）LongLatency：longlatencyduetotwoeagerlogwritesonthecriticalpath？（性能问题：无论是在

Tcoder-l3est·2023-09-17 04:24

论文阅读之Robot Learning System Based on Adaptive Neural Control and Dynamic Movement Primitives

论文阅读其实就是用自己的话讲一遍，然后理解其中的方法0、论文基本信息为什么阅读这篇论文：因为它获得了2022年度IEEETNNLS最佳论文奖，年度唯一最佳论文奖(OutstandingPaperAward

Time_Memory_cici·2023-09-16 21:54

[论文阅读] SADGA: Structure-Aware Dual Graph Aggregation Network for Text-to-SQL

“SADGA:Structure-AwareDualGraphAggregationNetworkforText-to-SQL”是一篇text2sql领域的论文，发布于NeurIPS2021。原文链接：https://arxiv.org/abs/2111.00653项目代码链接：https://github.com/DMIRLAB-Group/SADGA总体概括文章内容就是——文章使用图结构作为q

__Wwinky·2023-09-16 06:06

【Spatial-Temporal Action Localization（一）】认识时空动作定位

文章目录任务定义任务难点数据集任务现状评估指标可以思考的创新的角度不错的博客，还有框架推荐南京大学开源MultiSports：面向体育运动场景的细粒度多人时空动作检测数据集…论文阅读推荐、VideoUnderstanding

三木今天学习了嘛·2023-09-16 02:05

【Spatial-Temporal Action Localization（三）】论文阅读2018年

文章目录1.AVA:AVideoDatasetofSpatio-temporallyLocalizedAtomicVisualActions时空局部原子视觉动作的视频数据集摘要和结论模型框架思考不足之处时间信息对于识别AVA类别有多重要？定位与识别相比有何挑战性？哪些类别具有挑战性？训练样本的数量有多重要？2.AProposal-BasedSolutiontoSpatio-TemporalActi

三木今天学习了嘛·2023-09-16 02:04

【论文阅读系列】NWD-Based Model | 小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA) 计算机视觉

NWD-BasedModel|小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA)计算机视觉参考：博客1知乎2在这里进行纪录分享，这是有用的资料，避免之后再寻找相当麻烦。小目标检测是一个非常具有挑战性的问题，因为小目标只包含几个像素大小。作者证明，由于缺乏外观信息，最先进的检测器也不能在小目标上得到令人满意的结果。作者的主要观察结果是，基于IoU(IntersectionoverUni

北屿白·2023-09-15 08:28

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