（long-tail）论文阅读

【论文阅读】Conversational Memory Networkfor Emotion Recognition in Dyadic Dialogue Videos

论文题目：ConversationalMemoryNetworkforEmotionRecognitioninDyadicDialogueVideos论文链接：https://aclanthology.org/N18-1193/论文代码：conv-emotion/CMNatmaster·declare-lab/conv-emotion·GitHub前言自从Web2.0出现以来，对话视频已经通过电影
weixin_45420890·2023-01-23 10:05

【论文阅读】Multi-Modal Sarcasm Detection Based on Contrastive Attention Mechanism

论文标题：Multi-ModalSarcasmDetectionBasedonContrastiveAttentionMechanism来源：NLPCC2021论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.15153动机随着视频通信的普及，多模态场景分析受到了广泛关注。在目前的多模态反讽识别中，存在着一个关键的问题：如何对话语中存在的模态间的不一致性进行建模（例如，文本表达的是赞
weixin_45420890·2023-01-23 10:05

【论文阅读】Convolutional MKL Based MultimodalEmotion Recognition and Sentiment Analysis

论文标题：ConvolutionalMKLBasedMultimodalEmotionRecognitionandSentimentAnalysis论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/7837868摘要本文针对多模态情绪识别和情感分析的问题，提出了一种新的方法（深度卷积神经网络）从文本和视频的模态提取特征。并且设计了一个MultipleKernelL
weixin_45420890·2023-01-23 10:35

论文阅读一、Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis

论文题目：TensorFusionNetworkforMultimodalSentimentAnalysis来源：EMNLP_2017论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.07250.pdf论文代码https://github.com/Justin1904/TensorFusionNetworks为了解决模态内的动态不稳定，作者提出了一种新的模型TensorFusionN
Y-yun·2023-01-23 10:35

【论文阅读】Fusing Audio, Visual and Textual Clues for Sentiment Analysis from Multimodal Content

Motivations随着社交媒体的普及，用户倾向于用视频来表达他们对产品的看法，因此，单单只对文本进行情感识别已经满足不了现在的智能系统，而且视频数据中可能包含更多的线索，视频中的音频数据表达的是说话者的语气，而视觉数据传递的是面部表情，这反过来有助于理解用户的情感状态。因此作者提出了一种新的多模态情感分析方法，从音频、视觉和文本中提取不同的特征，然后分别采用特征级和决策级两种融合方式来对不同模
weixin_45420890·2023-01-23 10:05

【论文阅读】Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis

论文题目：TensorFusionNetworkforMultimodalSentimentAnalysis来源：EMNLP_2017论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.07250.pdf论文代码：https://github.com/Justin1904/TensorFusionNetworks摘要以往的多模态情感分析的工作中并没有直接考虑模态内和模态间的动态，而是执
weixin_45420890·2023-01-23 10:32

论文阅读：cvpr2020 行人重识别 Relation-Aware Global Attention

Relation-AwareGlobalAttentionforPersonRe-identification阅读笔记作者：ZhizhengZhang，CuilingLan，WenjunZeng，XinJin，ZhiboChen来源：CVPR2020文章链接：https://arxiv.org/pdf/1904.02998v1.pdf代码链接：https://github.com/microsof
zqx951102·2023-01-22 23:09

论文阅读：recent trends in deep learning based natural language processing

作者通过本文概述了2017年深度学习技术在NLP领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017年是NLP领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一趋势还会持续下去。转载：http://www.sohu.com/a/210427622_465975近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现
暴躁的猴子·2023-01-22 13:12

网络模型剪枝-论文阅读《Pruning Filters For Efficient Convnets》

之前的两篇分别讲了剪枝的权重剪枝和神经元剪枝，这篇是专门针对CNN卷积核进行剪枝的，还是挺有针对性和有效的，建议大家去看下原文。Introduction论文首先指出了现有剪枝网络的两个主要问题：一个是有些剪枝方法在剪枝后并不能减少计算时间，因为大多数的剪枝操作是在计算量不大的FC层完成的；另一个问题是，有些能剪枝CNN的方法在剪枝后需要使用单独的稀疏网络框架（BLAS）甚至专门的硬件上才能运行。所
AManFromEarth·2023-01-22 12:25

[论文阅读] (26) 基于Excel可视化分析的论文实验图表绘制总结——以电影市场为例

《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行，加油。前文详细介绍了向量表征系列文章，从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和Graph2vec，再到Asm2vec和Log2vec。这篇文章将描述Excel可视化分析的基本知识
Eastmount·2023-01-22 07:16

密文检索论文阅读

文章目录EnablingEfficientandGeometricRangeQueryWithAccessControlOverEncryptedSpatialData摘要系统模型、威胁模型和安全要求SystemModelThreatModelandSecurityRequirementsPRELIMINARIESSecurekNNComputationOrder-PreservingEncryp
Juli_Eyre·2023-01-21 19:41

联邦学习相关论文阅读

ATaxonomyofAttacksonFederatedLearning联邦学习是一个隐私设计的框架，它可以从分散的数据源中训练深度神经网络，但它充满了无数的攻击面。我们提供了最近对联邦学习系统的攻击的分类，并详细说明了在联邦学习环境中对更健壮的威胁建模的需求。我们的工作的不同之处在于，我们寻求解决与联邦学习相关的高度特定的安全和隐私问题，并提出了几种解决方案来应对这些威胁。展望未来，解决这些关
Juli_Eyre·2023-01-21 19:10

基于自适应降噪的深度神经网络对抗图像检测【论文阅读】

近年来，许多研究表明，深度神经网络(DNN)分类器可能会被对抗性示例所欺骗，这种对抗性示例是通过对原始样本引入一些扰动来设计的。据此，提出了一些强大的防御技术。然而，现有的防御技术往往需要修改目标模型或依赖于攻击的先验知识。在本文中，我们提出了一种直接的方法来检测对抗图像的例子，它可以直接部署到现成的DNN模型未经修改。我们把对图像的扰动看作是一种噪声，并引入标量量化和平滑空间滤波两种经典的图像处
Juli_Eyre·2023-01-21 19:39

【论文阅读】Density estimation using Real NVP

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.9.17⏰最近更新时间：2022.9.17本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz文章目录前言@[toc]1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览自由阅读5.模型定义（原文第三章）5.1变量公式变化5.2耦合层5.3性质5.4掩盖卷积5.5组合耦合层5.6多尺度结
睡晚不猿序程·2023-01-21 16:32

【论文阅读】Hiding Images in Plain Sight： Deep Steganography

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.9.9⏰最近更新时间：2022.9.9本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz文章目录前言1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览自由阅读5.架构以及误差传播6.总结、预告6.1总结6.2预告1.内容简介论文标题：HidingImagesinPlainSight:
睡晚不猿序程·2023-01-21 16:31

【论文阅读】Invertible Denoising Network A Light Solution for Real Noise Removal

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.9.12⏰最近更新时间：2022.9.12本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz文章目录前言1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览自由阅读5.可逆去噪网络（原文第三章）5.1可逆神经网络5.2INN的去噪应用的困难5.3设计理念5.4网络结构6.实验部分（原文
睡晚不猿序程·2023-01-21 16:31

【论文阅读】StegaStamp: Invisible Hyperlinks in Physical Photographs

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.7.27⏰最近更新时间：2022.7.27本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz目录文章目录前言1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览4.1总结5.自由阅读5.1为了实现在现实世界的鲁棒性进行的训练（原文第三章）5.1.1透视变换5.1.2运动和失焦模糊5.1
睡晚不猿序程·2023-01-21 16:01

【超分辨率】《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》论文阅读...

1.摘要在图像超分辨领域，卷积神经网络的深度非常重要，但过深的网络却难以训练。低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了网络的表示能力。为了解决上述问题，作者提出了一个深度残差通道注意力网络（RCAN）。特别地，作者设计了一个残差中的残差（RIR）结构来构造深层网络，每个RIR结构由数个残差组（RG）以及长跳跃连接（LSC）组成，每个RG则包含一些残差块和短跳跃连
不可能打工·2023-01-21 15:57

论文阅读|ViTPose

ViTPose:SimpleVisionTransformerBaselinesforHumanPoseEstimation代码目录AbstractIntroductionMethodSimplevisiontransformerbaselines.Pretraining.Finer-resolutionfeaturemaps.ExperimentAblationstudyTheinfluence
xiaoweiyuya·2023-01-21 14:09

【论文阅读】LASOR: Learning Accurate 3D Human Pose and Shape Via Synthetic Occlusion-Aware Data and Neural

1.环境配置上1.1报错1.1.1opencvcv2.error:OpenCV(4.6.0)error:(-5:Badargument)infunction‘circle’Overloadresolutionfailed:Can’tparse‘center’.Sequenceitemwithindex0hasawrongtypeCan’tparse‘center’.Sequenceitemwith
weixin_50862344·2023-01-21 14:09

【论文阅读--实时语义分割】DDRNet：Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation

用于道路场景实时准确语义分割的深度双分辨率网络摘要语义分割是自动驾驶汽车理解周围场景的关键技术。现代模型的吸引力表现通常是以繁重的计算和漫长的推理时间为代价的，这对于自动驾驶来说是无法忍受的。使用轻量级架构（编码器-解码器或双通道）或对低分辨率图像进行推理，最近的方法实现了非常快速的场景解析，甚至在单个1080TiGPU上以超过100fps的速度运行。然而，这些实时方法与基于dilationbac
magic_ll·2023-01-21 09:48

综述论文阅读”A comprehensive survey on graph neural networks“（TNNLS2020）

论文标题Acomprehensivesurveyongraphneuralnetworks论文作者、链接作者：Wu,ZonghanandPan,ShiruiandChen,FengwenandLong,GuodongandZhang,ChengqiandPhilip,SYu链接：AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks|IEEEJournals&Magaz
不吃香菜的zbw·2023-01-21 09:00

（YOLO v1）You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文阅读笔记

文章目录（YOLO）YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection论文阅读笔记2016Abstract1.Introduction2.UnifiedDetection2.1NetworkDesign2.2Training2.3Inference2.4LimitationsofYOLO3
AndyLiu1997·2023-01-20 15:56

目标检测论文阅读：CornerNet

CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.01244代码链接：https://github.com/umich-vl/CornerNetECCV2018的paperlist已经更新，想要下载的可以去这儿找。本周介绍的正是ECCV2018上的CornerNet，这篇文章借鉴了人体关键点检测的思
littleYii·2023-01-20 15:19

目标检测论文阅读：VFNet算法笔记

标题：VarifocalNet:AnIoU-awareDenseObjectDetector会议：CVPR2021论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9578034/这篇文章和GFL的工作有点相似，也是发现了NMS中用于排序的边界框分数并不合理这一问题。不过文章并不像GFL那样详细地叙述了为什么不合理，而是直截了当地提出了他们的方法，并且设计了一个新
Convolution@·2023-01-20 14:08

《论文阅读》开放域对话生成——融合个性和知识并基于检索增强的回复生成

开放域对话生成——融合个性和知识并基于检索增强的回复生成前言简介GitHub地址思路出发点相关知识语义匹配Bi-encoderCross-encoderPloy-encoderDensepassageretriever(DPR)模型架构核心思想实现细节KnowledgeSelectorPersonaSelectorQuery-EnhancedGenerator模型选择总结</
365JHWZGo·2023-01-20 14:16

《论文阅读》Hybrid Curriculum Learning for Emotion Recognition in Conversation

《论文阅读》HybridCurriculumLearningforEmotionRecognitioninConversation简介思路出发点相关知识CurriculumLearningDifficultyMeasurerTrainingSchedulerArousal-Valenceemotion
365JHWZGo·2023-01-20 13:56

Towards Facilitating Empathic Conversations in Online Mental Health Support 论文阅读笔记（一）

TowardsFacilitatingEmpathicConversationsinOnlineMentalHealthSupport论文阅读笔记（一）文章目录TowardsFacilitatingEmpathicConversationsinOnlineMentalHealthSupport
程序员小小何·2023-01-20 06:01

【论文阅读笔记|ACL2022】Query and Extract: Refining Event Extractionas Type-oriented Binary Decoding

论文题目：QueryandExtract:RefifiningEventExtractionasType-orientedBinaryDecoding论文来源：ACL2022论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.07476v1.pdf代码链接：GitHub-VT-NLP/Event_Query_Extract0摘要事件抽取通常被建模为一个多分类问题，其中事件类型和论元角色
Rose sait·2023-01-20 05:23

论文阅读23 - Mixture Density Networks(MDN)混合密度网络理论分析

MixtureDensityNetworks最近看论文经常会看到在模型中引入不确定性(Uncertainty)。尤其是MDN(MixtureDensityNetworks)在WorldModel这篇文章多次提到。之前只是了解了个大概。翻了翻原版论文和一些相关资料进行了整理。1.直观理解：混合密度网络通常作为神经网络的最后处理部分。将某种分布（通常是高斯分布）按照一定的权重进行叠加，从而拟合最终的分
SpadeA_Iverxin·2023-01-20 02:12

【论文阅读】Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach

【原文】ChunWang,ShiruiPan,RuiqiHu,GuodongLong,JingJiang,ChengqiZhang.AttributedGraphClustering:ADeepAttentionalEmbeddingApproach.Comments:AcceptedtoIJCAI-19Subjects:MachineLearning;MachineLearningCiteas:
RobinWang258·2023-01-19 21:10

论文阅读：攻击者的《银河系漫游指南》：开展对互联网资源供应商的路径外攻击以劫持互联网资源 the Hijackers‘ Guide To The Galaxy

原文链接：https://www.usenix.org/system/files/sec21-dai.pdf参考阅读：http://www.hackdig.com/09/hack-486357.htm简介：相较于一般的DNS投毒攻击，本篇论文作者聚焦于针对互联网资源供应商们的DNS投毒攻击。历史攻击事件表明，网络攻击者能够通过对供应商的DNS投毒，控制目标资源所有者在该供应商网站的账号（例如IP地
PUdd·2023-01-19 20:02

针对知识图谱嵌入（KGE）的投毒攻击【论文阅读】

目录前言一、知识图谱嵌入对抗攻击研究意义二、关于KGE的对抗攻击的研究难点和突破三、投毒攻击的设计①直接攻击②间接攻击四、实验设置和实验结果总结前言在著名的知识图谱数据集Freebase中，实体的数量超过3000万，而关系类型的数量只有1345。这导致了这样一个事实，即每种关系类型的固有特征远比实体的稳定，并且很难通过少量修改来操纵。因此，论文着重从实体的角度操纵目标事实的合理性。以此进行对抗攻击
白白净净吃了没病·2023-01-19 20:54

(1分钟速览)KBM-SLAM 论文阅读笔记

编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）这篇博客记录了上面这篇论文的学习笔记。编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）这个是本文的摘要，一眼开过去就是单目slam当今所遇到的问题，也即挑战场景对单目相机的影响以及单目相机如何解决挑战场景叭。当然单目相机+IMU可能是目前比较普遍的做法。然后又提了一下后端优化，说滤波的方法已经逐渐被淘汰，因为其计算量实在是太大，不过现在的r2li
whu_hy·2023-01-19 19:04

【论文阅读】Where Did You Learn That From? Surprising Effectiveness of Membership Inference Attacks Agains

一.论文信息题目：WhereDidYouLearnThatFrom?SurprisingEffectivenessofMembershipInferenceAttacksAgainstTemporallyCorrelatedDatainDeepReinforcementLearning（成员推理攻击在深度强化学习中对时间相关数据的惊人有效性）**发表年份：**2021**会议：**Axriv**论
qq_44848524·2023-01-19 15:13

基于消失点的相机自标定（2）

论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章
Being_young·2023-01-19 14:15

ATSS论文阅读笔记

论文题目是BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection，翻译过来就是通过自适应训练样本选择来弥合基于锚和无锚检测的差距。（弥合这个词是翻译来的，还挺不错的）摘要论文的摘要部分作者主要提出了两点。作者首先指出了基于锚和无锚检测之间存在表现差异的一个重要原因是因为这两
Mobu59·2023-01-19 14:11

论文阅读：Attention is all you need

文章目录前言前言在seq2seq中,encoder隐层的输出可以当作K,decoder隐层的输出作为Q,这里不能反过来,因为我们是根据注意力过滤掉K的内容,所以K对应encoder比如下面这张图,Q是running,就是问谁在跑,K注意到女孩,decoder发出Q,对应询问什么样的信息最重要,encoder则给出相应的K
live_for_myself·2023-01-19 12:45

论文阅读笔记：Attention is All You Need

论文标题：AttentionisAllYouNeed目录论文标题：AttentionisAllYouNeed1.摘要2.前言3.模型结构自注意力机制多头自注意力机制注意力机制在Transformer中的应用1.摘要过去最优的模型是带有attention连接的encoder-decoder模型，本文提出了一个名为Transformer的神经网络框架，Transformer基于注意力机制，完全不需要循
Bruce-XIAO·2023-01-19 12:12

论文阅读笔记 [NIPS2019] Learning to Self-Train for Semi-Supervised Few-Shot Classification

学习自我训练的半监督小样本分类Li-nips2019-LST-LearningtoSelf-TrainforSemi-SupervisedFew-ShotClassification摘要作者提出了一种新颖的半监督元学习方法：学习自我训练（简称LST）。这种方法利用无标签数据，特别是学习如何择优挑选和标记这些无标签数据，以进一步提高性能。对于每个小样本任务，训练一个小样本模型来预测无标签数据的伪标签
勇敢的仙人掌·2023-01-19 12:31

Multimodal End-to-End Sparse Model for Emotion Recognition论文阅读

MultimodalEnd-to-EndSparseModelforEmotionRecognition论文阅读作者：WenliangDai*,SamuelCahyawijaya*,ZihanLiu,PascaleFung
本卡·2023-01-19 10:50

论文阅读——Image Inpainting

目录ImageInpaintingIntroductionBSCB修复算法修复过程扩散过程Implementationdetails修复过程扩散过程ResultsImageInpaintingIntroduction原文连接：Imageinpainting(SIGGRAPH2000).Bertalmio,M.,Sapiro,G.,Caselles,V.,&Ballester,C.[Paper]图像
keep--learning·2023-01-19 10:31

【图像修复】论文阅读笔记 ----- 《Image inpainting based on deep learning: A review》

文章目录原文下载地址概述**单阶段修复****单结果修复****多元修复方法****渐进图像修复**低分辨率图像修复高分辨率图像修复基于先验知识的修复轮廓边缘引导图像修复生成性先验引导图像修复用于图像修复的数据集**不规则掩模数据集：****图像修复数据集：**分析**结论**原文下载地址原文下载链接1：https://www.sciencedirect.com/science/article/a
半岛铁子_·2023-01-19 10:57

【论文阅读】RetinaNet （Focal Loss for Dense Object Detection）

RetinaNet论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002学习参考：RetinaNet论文和代码详解-知乎这边只是简单记录一下自己关注的，建议看别人已经写好的博客。RetinaNet网络框架图3单级RetinaNet网络架构在前瞻ResNet架构[16](a)之上使用特征金字塔网络(FPN)[20]主干来生成一个丰富的、多尺度的卷积特征金字塔(b)。在这个主干上，
Clark-dj·2023-01-19 10:27

论文阅读笔记---Image Inpainting with Local and Global Refinement

论文链接：https://weizequan.github.io/TIP2022/Image_Inpainting_with_Local_and_Global_Refinement-compressed.pdf代码链接：https://github.com/weizequan/LGNet文章提出了一个关于感受野的三阶段修复框架。首先应用具有大感受野（覆盖整个图像）的粗修补网络来填充孔洞，从而可以完
半岛铁子_·2023-01-19 10:25

【论文阅读】使用周期一致的对抗网络的非匹配的图片到图片的翻译

UnpairedImage-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593发表日期：15/11/2018项目地址：https://github.com/junyanz/CycleGAN。高能预警：这篇文章将告诉你如何将苹果变成橘子，马变成斑马。图1：给定两个无
BonjourDurant·2023-01-19 09:42

论文阅读：CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection

论文阅读CenterNet:KeypointTripletsforObjectDetection1.背景2.Ourapproach2.1主要思想2.2网络结构2.3怎么定义中心区域？
Jason.su.ai·2023-01-19 06:18

CenterNet 论文阅读笔记

CenterNet:KeypointTripletsforObjectDetection是在cornernet上做改进提出的，认为cornernet对bbox内部信息缺少关注，因此在cornernet两个corner分支的基础上增加center分支，关注bbox内部信息
sysu_first_yasuo·2023-01-19 06:46

论文阅读【CenterNet】

代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.08189还有一篇重名？https://arxiv.org/pdf/1904.08189.pdfhttps://github.com/Duankaiwen/CenterNet文章要点：针对基于anchor的检测方法（yolov2-yolov3，SSD，
Rock_Huang~·2023-01-19 06:15

【论文阅读】 AdaptivePose: Human Parts as Adaptive Points

DOI：https://doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20185AAAI2022Published：2022-06-28Others阅读/整理：翻译1、翻译2Intro&Background多人姿态估计方法two-stagemethods【图a】这些方法使用绝对关键点位置，定位的是独立的点，所以需要额外的步骤来为他们之间的关系建模1.Top-downMethods：先cro
우 유·2023-01-19 06:14
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