2_论文学习第12页

LIO_SAM实测运行，论文学习及代码注释[附对应google driver数据]

LIO-SAM:Tightly-coupledLidarInertialOdometryviaSmoothingandMapping作者TixiaoShan在2018年发表过LeGO-LOAM，当时他还在史蒂文斯理工学院读博士，19年毕业之后去了MIT做助理研究员（羡慕.jpg）。。。这篇文章LIO-SAM实际上是LeGO-LOAM的扩展版本，添加了IMU预积分因子和GPS因子，去除了帧帧匹配部分

Eminbogen·2022-12-03 23:31

【论文学习】：ICCV 2017-Detect-and-Track: Efficient Pose Estimation in Videos

---------2019.1.25论文学习：导读】近日，针对视频中场景复杂、人物众多等困难挑战，来自Facebook、CMU和达特茅斯学院的研究人员提出了一种新颖的基于检测和跟踪的视频中人

业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2022-12-03 15:16

Learning From Documents in the Wild to Improve Document Unwarping论文学习笔记

1广告论文2022年发表在SIGGRAPH顶会上。预训练出来的模型有139M。对文档的去扭曲变形效果在我们调研的深度学习模型里面算是最好的。2摘要文档图像去扭曲是文档数字化和分析的重要内容。最先进的方法依靠纯合成数据来训练深度网络进行去扭曲。因此，经过训练的网络在测试真实世界的图像时具有泛化的局限性，经常产生不令人满意的结果。在这项工作中，我们建议通过在训练中加入真实世界的图像来提高文档的去扭曲性

HenrySmale·2022-12-03 14:46

Glow-pytorch复现github项目

在完成Glow论文学习后，对github上一个复现的仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；所选择的复现仓库是基于pytorch实现，链接为https://github.com/rosinality

zzfive·2022-12-03 11:24

Single-Image Depth Estimation Based on Fourier Domain Analysis论文学习

Single-ImageDepthEstimationBasedonFourierDomainAnalysis摘要介绍相关工作提出的算法深度预测网络结构深度平衡欧几里得损失深度候选图的生成傅里叶域中的候选图结合摘要Jae-HanLee,MinhyeokHeo,Kyung-RaeKim,andChang-SuKimKoreaUniversity2018IEEE/CVFConferenceonComp

T0XIc.·2022-12-03 08:01

GNN论文学习笔记

根据李沐老师讲解的零基础多图详解图神经网络视频，小白开始入门学习了解GNN，并记录下此文。AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks为参考文献博客。图（Graph）的概念并非通常意义上的图片（image），而是一种表示关系的数据结构。顶点（node）表示物体，相互连接的线（edge）表示关系，其中线既包含有方向的线（directededge），也包含无方向的线

一云烟雨·2022-12-02 22:32

论文学习笔记（五）BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation

『写在前面』语义分割轻量级网络。论文出处：ECCV2018作者机构：ChangqianYu等，华中科技大学原文链接：https://arxiv.org/pdf/1808.00897相关repo：https://github.com/ooooverflow/BiSeNet目录摘要1介绍2相关工作3BilateralSegmentationNetwork3.1Spatialpath3.2Context

Wilber529·2022-12-02 20:29

Video Transformer | TimeSformer 理解+ 代码实战

Linux代码实战）一、下载官方代码：二、创建环境：三、准备想要预训练的数据集：四、进行预训练1）选择模型配置：2）进行程序运行：用预训练好的模型提取视频特征并保存为.npy文件TimeSformer理解关于论文学习使用

六个核桃Lu·2022-12-02 18:30

《Adaptive Fusion Techniques for Multimodal Data》论文学习

Abstract在本文当中，我们提出了一种自适应的融合技术，旨在从不同的模式有效地建模上下文，本文没有为网络定义一个确定性的融合操作，例如连接，而是让网络决定“如何”更有效地组合一组给定的多模态特征。我们提出了两种网络:1)自动融合，它学习压缩来自不同模式的信息，同时保留上下文;2)GAN融合，它从互补的模式中规则化给定上下文的学习潜在空间。对多模态机器翻译和情感识别任务的定量评估表明，与现有方法

waiall·2022-12-02 18:45

vits复现gituhb项目--数据处理

在完成VITS论文学习后，对github上的官方仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；仓库代码基于pytorch实现，链接为https://github.com/jaywalnut310/vits

zzfive·2022-12-02 14:16

vits复现gituhb项目--模型构建

在完成VITS论文学习后，对github上的官方仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；仓库代码基于pytorch实现，链接为https://github.com/jaywalnut310/vits

zzfive·2022-12-02 14:02

论文学习笔记之——基于深度卷积神经网络和跳跃连接的图像去噪和超分辨

ImageRestorationUsingVeryDeepConvolutionalEncoder-DecoderNetworkswithSymmetricSkipConnections作者：Xiao-JiaoMao、ChunhuaShen等本文提出了一个深度的全卷积编码-解码框架来解决去噪和超分辨之类的图像修复问题。网络由多层的卷积和反卷积组成，学习一个从受损图像到原始图像的端到端的映射。卷积层

seniusen·2022-12-02 14:48

CLIP 论文学习笔记《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》

论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020作者：AlecRadford,JongWookKim,ChrisHallacy,AdityaRamesh,GabrielGoh,SandhiniAgarwal,GirishSastry,Ama

我说你别说·2022-12-02 13:25

论文学习--Learning High-Speed Flight in the Wild

文章目录Git子文链接代码运行编译环境编译步骤【可选】[1]下载源码[2]先安装Open3D[3]修改Open3D的相关路径[4]开始编译[5]报错2[6]报错3[7]运行中报错[8]配置学习环境[9]下载flighemare渲染环境运行代码梳理test仿真数据采集轨迹测试代码逻辑论文阅读摘要方法PrivilegedExpertSendorimotorAgentActions方法详述Thepriv

SLAM On the Road·2022-12-01 17:00

Learning High-Speed Flight in the Wild 环境安装

也可参考论文学习–LearningHigh-SpeedFlightintheWild一、环境安装论文程序github地址：uzh-rpg/agile_autonomy，以及安装所需的基本流程，都在下方的

炸机狂魔·2022-12-01 17:25

论文学习——多元时间序列相似性度量方法

文章目录1摘要2引言2.1多元时间序列问题介绍2.2相似性度量方法介绍3多元时间序列特征提取4多元时间序列相似性度量写在前面：《控制与决策》；中文核心作者：李正欣、郭建胜1摘要本文提出了一种实现方便、配置简单，并且能保证度量准确性的方法。对多元时间序列进行多维分段拟合；选取各分段上序列点的均值作为特征；以特征序列作为输入，利用DTW实现相似性度量。2引言时间序列是一种与时间相关的高维数据，广泛存在

谜底是你_·2022-12-01 09:29

【论文学习笔记】《DEEP VOICE 3: SCALING TEXT-TO-SPEECH WITH CONVOLUTIONAL SEQUENCE LEARNING》

《DEEPVOICE3:SCALINGTEXT-TO-SPEECHWITHCONVOLUTIONALSEQUENCELEARNING》论文学习文章目录《DEEPVOICE3:SCALINGTEXT-TO-SPEECHWITHCONVOLUTIONALSEQUENCELEARNING

FallenDarkStar·2022-11-30 22:42

【论文学习】《Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis》

《TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis》论文学习文章目录《TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis

FallenDarkStar·2022-11-30 22:42

【论文学习笔记】《An Overview of Voice Conversion and Its Challenges》

《AnOverviewofVoiceConversionandItsChallenges:FromStatisticalModelingtoDeepLearning》论文学习文章目录《AnOverviewofVoiceConversionandItsChallenges

FallenDarkStar·2022-11-30 22:41

【论文学习笔记】《Deep Voice 2: Multi-Speaker Neural Text-to-Speech》

DeepVoice2论文学习文章目录DeepVoice2论文学习摘要1介绍2相关工作3单说话人DeepVoice23.1分割模型3.2持续时间模型3.3频率模型3.4语音模型4带有可训练说话人嵌入的多说话人模型

FallenDarkStar·2022-11-30 22:11

《2019-刘宏伟-单通道超材料孔径雷达成像算法研究》论文学习

2019-刘宏伟-单通道超材料孔径雷达成像算法研究cytosineXT2022.7论文学习论文主要内容研究重点：基于超材料孔径天线的计算成像系统体制构成：单通道收发实孔径成像系统成像原理：计算成像，利用超材料孔径对电磁波调控

cytosineXT·2022-11-30 19:33

动作识别论文学习笔记《Human Action Recognition from Various DataModalities: A Review》

我的目标：调研目前目前使用多模态融合研究动作识别的方法，内容也以此为重点（不全文解析）。论文标题：HumanActionRecognitionfromVariousDataModalities:AReview论文地址:https://arxiv.org/abs/2012.11866作者：ZehuaSun,QiuhongKe,HosseinRahmani,MohammedBennamoun,Gang

我说你别说·2022-11-30 19:53

IDDPM复现gituhb项目--训练

在完成IDDPM论文学习后，对github上的官方仓库进行学习，通过具体的代码理解算法实现过程中的一些细节；官方仓库代码基于pytorch实现，链接为https://github.com/openai/

zzfive·2022-11-30 11:16

IDDPM复现gituhb项目--模型构建

在完成IDDPM论文学习后，对github上的官方仓库进行学习，通过具体的代码理解算法实现过程中的一些细节；官方仓库代码基于pytorch实现，链接为https://github.com/openai/

zzfive·2022-11-30 11:15

vits复现gituhb项目--模型训练

在完成VITS论文学习后，对github上的官方仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；仓库代码基于pytorch实现，链接为https://github.com/jaywalnut310/vits

zzfive·2022-11-30 11:45

IDDPM复现gituhb项目--采样

在完成IDDPM论文学习后，对github上的官方仓库进行学习，通过具体的代码理解算法实现过程中的一些细节；官方仓库代码基于pytorch实现，链接为https://github.com/openai/

zzfive·2022-11-30 11:10

Robust Document Image Dewarping Method Using Text-Lines and Line Segments论文学习笔记

1摘要传统的基于文本行的文档去扭曲方法在处理复杂布局和/或非常少的文本行时会出现问题。当图像中没有对齐的文本行时，这通常意味着照片、图形和/或表格占据了输入的大部分。因此，对于健壮的文档去扭曲变形，我们建议除了对齐的文本行之外，还使用图像中的线段。基于图像中的许多线段在校正良好的图像中水平或垂直对齐的假设和观察，我们将此属性编码到代价函数中，以及文本行对齐代价。通过最小化该代价函数，我们可以获得用

HenrySmale·2022-11-30 10:43

CV学习笔记：综述论文赏析

学习内容：卷积神经网络研究综述论文学习笔记一．引言部分二．卷积神经网络概述（对各部分进行解释）三．至今为止，对CNN进行的改进与尝试四．训练模型的方法与开源工具五．实际生活中的应用六．CNN参数设置的一些探索七

段世尧·2022-11-30 08:35

论文学习：Attentional Feature Fusion

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录AttentionalFeatureFusionAbstract1.Introduction2.RelatedWork2.1.Multi-scaleAttentionMechanism2.2.SkipConnectionsinDeepLearning3.Multi-scaleChannelAttention3.1.Revisi

ZZE15832206526·2022-11-30 06:41

CV | EDSR: Enhanced Deep Super-Resolution Network增强深度超分网络的论文学习笔记

.概览EDSR是一篇经典的超分论文，在NTIRE2017比赛的超分挑战中获胜，并在2017年发表成文。EDSR对后续的超分算法有很重要的影响，至今（2021年）在学术界也常被引用，同时也很受工业界落地需求的欢迎。下面是EDSR的几个主要创新点：通过去除传统残差网络中不必要的模块，EDSR在效果上获得了显著的提高。通过扩大模型参数、增加模型参数，且同时稳定训练过程，EDSR的效果得到了进一步提升。同

1LOVESJohnny·2022-11-29 22:05

论文学习——多度量水文时间序列相似性分析

文章目录摘要1研究背景1.1主要研究内容1.2研究背景1.3启发2基于改进BORDA投票法的多度量水文时间序列相似性分析2.1研究方法2.2BORDA投票法的改进2.2.1BORDA的缺点2.2.2改进的BORDA投票法3实验验证与分析3.1实验数据3.2实验结果分析4结语多度量组合可以提高相似性分析的准确性。摘要多度量组合可以提高相似性分析的准确性本文方法：首先使用多个单一相似度量分别计算相似时

谜底是你_·2022-11-29 13:21

《Towards Secure and Practical Machine Learning via Secret Sharing and Random Permutation》论文学习笔记

①摘要随着隐私保护的需求日益增长，隐私保护机器学习在学术界和工业界都获得了广泛的关注。尽管如此，大多数现有方法在实际应用中都存在局限性。一方面，尽管大部分密码学方法是可证安全的，但它们伴随着大量的计算和通讯开销；另一方面，许多较为高效的隐私保护算法（如联邦学习和拆分学习）的安全性不断被质疑，因为它们不是可证安全的算法。基于随机排列+计算机制，设计了一个基于秘密分享和随机排列的隐私保护机器学习框架。

椰椰椰果·2022-11-29 12:16

【论文学习】《Adversarial Attacks on GMM i-vector based Speaker Verification Systems》

《AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems》论文学习文章目录《AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems

FallenDarkStar·2022-11-29 07:06

论文学习笔记 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

今天分享一篇论文《XGBoost:AScalableTreeBoostingSystem》，由陈天奇于2016年发表，该算法在Kaggle等比赛中大放异彩，现在在工业界也被广泛应用。Treeboosting是高效并被广泛应用的机器学习方法。XGBoost是一种适用于大规模数据的端到端的boosting系统。本文提出了一种新颖的稀疏感知算法和加权分位数快速近似数学习算法。更重要的，本文提供了关于缓存

AidenLau·2022-11-29 07:54

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 论文学习

目录论文阅读总结TranslationAbstractIntroductionDeepsimilarityfortrackingFully-convolutionalSiamesearchitectureTrainingwithlargesearchimagesImageNetVideofortrackingPracticalconsiderationsRelatedworkExperiments

亚里·2022-11-29 06:30

UneXt论文学习

读UneXt论文文章目录读UneXt论文abstract1.Introduction2.UneXt3.ExperimentsandResults消融实验abstract大致思路：过去的Unet模型及其模型变种在分割任务上的准确率高，但是权重太大(parameter-heavy)，不能在终端使用，因此作者提出了UneXt模型，下面是UneXt的原理和效果（改进点）。原理：（1).Weproposea

系统随机·2022-11-28 17:26

【论文学习】On the representation and estimation of spatial uncertainty

RandallC.Smith与PeterChessman，发表于1987年，这篇文章被认为是最早提出SLAM问题的一篇文章。CSDN文章链接（欢迎使用积分下载）：https://download.csdn.net/download/tfb760/11888452百度网盘分享（如果实在没有积分的话）：https://pan.baidu.com/s/1Ys2R5TxKjBLYbuOapqlLjg&sh

larry_dongy·2022-11-28 16:40

【论文学习笔记-11】StereoNet（Google ECCV）

【论文学习笔记-11】StereoNet（GoogleECCV）Contribution网络ExperimentKitti12Kitti15又一篇快速立体匹配文章。

Imperfactions·2022-11-28 13:09

【论文学习笔记】《StarGAN-VC: Non-Parallel M2M Voice Conversion With Star Generative Adversarial Networks》

《StarGAN-VC:Non-ParallelMany-To-ManyVoiceConversionWithStarGenerativeAdversarialNetworks》论文学习文章目录《StarGAN-VC

FallenDarkStar·2022-11-28 10:43

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning（Double DQN）论文学习和公式推导

最近刚开始使用DQN，也会用DDQN，但是背后的原理不理解，所以读了这篇论文，下面以翻译并附带一些解释和公式推导的方式讲讲我个人的理解，有疑问可以多交流。AbstractQ-learning算法会在某些情况下存在对actionvalues的过估计（overestimation）问题，但这种过估计是否普遍存在，是否影响性能，是否可避免，以前尚不清楚。作者在本文回答了这些问题，且证明了用于解决表格式问

王蛋糕cake·2022-11-27 18:26

高光谱目标检测论文学习（3）——An Effective Evaluation Tool for Hyperspectral Target Detection: 3D ROC Analysis

前言这篇文章是这个系列的第三篇，论文还是与前两篇同一作者。前面我们主要讲了一些目标检测的方法，比如第一篇里我们总结了基于LRT、基于SNR和基于SA的三类方法，在第二篇中我们聚焦混合像素图像的目标检测问题，对一种经典的方法OSP进行改进。只有方法还不是全部，我们还需要了解，用什么指标去衡量这些方法的性能。在前两篇文章中，我们都提到了3D-ROC这个用来进行评估的工具，这一篇就来重点看看这个工具。如

MrBamboo2000·2022-11-27 07:38

|Boids|鸟群模型|鸟群算法|学习笔记 - 论文学习

本文基于CraigReynolds于1986年发布的《Flocks,Herds,andSchools:ADistributedBehavioralModel》进行学习和总结通过一段原文，一段分析的方法，进行分析概述··摘要Theaggregatemotionofaflockofbirds,aherdoflandanimals,oraschooloffishisabeautifulandfamili

常陆茉子天下第一·2022-11-27 04:13

【论文学习】《A Overview of Spoof Speech Detection for Automatic Speaker Verification》

《AOverviewofSpoofSpeechDetectionforAutomaticSpeakerVerification》论文学习文章目录《AOverviewofSpoofSpeechDetectionforAutomaticSpeakerVerification

FallenDarkStar·2022-11-26 21:44

transformer论文学习：Attention Is All You Need

transformer论文学习：AttentionIsAllYouNeed文章目录transformer论文学习：AttentionIsAllYouNeed整体结构速览一、网络结构二、注意力机制参考资源

iam氯化钠·2022-11-26 12:01

经典论文学习笔记——13篇对比学习（Contrastive Learning）

emsp; 跟着李沐老师的对比学习课程看了一遍，又照着知乎/CSDN等各位大佬的总结，重新理解了一遍，下面根据自己的学习来总结一下。着重讲一下MoCo，及附带其他12种对比学习的论文的改进之处。以下是一些可以参考的博客：对比学习串烧（李沐大神视频学习笔记） CVPR2020-MoCo-无监督对比学习论文解读无监督对比学习之MOCO 如何评价Deepmind自监督新作BYOL自监督学

gailj·2022-11-25 15:08

ChannelNets 论文学习笔记

ChannelNets论文地址：https://arxiv.org/abs/1809.01330摘要：卷积神经网络（CNN）在解决各种人工智能任务方面表现出了巨大的能力。然而，不断增长的模型尺寸时它们难以在资源有限的应用中使用。这篇论文提出使用channel-wiseconvolutions来压缩深度模型，在CNN中用稀疏连接替换特征图之间的密集连接，基于此操作，该研究构建了轻量级的CNNs：Ch

AnZhiJiaShu·2022-11-25 08:13

SPP-Net 论文学习笔记

SPPNet论文学习笔记SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition目前深度卷积神经网络有一个要求——固定尺寸

Orphea·2022-11-25 06:51

A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations[论文学习] SimCLR

Wesimplifyrecentlyproposedcontrastiveself-supervisedlearningalgorithmswithoutrequiringspecializedarchitecturesoramemorybank.compositionofdataaugmentationsplaysacriticalroleindefiningeffectivepredictiv

smile_point·2022-11-25 00:38

论文学习-SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers

目录一、SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformersAbstract1Introduction2RelatedWork3Method3.1分级Transformer编码器3.2轻量级All-MLP解码器3.3与SETR的关系4Experiments4.1ExperimentalSettings4.

ZZE15832206526·2022-11-25 00:59

论文学习|集成式DGNN|GC-LSTM: 图卷积嵌入LSTM用于动态网络链路预测

提出了一个新颖的将GCN嵌入LSTM的端到端模型，用于动态网络链路预测。其中，LSTM作为主要框架用来学习动态网络时间快照的时间特征；GCN用来捕获节点的局部拓扑特征。动态网络链路预测可以根据历史信息预测给定网络未来的连接状态。例如，可以根据人们过去的行为、朋友甚至个人属性预测人们在社交网络的未来关系。在过去，通常将GCN层和LSTM层进行顺序的简单堆叠，而本文中，将GCN嵌入到LSTM，更好地将

不想学习，想嗨皮·2022-11-24 21:00

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