3D+ML论文阅读第21页

[论文阅读]PKD——基于Pearson相关系数的目标检测器通用蒸馏框架

PKDGeneralDistillationFrameworkforObjectDetectorsviaPearsonCorrelationCoefficient基于Pearson相关系数的目标检测器通用蒸馏框架论文网址：PKD创新点1.提出FPN特征模仿适用于异构检测器对。之前的工作大多只考虑同质检测器对,很少研究异构情况。2.指出直接最小化特征图之间的均方误差存在问题,如教师和学生特征幅值不同

一朵小红花HH·2023-10-27 07:35

[论文阅读]VoteNet——基于深度 Hough 投票法的点云3D目标检测

VoteNetDeepHoughVotingfor3DObjectDetectioninPointClouds用于点云三维物体检测的深度Hough投票法论文网址：VoteNet总结这篇论文提出了一个称为VoteNet的3D物体检测模型,该模型基于Hough投票机制。其主要创新点包括:将传统的Hough投票与深度学习结合,实现端到端的可微分架构。利用点云网络backbone学习点云特征,作为种子点特

一朵小红花HH·2023-10-27 07:35

【论文阅读】【3d目标检测】Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection

论文题目：PointDensity-AwareVoxelsforLiDAR3DObjectDetectioncvpr2022多伦多大学这篇文章主要是对于现在voxel的方法忽略点云在roi中的稠密度的问题做了一定的工作。过去的一些工作要么就是进行规则的voxel操作，在每个voxel的格子中规则地提取feature，要么就是利用FPS考虑一些关键点，来进行特征的提取。这些关键点对于点云的稠密度有一

Lukas88664·2023-10-27 07:00

CT3D：Improving 3D Object Detection with Channel-wise Transformer 论文阅读

Abstract现在点云的两阶段3D物体检测灵活性和高性能的建议修正工作都不是很好。以前的refining3Dproposals都依赖人工设计，比如关键点采样，setstraction和多尺度特征融合等，都不能很好捕捉点之间上下文依赖信息。所以我们提出CT3D，其中包含regionproposal和aChannel-wiseTransformer。对于每一个proposal都是由proposal-

莫～忆轩*·2023-10-27 07:00

LSAE：Learning Shape-Aware Embedding for Scene Text Detection 场景文本检测----论文阅读笔记

论文题目：LearningShape-AwareEmbeddingforSceneTextDetection香港中文大学和腾讯优图共同发表在2019CVPR论文地址：jiaya.me/papers/textdetection_cvpr19.pdf贡献提出了Shape-AwareLoss，可以很好的分割相邻的文本实例并且可以检测很大很长的文本实例（将图像像素映射到嵌入特征空间中，在该空间中，属于同一

CharlesWu123·2023-10-27 07:00

【论文阅读】【3d目标检测】Density Based Clustering for 3D Object Detection in Point Clouds

论文标题：DensityBasedClusteringfor3DObjectDetectioninPointCloudscvpr2020，新加坡国立大学一部分工作来自这个实验室2019年的一篇iros（标题是EPN:Edge-AwarePointNetforObjectRecognitionfromMulti-View2.5DPointClouds），需要看懂这篇文章还需要看一下前文。看完这篇文章

Lukas88664·2023-10-27 07:30

论文阅读《Accurate Few-shot Object Detection with Support-Query Mutual Guidance and Hybrid Loss》

Background＆Motivation文中将Few-shot学习分为两类：metric-based和optimization-based，后者是元学习的方法。将Few-shot目标检测分为：finetuning-based和finetuning-free。然而以上这些方法都存在几个问题：support中的信息没有指导query中boundingbox的产生，support和query之间缺少交

不说话装高手H·2023-10-27 07:57

[论文阅读]Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection（PDV）

PDVPointDensity-AwareVoxelsforLiDAR3DObjectDetection论文网址：PDV论文代码：PDV简读论文摘要LiDAR已成为自动驾驶中主要的3D目标检测传感器之一。然而，激光雷达的发散点模式随着距离的增加而导致采样点云不均匀，不适合离散体积特征提取。当前的方法要么依赖体素化点云，要么使用低效的最远点采样来减轻密度变化引起的有害影响，但在很大程度上忽略了点密度

一朵小红花HH·2023-10-27 07:26

GLIP，FLIP论文阅读

ScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking（FLIP，2023）贡献：1.图像端引入MAE的随机MASK，imageencoder只处理未mask的patches（和之前的MAE方法一致），减少了输入序列长度加速训练，减少memory开销。text端没引入mask是因为text信息比较dense（图片信息比较稀疏），mask掉效果反而不好，之后是选择ma

B1CK·2023-10-26 23:49

论文阅读 - MetaTroll: Few-shot Detection of State-Sponsored Trolls with Transformer Adapters

链接：https://arxiv.org/pdf/2303.07354.pdf目录摘要1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.1Trolldetection2.2Meta-learning2.3Few-shottextclassification3PROBLEMSTATEMENT4APPROACH4.1StageOneTraining4.2StageTwoTraining4.3Sta

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:18

论文阅读 - Detecting the Hidden Dynamics of Networked Actors Using Temporal Correlations

WWW'23https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3543873.3587672煽动运动对基于事实的推理构成威胁，侵蚀人们对机构的信任，撕裂我们的社会结构。在21世纪，宣传运动迅速发展，以新的网络身份出现。其中许多宣传活动持续不断，资源充足，因此识别和清除它们既困难又昂贵。社交媒体公司主要通过优先控制"协调的不真实行为"来应对网络宣传的威胁。这一策略的重点是识别明确

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:18

论文阅读 - A Large-Scale Longitudinal Multimodal Dataset of State-Backed Information Operations on Twitt

ProceedingsoftheSixteenthInternationalAAAIConferenceonWebandSocialMedia(ICWSM2022)CCF-B目录引言DataAccessDataCollectionState-BackedData(PositiveSet)BackgroundData(NegativeSet)FilteringTweetsDataExploratio

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:48

论文阅读 - Hidden messages: mapping nations’ media campaigns

论文链接：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10588-023-09382-7.pdf目录1Introduction2Theinfluencemodel2.1Theinfluence‑modellibrary3Data4Methodology4.1Constructingobservations4.2Learningthestate‑tr

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:15

YOLOv5算法改进（20）— 如何去写YOLOv5相关的论文（包括论文阅读+规律总结+写作方法）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。最近一直在阅读关于YOLOv5的相关论文，读着读着我发现一条可以发论文的规律，特此简单总结一下，希望能够对同学们有所启迪！前期回顾：YOLOv5算法改进（1）—如何去改进YOLOv5算法

小哥谈·2023-10-26 09:39

【论文阅读】DenseNet：Densely Connected Convolutional Network

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记学习之路，长路漫漫，写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中，我们去记录思考的过程，便于日后复习，梳理自己的思路。学习之乐，独乐乐，不如众乐乐，把知识讲给更多的人听，何乐而不为呢?论文DenseNet：DenselyConnectedConvolutionalNetwork论文地址https://openaccess.thecvf.com/c

快乐小胡！·2023-10-26 08:36

论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

IntroductionPixelRNN和PixelCNN都没有做独立性假设。通过一层256维的softmax层来将像素值当做离散分布来建模。MathModelgeneratinganimagepixelbypixel输入图像是ｎ×ｎ个pixels的x，x可以视为一个长为n2的序列，序列是由x按行读取形成的。为了评估该序列的联合概率分布p(x)，文章将该联合概率表现为n2个条件概率的乘积：而每一个

qq184861643·2023-10-26 07:32

论文阅读：ByteNet, Neural Machine Translation in Linear Time

NeuralTranslationModel给定源语言strings,通过网络模型来估计目标语言stringt的概率分布p(t|s)。与PixelCNN类似，t的联合概率分布可以通过链式法则转化为连续的p(ti|t

qq184861643·2023-10-26 07:32

论文阅读（一）城市干道分段绿波协调控制模型研究

[1]酆磊,赵欣,李林等.城市干道分段绿波协调控制模型研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2021,45(06):1034-1038.主要内容：该文介绍了基于绿波带宽和关联度的城市干道分段绿波协调控制模型。通过将主干道划分为不同子区域，并根据路段特点进行精准化控制，实现了分段绿波控制。仿真试验结果表明，实施分段绿波后，主干道总体延误时间、停车次数、排队长度均有显著的优化效果。该方案能

七刀·2023-10-26 07:08

【代码复现】RingMo：应用于遥感领域的图像掩码建模技术

lalula1999·2023-10-25 23:11

自监督论文阅读笔记 RingMo: A Remote Sensing Foundation Model with Masked Image Modeling

深度学习方法促进了遥感(RS)图像解释的快速发展。最广泛使用的训练范式是利用ImageNet预训练模型来处理指定任务的RS数据。然而，存在自然场景与RS场景之间的领域差距，以及RS模型泛化能力差等问题。开发具有通用RS特征表示的基础模型是有意义的。由于有大量未标记的数据可用，自监督方法在遥感方面比全监督方法具有更大的发展意义。然而，目前大多数自监督方法都使用对比学习，其性能对数据增强、附加信息以及

YoooooL_·2023-10-25 23:09

论文阅读笔记《PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Pose Estimation》

核心思想本文提出一种基于3D关键点投票网络的姿态估计算法。通过投票的方式从RGBD图像中寻找3D关键点，并采用语义分割网络和中心点检测网络实现实例分割，最后根据实例中关键点和对应模型的关键点之间的匹配关系，利用最小二乘法计算得到图像实例与模型之间的位姿变换（旋转矩阵+平移矩阵），即得目标物体的6D位姿。特点在于本文不是直接从图像中提取关键点，而是利用网络预测每个点与关键之间的位置偏移，然后计算

深视·2023-10-25 19:18

论文阅读笔记《DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion》

核心思想本文提出一种基于RGB-D图像预测目标物体位姿的方法（DenseFusion）。首先，利用一个语义分割网络得到目标物体的分割图像，分别用两个网络用于处理RGB图像和点云图（由深度图获得），将颜色特征和几何特征逐像素的拼接起来，并利用一个特征融合网络获得全局特征。然后将全局特征级联到每个像素的特征向量上，并利用位姿预测网络输出每个像素点对应的位姿估计结果和一个置信度值，最终选择置信度最大

深视·2023-10-25 19:18

【论文阅读笔记】One Shot 3D Photography

论文主页：https://facebookresearch.github.io/one_shot_3d_photography/代码地址：https://github.com/facebookresearch/one_shot_3d_photography 该3D照片方向，由于刚入门，所以会倾向于翻译文章。每个操作上的选择，及为什么不进行另外操作的原因都如数放上。论文小结本作的工作是从单张R

时光机ﾟ·2023-10-25 19:47

On Moving Object Segmentation from Monocular Video with Transformers 论文阅读

论文信息标题：OnMovingObjectSegmentationfromMonocularVideowithTransformers作者：来源：ICCV时间：2023代码地址：暂无Abstract通过单个移动摄像机进行移动对象检测和分割是一项具有挑战性的任务，需要了解识别、运动和3D几何。将识别和重建结合起来可以归结为融合问题，其中需要结合外观和运动特征来进行分类和分割。在本文中，我们提出了一种

玛卡巴卡_qin·2023-10-25 17:47

李沐——论文阅读——VIT(VIsionTransformer)

一、终极结论：如果在足够多的数据上面去做预训练，那么，我们也可以不用卷积神经网络，而是直接用自然语言处理那边搬过来的Transformer，也能够把视觉问题解决的很好（tips：paperswithcode.com——查看各个机器学习领域的Stateofart）二、标题信息：一张图像==很多16*16大小的单词序列三、摘要:在NLP中无论是Bert,GPT还是T5,其中的transformer已经

诚威_lol_中大努力中·2023-10-25 15:13

虚假新闻检测论文阅读（九）：Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks

论文题目：RumorDetectiononSocialMediawithBi-DirectionalGraphConvolutionalNetworks论文来源：AAAI2020清华大学官方代码：https://github.com/TianBian95/BiGCN有监督、基于社交上下文、基于新闻传播信息一、基本内容首次将新闻的传播过程建模为图结构，Bi-GCN利用top-down的图表示新闻的传

Quinn-ntmy·2023-10-25 11:05

虚假新闻检测论文阅读（六）：A Deep Learning Model for Early Detection of Fake News on Social Media

论文标题：ADeepLearningModelforEarlyDetectionofFakeNewsonSocialMedia日期：IEEE2020#半监督、#伪标签、#可信度评估一、基本内容训练一个有监督模型和一个无监督模型，但是该工作不仅利用了新闻内容信息，还利用了用户对新闻的评论信息以及作者的可信度信息，使用的信息更为广泛，从而取得了更好的效果。二、主要工作（1）建立一个模型提取用户在评论中

Quinn-ntmy·2023-10-25 11:04

论文阅读--Crop yield prediction using machine learning: A systematic literature review

摘要：Machinelearningisanimportantdecisionsupporttoolforcropyieldprediction,includingsupportingdecisionsonwhatcropstogrowandwhattododuringthegrowingseasonofthecrops.Severalmachinelearningalgorithmshavebe

追忆苔上雪·2023-10-25 08:11

《论文阅读》LORA：大型语言模型的低秩自适应 2021

《论文阅读》LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS前言简介现有方法模型架构优点前言今天为大家带来的是《LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS

365JHWZGo·2023-10-25 07:13

Monocular arbitrary moving object discovery and segmentation 论文阅读

基本信息题目：MonocularArbitraryMovingObjectDiscoveryandSegmentation作者：来源：BMVC时间：2021代码地址：https://github.com/michalneoral/RaptorAbstract我们提出了一种发现和分割场景中独立移动的物体或其部分的方法。给定三个单眼视频帧，该方法输出语义上有意义的区域，即对应于整个对象的区域，即使只有

玛卡巴卡_qin·2023-10-24 22:30

论文阅读笔记——拥塞控制算法PCC Vivace

目录PCCVivace阅读笔记PCC和BBR都是垃圾！PCCVivacevs.PCCAllegroAllegro为什么垃圾？Vivace为什么比较牛逼？小结Vivace的目标函数框架小结Vivace如何与传统TCP进行交互？总结PCCVivace阅读笔记本文是关于NSDI'18论文《PCCVivace:Online-LearningCongestionControl》的阅读笔记。受机器学习中的在线

yue2388253·2023-10-24 04:19

[论文阅读]CWD——基于稠密预测的通道式知识蒸馏

CWD基于稠密预测的通道式知识蒸馏论文网址：CWD论文总结这篇论文「Channel-wiseKnowledgeDistillationforDensePrediction」提出了一种针对密集预测任务的基于通道的知识蒸馏方法。下面我详细讲解该方法的主要内容:问题背景在计算机视觉任务中,图像分类只需要预测整张图像的类别,而密集预测需要对每个像素或对象进行预测,输出更丰富的结果,如语义分割、目标检测等。

一朵小红花HH·2023-10-24 04:18

ORB-SLAM2 论文阅读笔记 + 无痛复现

ORB-SLAM2:用于单目、双目和RGB-D相机的开源SLAM系统一、原文简译摘要I.INTRODUCTION介绍II.RELATEDWORK相关工作A.双目SLAMB.RGB-DSLAMIII.ORB-SLAM2A.单目，远、近立体关键点B.SystemBootstrapping系统引导C.用单目和双目约束进行BAD.循环关闭和全BAE.关键帧插入F.定位模式IV.EVALUATION评估A.

大胜s·2023-10-23 09:13

【论文阅读】以及部署BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework

BEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFrameworkBEVFusion：一个简单而强大的LiDAR-相机融合框架NeurIPS2022多模态传感器融合意味着信息互补、稳定，是自动驾驶感知的重要一环，本文注重工业落地，实际应用融合方案:前融合（数据级融合）指通过空间对齐直接融合不同模态的原始传感器数据。深度融合（特征级融合）指通过级联或者元素相乘

挥剑决浮云 -·2023-10-23 07:45

【多模态论文阅读】Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-Attention Learning for Visual Question Ans

一、亮点对于多模态特征融合，本文开发了一种多模态因子双线性（MFB）池化方法来有效地组合多模态特征；对于细粒度的图像和问题表示，开发了一种“共同注意”机制，使用端到端的深度网络架构来共同学习图像和问题的注意力。二、MCB和MLB的缺点MCB模型依赖于高维输出特征来保证稳健的性能，这可能会由于巨大的内存使用量而限制其适用性。为了克服这个问题，Kim等人提出了基于两个特征向量的Hadamard乘积的多

CC‘s World·2023-10-23 04:14

【论文阅读笔记】MSNet: A Seismic Phase Picking Network Applicable to Microseismic Monitoring

论文阅读笔记：MSNet:ASeismicPhasePickingNetworkApplicabletoMicroseismicMonitoring摘要MSNet的微震相位拾取的全卷积网络从模型结构、训练数据

luzhoushili·2023-10-22 20:52

【论文阅读笔记】 Curated Pacific Northwest AI-ready Seismic Dataset

CuratedPacificNorthwestAI-readySeismicDataset太平洋西北部人工智能地震数据集摘要描述了一个AI就绪地震数据集包括各种地震事件参数仪器元数据地震波行描述地震目录和事件属性（事件震级类型，信道类型，波形极性，信噪比，相位选择）随着网络检测系统的时间演变非技术型总结AI准备数据集是推动机器学习发展的关键因素训练模型的数据多样性是推动模型性能或者泛化能力的主要因

luzhoushili·2023-10-22 20:43

【论文阅读】(2023TPAMI)PCRLv2

目录AbstractMethodMethodnsU-Net中的特征金字塔多尺度像素恢复多尺度特征比较从多剪切到下剪切训练目标总结Abstract现有方法及其缺点：最近的SSL方法大多是对比学习方法，它的目标是通过比较不同图像视图来保留潜在表示中的不变合判别语义，然而它主要保留高级语义信息，不包含足够的局部信息，局部信息对医学图像分析很有用。提出的解决方法：提出将像素级恢复任务纳入，以将更多像素级信

鱼小丸·2023-10-22 19:37

论文阅读——I Can Find You! Boundary-Guided Separated Attention Network for Camouflaged Object Detection

目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊AAAI年份2022论文地址https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/20273代码地址https://github.com/zhuhongwei1999/BSA-Net标题我能找到你!用于伪装对象检测的边界引导分离注意网络目前存在的问题传统上，可以采用显著目标检测(SO

醋酸洋红就是我·2023-10-22 16:36

论文阅读——Pixels, Regions, and Objects: Multiple Enhancement for Salient Object Detection

目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2023论文地址网站代码地址https://github.com/yiwangtz/MENet标题像素，区域和对象:多增强显著目标检测目前存在的问题对于SOD来说，精确分割复杂物体的边界仍然是一个具有挑战性的任务。当这些物体的几何形状和/或边界复杂时，或者当场景混乱或混乱时，这一点尤其正确改进在损失中利用像素级、区

醋酸洋红就是我·2023-10-22 16:36

论文阅读——Texture-guided Saliency Distilling for Unsupervised Salient Object Detection

目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2023论文地址https://browse.arxiv.org/pdf/2207.05921.pdf代码地址https://github.com/moothes/A2S-v2标题基于纹理引导的显著性提取的无监督显著性目标检测目前存在的问题大多数基于深度学习(Deeplearning,DL-based)的方法都是基

醋酸洋红就是我·2023-10-22 16:35

论文阅读《Domain-Adaptive Few-Shot Learning》

懒癌晚期拖延了两周才来更新是真的最近有点忙忙着开题忙着期末考但就是每天看着很忙很累但又不知道做了啥做了得到了什么但还是要努力鸭！很多东西现在看不到后面就会慢慢得到显现吧。论文名称：《Domain-AdaptiveFew-ShotLearning》论文地址：https://www.aminer.cn/pub/5e7495c591e0111c7cee13bb/domain-adaptive-few-s

LiBiscuit·2023-10-22 15:52

Bag of Tricks for Efficient Text Classification论文阅读及实战

本文目录一、Fasttext算法综述二、原理介绍及优化策略三、Fasttext算法实战(注：以下代码仅在Linux系统下使用！)四、参考资料本文目录(仅做浏览用，暂时不支持页面内跳转)一、Fasttext算法综述Fasttext是FacebookAIResearch2016年推出的文本分类和词训练工具，其源码已经托管在Github上。Fasttext最大的特点是模型简单，只有一层的隐层以及输出层，

CurryCoder·2023-10-22 14:29

【论文阅读】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

摘要这篇论文探索了一个简单有效的文本分类的baseline。实验表明快速文本分类器fastTextfastTextfastText与深度学习分类器在准确度方面等价，并且训练和评估过程要快。他们能够用不到10分钟训练fastTextfastTextfastText在超过10亿个单词上，并且用不到1分钟分类50万的句子在312000个类别上。模型架构线性分类器在特征之间与类别之间不能共享参数。这可能会

沐兮Krystal·2023-10-22 14:57

【论文阅读】Adaptive Network Formation and Trajectory Optimization for Multi-UAV-Assisted Wireless Data Of

文章目录论文基本信息摘要1.引言2.系统模型A.NetworkFormationandSub-channelAllocation网络形成及子信道分配B.ChannelModels信道模型3.PROBLEMFORMULATION问题定式化4.HEURISTICDECOMPOSITIONANDLEARNING-BASEDSOLUTIONA.AdaptiveNetworkFormationB.Learn

小威W·2023-10-22 13:58

【论文阅读】Bayesian Optimization Enhanced Deep Reinforcement Learning for Trajectory Planning and Network

小威W·2023-10-22 13:57

【论文阅读笔记】A literature survey of MR-based brain tumor segmentation with missing modalities

ZhouT,RuanS,HuH.AliteraturesurveyofMR-basedbraintumorsegmentationwithmissingmodalities[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2022:102167.综述对象：2022年3月1日前文章，在训练期间可以使用完整的磁共振模式，而在测试期间可能没有一个或多个模式。摘要：多模态

cskywit·2023-10-22 12:55

论文阅读笔记——Swin Transformer V2

论文标题：SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolution摘要：大规模NLP模型已被证明可以显著提高语言任务的性能，而没有饱和的迹象。他们还展示了惊人的很少有人像那样的射击能力。本文旨在探索计算机视觉中的大规模模型。我们解决了大型视觉模型训练和应用中的三个主要问题，包括训练的不稳定性、预训练和微调之间的分辨率差距以及对标记数据的渴望。提出了三种主要技

沉潜于·2023-10-22 12:38

论文阅读（42）The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification

续袁·2023-10-22 09:21

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