3D+ML论文阅读第41页

《论文阅读》Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification

总结将NER视作是word-word间的RelationClassification。这个word-word间的工作就很像是TPlinker那个工作，那篇工作是使用token间的link。推荐指数：★★★☆☆值得学习的点：（1）用关系抽取的方法做NER抽取（2）用空洞卷积解决词间交互问题（3）CLN（conditionalLayerNorma）的使用1.动机统一三类任务（flat、overlapp

LawsonAbs·2023-04-11 10:56

经典论文阅读（1）——Informer

当解决长序列时间序列预测问题时，Transformer会存在三个问题：1）selfattention的平方计算：self-attention中的原子点积，导致了每层时间和空间复杂度为2）长输入时堆叠层的内存瓶颈：J层编码/解码的堆叠使内存使用为，限制了模型在接收长序列输入时的可扩展性。3）预测长期输出的速度降低：Transformer的动态解码与RNN一样慢。本文的贡献如下：提出了Informer

fmf1287·2023-04-10 23:22

Bert 论文阅读笔记

主要内容AbstractIntroductionRelatedWorkBertExperimentsAblationStudiesConclusion参考论文：《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》正文Abstract这篇论文介绍一个新的语言表达模型BERT(BidirectionalEn

Anunnaki·2023-04-10 20:53

（论文阅读）基于融合深度卷积神经网络的人脸识别方法研究-褚玉晓

一、基于融合深度卷积神经网络人脸识别方法设计1、PCA算法提取人脸特征主要成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）第一步，计算人脸图像的平均值并执行归一化的过程；第二步，计算唯一值并计算特征峰值以及阈值数，然后按降序对计算出的特征值进行排序，在排序中需要删除较小的特征值来提取主成分；第三步，使用K最近邻（K-NearestNeighbor，KNN）方法找到最佳匹配

NYX_UNI·2023-04-10 20:42

EcoFuzz: Adaptive Energy-Saving Greybox Fuzzing as a Variant of the Adversarial Multi-Armed Bandit

cEcoFuzz:AdaptiveEnergy-SavingGreyboxFuzzingasaVariantoftheAdversarialMulti-ArmedBandit一、论文阅读文章来自USENIX2020

3nduRance·2023-04-10 19:59

Pretrained-model-01-Transformer论文阅读笔记

论文题目：AttentionIsAllYouNeed发表会议：2017-NIPS1、背景知识1.1、翻译效果评价指标BLUE参考博客：https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200主要讲解BLUE在nltk中的实现https://blog.csdn.net/jkwwwwwwwwww/article/details/52846

小杰.·2023-04-10 09:46

【小目标检测论文阅读笔记】Small object detection in remote sensing images based on attention mechanism and multi-

《Smallobjectdetectioninremotesensingimagesbasedonattentionmechanismandmulti-scalefeaturefusion》《CotYOLO-v3》ABSTRACT由于检测目标分布密集、背景复杂等因素的影响，遥感图像中小目标较多，难以检测。为了解决遥感图像中小物体检测的难题，本文提出了一种名为CotYOLO-v3的目标检测算法。首先

YoooooL_·2023-04-10 09:58

【目标检测论文阅读笔记】CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures

Abstract特征上采样是许多现代卷积网络架构中的关键操作，例如特征金字塔。它的设计对于目标检测和语义/实例分割等密集预测任务至关重要。在这项工作中，我们提出了内容感知特征重组(CARAFE)，这是一种通用、轻量级且高效的运算符来实现这一目标。CARAFE具有几个吸引人的特性：(1)大视野。与以前仅利用亚像素邻域的作品（例如双线性插值）不同，CARAFE可以在大的感受野内聚合上下文信息。(2)内

YoooooL_·2023-04-10 09:58

【目标检测论文阅读笔记】Multi-scene small object detection with modified YOLOv4

Abstract.小目标检测的应用存在于我们日常生活中的许多不同场景中，该课题也是目标检测与识别研究中最难的问题之一。因此，提高小目标检测精度不仅在理论上具有重要意义，在实践中也具有重要意义。然而，当前的检测相关算法在这项任务中效率低下；因此在本研究中，提出了一种基于YOLOv4模型的广义改进算法。在常规的跨阶段局部网络（CSPNet）的“ADD”和“Concat”层之后，增加了一种混合注意力模块

YoooooL_·2023-04-10 09:27

【自监督论文阅读笔记】Integrally Pre-Trained Transformer Pyramid Networks （2022）

Abstract在本文中，我们提出了一个基于掩码图像建模(MIM)的整体预训练框架。我们提倡联合预训练backbone和neck，使MIM和下游识别任务之间的迁移差距最小。我们做出了两项技术贡献。首先，我们通过在预训练阶段插入特征金字塔来统一重建和识别颈部。其次，我们用掩码特征建模(MFM)补充掩码图像建模(MIM)，为特征金字塔提供多阶段监督。预训练模型称为integrallypre-train

YoooooL_·2023-04-10 09:50

论文阅读 A Survey of Large Language Models 3

文章目录能力评估基础任务语言生成知识利用率复杂推理高级能力评估人类对戏与外部环境的交互作用扩展能力范围公共基准测试和经验分析评价基准对LLM的能力进行全面分析结论和未来方向能力评估为了检验LLM的有效性和优越性，大量的任务和基准被用来进行实证评估和分析。我们首先介绍了LLM语言生成和理解的三种基本评估任务，然后介绍了LLM具有更复杂设置或目标的几个高级任务，最后讨论了现有的基准和实证分析。基础任务

赫凯·2023-04-10 07:08

【研究周报】第1周

学习周期：2023.02.27～2023.03.04内容产出：2篇csdn博客：【DAFL无数据学习】&【增量学习】论文阅读：1.Data-FreeLearningofStudentNetworks总结

璐宝是我·2023-04-10 02:13

FuseDream论文阅读笔记文本生成图像 text2image

论文地址论文代码背景：使用CLIP和GAN来完成T2I任务，一种常规的做法就是最大化输入文本与生成图像在CLIP空间上的得分，论文中把这个分数叫做，也就是最大化这两者的余弦相似度（这是CLIP的原理），可以用如下公式表达。表示GAN的输入，一般就是高斯分布中随机采样的噪声，但是在这，作者使用的是BigGAN，他在论文中也说了，BigGAN的生成器的输入就是随机噪声和图像类别，还说了这个BigGAN

biu piu biu piu·2023-04-10 02:07

SimpleTrack论文阅读笔记

摘要部分：本文背景：Despitetheirprogressandusefulness,anin-depthanalysisoftheirstrengthsandweaknessesisnotyetavailable（尽管取得了一些进展，但是并未对其优缺点进行深入分析）本文：将当前的3DMOT方法总结为一个统一的框架，将其分解为四个组成部分：检测的预处理，关联，运动模型和生命周期管理。对算法每个部

ng_T·2023-04-09 23:10

Latent Diffusion（CVPR2022 oral）-论文阅读

文章目录摘要背景算法3.1.PerceptualImageCompression3.2.LatentDiffusionModels3.3.ConditioningMechanisms实验4.1.OnPerceptualCompressionTradeoffs4.2.ImageGenerationwithLatentDiffusion4.3.ConditionalLatentDiffusion4.4

‘Atlas’·2023-04-09 23:31

【论文阅读】GNN阅读笔记

Agentleintroductionongnn前言发表在distill的文章图神经网络在应用上才刚刚开始搭建了一个GNNplayground什么是图图是表示实体之间的关系可以分别表示成点向量、边向量、图向量图可以分为有向图和无向图数据是怎么表示成图图片表示成图：把图上的每一个像素都映射成图上的一个点边是像素之间的关系文本表示成图：上一个词和下一个词之间有一条有向边化学表示图：每一个原子表示成一个

小松不菜·2023-04-09 23:21

【论文阅读】如何给模型加入先验知识

如何给模型加入先验知识1.基于pretain模型给模型加入先验把预训练模型的参数导入模型中，这些预训练模型在另一个任务中已经pretrain好了模型的weight,往往具备了一些基本图片的能力2.基于输入给模型加入先验比如说鸟类的头部是一个重要的区分部分，那么可以把模型设计的输入设计为两路输入，再把两路输入的信息融合，这样既关注了局部，又关注了整体3.基于模型重现给模型加入先验尝试让模型自己发现先

小松不菜·2023-04-09 22:14

论文阅读_Segment_Anything

论文信息name_en:SegmentAnythingname_ch:切分任何东西paper_addr:http://arxiv.org/abs/2304.02643doi:10.48550/arXiv.2304.02643date_read:2023-04-07date_publish:2023-04-05tags:[‘深度学习’,‘多模态’]author:AlexanderKirillov,M

xieyan0811·2023-04-09 22:11

论文阅读_MAE

论文信息name_en:MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearnersname_ch:带遮蔽的自编码器是大规模的视觉学习者paper_addr:https://ieeexplore.ieee.org/document/9879206/doi:10.1109/CVPR52688.2022.01553date_read:2023-04-08date_publis

xieyan0811·2023-04-09 22:11

论文阅读_PaLM-E

论文信息name_en:PaLM-E:AnEmbodiedMultimodalLanguageModelname_ch:Palm-E：具身多模态语言模型实现paper_addr:http://arxiv.org/abs/2303.03378date_read:2023-03-11date_publish:2023-03-06tags:[‘深度学习’,‘多模态’]author:DannyDriess

xieyan0811·2023-04-09 22:40

论文阅读-DepGraph

题目：DepGraph:ADependency-DrivenAcceleratorforEfficientIterativeGraphProcessing摘要：Dep是什么？结点的状态依赖于相邻结点的状态。问题？首先，由于依赖导致串行，硬件资源的（有效）利用率比较低；其次，依赖链长会导致收敛速度降低。我们propose了什么？一个加速器，好处是减少依赖、更快传递状态。具体诀窍是什么？主线是depe

錢予·2023-04-09 22:07

论文阅读之Fast RCNN

准备0VGGnetSimonyanandZisserman2014思想1相关工作2作者的贡献结构1ROIpooling2多任务损失函数21softmaxlogloss22regressionsmoothL1loss23截断SVD优化训练1初始化2微调21训练样本22ROI池化层的后向传播主要结果1mAPmeanAccuracyPrecision2训练和测试时间3精调哪一个层4多任务损失函数好吗5S

mysterymeng1994·2023-04-09 22:35

Personalized Federated Learning with Moreau Envelopes论文阅读+代码解析

（好久没更新文章啦，现在开学继续肝）论文地址点这里一.介绍尽管FL具有数据隐私和减少通信的优势，但它面临着影响其性能和收敛速度的主要挑战：统计多样性，这意味着客户之间的数据分布是不同的（即非i.i.d.）。因此，使用这些非i.i.d.数据训练的全局模型很难在每个客户的数据上得到很好的推广。因此，个性化联邦学习在改变传统追求全局一个较好模型做到了平衡——全局与局部的调整，以适应本地数据集。二.相关工

编程龙·2023-04-09 22:01

论文阅读 Towards Automated Semi-Supervised Learning

论文阅读TowardsAutomatedSemi-SupervisedLearning摘要让机器自己学习如何搞定一个数据集或任务一直是AutoML领域所关注的，它可能不再需要手动数据预处理、不需要人工搭建模型架构或花式调参

kindred_joe·2023-04-09 21:26

论文阅读_LaMDA

论文信息name_en:LaMDA:LanguageModelsforDialogApplicationsname_ch:LaMDA：对话应用程序的语言模型paper_addr:http://arxiv.org/abs/2201.08239doi:10.48550/arXiv.2201.08239date_read:2023-03-30date_publish:2022-02-10tags:[‘自

xieyan0811·2023-04-09 21:50

论文阅读：On the User Behavior Leakage from Recommender System Exposure

论文地址Motivation：现阶段对于用户行为的保护仅仅从用户端来考虑，比如用户的行为数据等。然而推荐系统是一个闭环的过程，即用户交互了物品，推荐系统根据用户的交互信息去推荐物品，用户也会根据推荐系统推荐的物品做消费。如果仅从用户的行为数据考虑保护是不够的，系统的行为数据也会泄露用户的一些行为信息。所以本文从系统的行为数据出发（系统推荐\暴露的数据）考虑对用户的行为信息进行保护。Contribu

aaHua_·2023-04-09 21:52

【论文阅读】定量评估服务模式__Quantitative Assessment of Service Pattern: Framework, Language, and Metrics

【论文阅读】定量评估服务模式__QuantitativeAssessmentofServicePattern:Framework,Language,andMetrics文章目录【论文阅读】定量评估服务模式

笃℃·2023-04-09 21:51

【论文阅读】Vertically Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Node Classification

【论文阅读】VerticallyFederatedGraphNeuralNetworkforPrivacy-PreservingNodeClassification文章目录【论文阅读】VerticallyFederatedGraphNeuralNetworkforPrivacy-PreservingNodeClassification1

笃℃·2023-04-09 21:21

Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读

paper：https://arxiv.org/abs/1711.08324源码：https://github.com/lfz/DSB2017简介简介——从CT扫描图像进行自动诊断肺癌需要两个步骤：检测所有可疑的病变（肺结节）以及评估整个肺部恶性程度。目前大多数的研究主要集中于第一步，但是很少研究在第二部分。由于结节存在不能明确的指明得了癌症以及结节的形态跟肺癌有着复杂的联系，肺癌的诊断需要在每一

pursuit_zhangyu·2023-04-09 19:29

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法（论文阅读）

目录论文背景论文贡献怎么改变不可感知性？第一步：特征提取载体图像，构建水印三级小波分解构造图像水印水印嵌入和提取算法水印嵌入算法DC系数提取图像水印水印系统的性能评价小结论文背景常见的水印嵌入算法：1.基于空间域，通过改变载体图像的像素值对水印进行嵌入，方法简单，计算快，且嵌入信息大，但是抗攻击能力弱，比如LSB算法2、基于变换域，通过将原始图像变换到不同域，然后改变变换域的系数值嵌入水印。常用的

Nefelibat·2023-04-09 16:23

论文阅读-Enhancing Graph Neural Network-based Fraud Detectors against Camouflaged Fraudsters

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.08692.pdf目录摘要1简介2问题定义3拟议模型3.1模型概述3.2标签感知相似性度量3.3相似性感知的邻居选择器3.3.1Top-p采样3.3.2使用RL找到最佳阈值3.4关系感知邻居聚合器3.5提出的CARE-GNN4实验4.1实验设置4.1.1数据集4.1.2图的构建4.1.3基线4.1.4实验设置4.1.5实施4.1.6评

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-09 15:35

论文阅读-Subgraph Centralization: A Necessary Step for Graph Anomaly Detection

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.06794.pdf代码链接：Codes/IDK/GraphAnomalyDetectionatmain·IsolationKernel/Codes·GitHub目录摘要1简介2相关工作3节点异常：定义3.1基于h子图的节点异常4拟议框架：GCAD4.1子图提取和集中化（SEC）4.2子图嵌入4.3点异常检测器4.4基于深度的加权分数5

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-09 15:35

论文阅读 - MoCo

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf视频链接：MoCo论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili论文解读链接：重读经典：《MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning》_momentumencoder_自动驾驶小学生的博客-CSDN博客

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-09 15:35

论文阅读“k-Nearest Neighbor Augmented Neural Networks for Text Classification”

WangZ,HamzaW,SongL.-NearestNeighborAugmentedNeuralNetworksforTextClassification[J].arXivpreprintarXiv:1708.07863,2017.摘要导读近年来，许多基于深度学习的模型被用于文本分类。然而，在训练的过程中缺乏对训练集中实例级信息的利用。在本文中，作者建议通过利用输入文本的k-nearestne

掉了西红柿皮_Kee·2023-04-09 10:15

《An Accelerated Method for Message Propagation in Blockchain Networks》论文阅读笔记

paperAbstract区块链基于P2P网络，支持当前加密货币的去中心化共识。由于比特币和山寨币都利用底层的区块链，因此它们会受到P2P网络性能的极大影响。在比特币中，矿工们参与了对时间敏感的竞赛，以解决工作量证明问题以扩展区块链。因此，这就提出了一个关键问题，即最小化获胜区块的传播与下一轮比赛开始之间的时间。本文提出了一种选择节点最接近的邻居以使消息及时在整个网络中传播的方法。该方法使用传输等

甸仔向前冲·2023-04-09 05:08

论文阅读《A Re-evaluation of Knowledge Graph Completion Methods》

论文链接：添加链接描述研究背景：为什么NN算法效果好但在不同数据集表现不同现实世界的知识库通常是不完整的，这激发了自动预测缺失链接的研究。知识图谱补全(KGC)的一种流行方法是将实体和关系嵌入到连续的向量或矩阵空间中，并利用设计良好的得分函数f(h,r,t)来衡量三元组(h,r,t)的合理性。之前的方法大多使用基于平移的方法，最近，大量基于神经网络的方法被提出。它们具有复杂的得分函数，这些函数利用

Jiawen9·2023-04-09 05:34

论文阅读《What is Normal, What is Strange, and What is Missing in aKnowledge Graph》

论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.10412知识图谱质量控制算法-KGIST模型简介KGIST通过归纳总结统一表征在KGs中什么是正常的、什么是奇怪的、什么是缺失的。关于处理知识图谱错误和缺失信息的标准方法是“知识图谱细化”，这涉及针对每种类型的错误或缺失信息定制技术，但这有很多限制，首先是针对每种错误类型和缺失类型定制技术所涉及的开发时间和成本，第二是不可能针对未知

Jiawen9·2023-04-09 05:34

ACL2020论文阅读笔记：BART

背景题目：BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehension机构：FacebookAI作者：MikeLewis,YinhanLiu,NamanGoyal,MarjanGhazvininejad,AbdelrahmanMohamed,OmerLe

JasonLiu1919·2023-04-09 02:45

Mask R-CNN 论文阅读

为了以后的学习方便，把几篇计算机视觉的论文放上来，仅为自己的学习方便。期间有参考了很多博客和文献，但是我写的仍然很粗糙，存在很多的疑问。排版对手机端不友好，欢迎指正。原文地址：MaskR-CNN样例代码：MaskR-CNN代码（文末附踩坑纪录）一位高手的翻译：MaskR-CNN完整翻译一位大佬的详解：MaskR-CNN详解研究问题的背景实例分割需要做到较好的完成检测任务的同时，并能够很好的分割实例

IOEvan·2023-04-08 21:20

弱监督目标检测算法论文阅读（六）Erasing Integrated Learning : A Simple yet Effective Approach for Weakly Supervised

这是一篇CVPR2020的中山大学的一篇文章，提出了一个新颖的擦除网络。Abstract弱监督对象定位（WSOL）旨在仅通过图像级别标签之类的弱监督来定位对象。但是，基于分类网络的可用技术的一个长期存在的问题是，它们经常导致突出显示最有区别的部分，而不是突出对象的整个范围。然而，相反，尝试探索对象的整体范围可能会降低图像分类的性能。为了解决这个问题，我们通过引入一种新颖的对抗擦除技术，即擦除综合学

橘子味的苹果·2023-04-08 17:35

弱监督目标检测算法论文阅读（二）Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization

个人阅读文章的一点理解，有其他不同理解的同学问欢迎评论交流。这是南京大学一篇CVPR2020的文章，论文提出了一个伪监督目标定位的方法，生成伪grountruth进行训练。文章分析了现有的目标检测方法的弊病，联合优化定位与分类并不能两者达到最优。文章创造性的提出了把分类任务和定位任务分开，单独进行训练，取得了很好的效果。Abstract弱监督对象定位（WSOL）旨在仅使用图像级标签来定位对象。先前

橘子味的苹果·2023-04-08 17:05

【论文阅读--WSSS】WeakTr: Exploring Plain Vision Transformer for Weakly-supervised Semantic Segmentation

论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.01184代码链接：https://github.com/hustvl/weaktr这篇文章有两部分内容，一部分是CAMGeneration，另一部分是Segmentation。但由于Segmentation部分也是基于Transformer，那部分就暂时忽略了。方法CAMGeneration部分整体大框架还是MCTFormer。关于

Nastu_Ho-小何同学·2023-04-08 17:34

【论文阅读--WSSS】Multi-class Token Transformer for Weakly Supervised Semantic Segmentation

文章目录方法实验Limitation论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.02891代码链接：https://github.com/xulianuwa/mctformer方法plainViT只有一个clstoken,对应得到的attnmap是class-agnostic；为了使得attnmap变得class-specific，采用num_classes个clstoken分

Nastu_Ho-小何同学·2023-04-08 17:03

论文阅读 Adversarial Complementary Learning forWeakly Supervised Object Localization

Abstract文章提出了ACoL通过一种弱监督的方式自动定位整合的感兴趣的区域，直接从最后的卷积层来选择class-specific的featuremap。其中整个网络包含两个分类器，其中一个分类器A用来定位discriminitiveregions，而另一个分类器B用来定义A没有定位出来的感兴趣区域，从而形成一种互补。任务定义WeaklySupervisedObjectLocalization

枯叶蝶KYD·2023-04-08 16:30

【论文阅读--WSOL】Spatial-Aware Token for Weakly Supervised Object Localization

文章目录方法实验Limitation论文：https://arxiv.org/abs/2303.10438代码：https://github.com/wpy1999/SAT/blob/main/Model/SAT.py方法这篇文章的方法应该属于FAM这一类。额外添加的一个spatialtoken，从第10-12层开始，利用其得到的attnmap(对hea求mean–B,1,1,N+2)作为visu

Nastu_Ho-小何同学·2023-04-08 16:53

【论文阅读】“Attention-Based Two-Stream Convolutional Networks for Face Spoofing Detection”

论文阅读：“Attention-BasedTwo-StreamConvolutionalNetworksforFaceSpoofingDetection”论文地址：https://ieeexplore.ieee.org

LLL319·2023-04-08 16:49

3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读

3DDeepLeakyNoisy-orNetwork论文阅读原文：EvaluatetheMalignancyofPulmonaryNodulesUsingthe3DDeepLeakyNoisy-orNetwork

SmallRookie·2023-04-08 13:32

论文阅读笔记（四十八）：3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation

Abstract.Thispaperintroducesanetworkforvolumetricsegmentationthatlearnsfromsparselyannotatedvolumetricimages.Weoutlinetwoattractiveusecasesofthismethod:(1)Inasemi-automatedsetup,theuserannotatessomesl

__Sunshine__·2023-04-08 11:36

弱监督参考图像分割：Learning From Box Annotations for Referring Image Segmentation论文阅读笔记

弱监督参考图像分割：LearningFromBoxAnnotationsforReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作A、全监督参考图像分割

乄洛尘·2023-04-08 11:30

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