3D+ML论文阅读第48页

【论文阅读】Online Decision Based Visual Tracking via Reinforcement Learning

OnlineDecisionBasedVisualTrackingviaReinforcementLearning概述本文2020年发布于NeurIPS(CCF-A)。视觉跟踪通常基于目标检测或者模板区配，但它们都只适用于特定的场景或对象。因为它们遵循不同的跟踪原则，直接将它们融合在一起是不明智的。本文主要提出了一种新的视觉跟踪集成框架DTNet，它基于层次强化学习（HRL）的决策机制。该框架提供

叶柖·2023-02-03 10:46

经典论文阅读 -- AlexNet

阅读总结AlexNet是深度学习浪潮的奠基作之一，发表在2012年.不管是看博客，还是分享的文章，都不如直接阅读论文本身，论文是作者毫不保留的拍给你~作者：0.Abstract我做了啥，是什么效果，靠什么达到了这个效果.1.IntroductionIntheend,thenetwork’ssizeislimitedmainlybytheamountofmemoryavailableoncurren

wangwangmoon_light·2023-02-03 08:08

AlexNet 经典论文阅读报告 -ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 文献综述

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks文献综述阅读时间：2021年10月15日论文基本信息作者在当时借助这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在计算机视觉领域中的地位。AlexNet被认为是计算机视觉领域最有影响力的论文之一，它刺激了更多使用卷积神经网络和GPU来加速深度学习的论文的出现[17]。截至2020年，Al

JingYuJingYuJingYu·2023-02-03 08:34

【论文阅读】计算机视觉经典论文合辑

文章目录引言AlexNetVGG-NetResNetInceptionmodels家族ResNeXt引言读经典论文，更能获得一些通用的idea启发，同时也是补充基础知识的过程。本文stepwise更新，且读且更新~AlexNet文章：2012-NIPS-Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks使用了分组卷积：最初是因为显存不

反科研pua所所长·2023-02-03 08:57

计算机视觉经典论文阅读系列1--AlexNet

计算机视觉经典论文-CNN经典论文的框架听完相关的课程，还是记不住/(ㄒoㄒ)/~~从论文入手，重新整理一遍争取保证1周一篇，3月底之前完成AlexNet:《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》摘要在ImageNetLSVRC-2010和2012比赛中比之前的方法提升较多。网络有6000万参数和65万个神经元，5个卷积

Arlene.Wang·2023-02-03 08:22

论文阅读3:INT8量化训练

一、TitleQuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInference二、Abstract&Instructionwhy?自从AlexNet问世以来，CNN的模型大小不断增大，模型大小动辄数百MB，计算量也令人畏惧，使得这些模型不再适合在移动端部署。因此，业界亟需对模型大小进行压缩，同时还

FPGA硅农·2023-02-03 07:10

神经形态网络——大脑神经图论文阅读笔记【1】

这个故事始于文章”Learningfunctionfromstructureinneuromorphicnetworks“\quad\quad首先我们把摘要的翻译【谷歌】贴在这里：大脑中神经回路的连接模式形成了一个复杂的网络。网络内的集体信号表现为模式化的神经活动，被认为支持人类认知和适应性行为。最近的技术进步允许对生物大脑网络进行宏观重建。这些被称为连接组的地图显示了多个非随机的结构特征，包括重

full_adder·2023-02-02 18:01

[论文阅读笔记17]MAT: Motion-Aware Multi-Object Tracking

前言:论文地址:论文对于tracking-by-detection范式的MOT算法而言,改进的重点在于目标特征的提取,表示和关联策略上.之所以做这篇文章的笔记,是这篇文章在这些方面都做了改进,针对相机运动和目标非刚性运动造成的运动特征不稳定,针对目标长时间消失再匹配问题和轨迹平滑问题都做了改进,并且提出了一种循环关联策略,内容还是很充实的.\space1.Introduction在引言部分.作者重

wjpwjpwjp0831·2023-02-02 17:09

Fast-LiO2中涉及到的算法学习

总览雷达惯性里程计论文阅读笔记—FAST-LIO（一）雷达惯性里程计论文阅读笔记—FAST-LIO2（二）卡尔曼滤波如何通俗并尽可能详细地解释卡尔曼滤波？

海边拾贝的羊·2023-02-02 17:55

用于图神经网络的脑电数据处理实现

基于论文的数据集代码实现：原理可以参考：1、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingRegularizedGraphNeuralNetworks

KPer_Yang·2023-02-02 16:47

A Comparative Analysis of Deep Learning Approaches for Network Intrusion Detection Systems (N-IDSs)

论文阅读记录数据类型在预定义时间窗口中，按照传输控制协议/互联网协议（TCP/IP）数据包将网络流量数据建模成时间序列数据。

Poppy679·2023-02-02 15:20

ViT论文阅读

1.视觉领域transformer论文题目：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929github：GitHub-lucidrains/vit-pytorch:ImplementationofVisionTransformer,asimple

feikediaoming·2023-02-02 14:19

本周的总结

目录本周完成的计划论文阅读1ABSTRACT（摘要）1INTRODUCTION（介绍）2METHODOLOGY（方法）PhaseOne(classification)PhaseTwo(segmentation

ZN_daydayup·2023-02-02 11:42

PPO，Proximal Policy Optimization Algorithms 论文阅读

TRPO的优化方式比较复杂，对于某些模型结构无法使用，例如模型使用了dropout或policy跟valuefunction模型参数进行了共享。PPO算法基于TRPO的目标函数进行了简化，使用目标函数的一阶导数进行policy的更新，并且更新时可以进行多次迭代，重复使用现有的数据更新policy。先看TRPO的目标函数（是surrogate的）其复杂的优化方式主要来源于那个hard的KL散度约束，

空苍地樱·2023-02-02 10:37

【论文阅读】Multimodal Fusion with Co-Attention Networks for Fake News Detection --- 虚假新闻检测，多模态融合

本博客系本人理解该论文之后所写，非逐句翻译，预知该论文详情，请参阅论文原文。论文标题：MultimodalFusionwithCo-AttentionNetworksforFakeNewsDetection；作者：YangWu,PengweiZhan,YunjianZhang,LimingWang,ZhenXu；中国科学院大学；发表会议或期刊：ACL2021；代码地址：未开源；摘要：靠人工识别谣言

me_yundou·2023-02-02 07:14

毫米波点云雷达论文阅读 | 3DRIMR, IPCCC 2021

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/6sMztd3zUyEMwURq_87SsQSun,Yue,ZhuomingHuang,HonggangZhang,ZhiCao,andDeqiangXu.2021.“3DRIMR:3DReconstructionandImagingviaMmWaveRadarBasedonDeepLearning.”IEEEInternationa

R.X. NLOS·2023-02-02 07:44

多模态数据集论文阅读 | WRDI: A Multimodal Dataset of mmWave Radar Data and Image, 2021 IEEE Big Data

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nLPfErOciUnxhzXx9aI-yA论文阅读：[1]Z.Wang,C.Jin,L.Sun,andY.Li,“WRDI:AMultimodalDatasetofmmWaveRadarDataandImage

R.X. NLOS·2023-02-02 07:09

OUC暑期培训（深度学习）——第六周学习记录：Vision Transformer &； Swin Transformer

第六周学习：VisionTransformer&SwinTransformerPart1视频学习及论文阅读1、VisionTransformer原文链接：https://arxiv.org/abs

tm_opera_o·2023-02-01 18:47

论文阅读：Spatial-Temporal Transformer for Dynamic Scene Graph Generation

Spatial-TemporalTransformerforDynamicSceneGraphGeneration论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.12309github地址：https://github.com/yrcong/sttranSTTran是一种可以利用时空上下文的Transformer(STTran:Spatial-TemporalTransformer

娃娃亲�·2023-02-01 16:26

论文阅读：Spatial-Temporal Transformer for Dynamic Scene Graph Generation(ICCV2021)

前些日子作业多，就没看论文。组会上老师问我有没有用transformer做场景图的。我说没吧老师。然后师姐给我发了这篇。今天把这篇文章梳理完了，做个记录。这篇文章是做动态场景图的，就是由视频生成场景图。我之前看的都是基于静态图片的，也就是静态场景图。论文作者设计了一个Transformer，捕捉到了单个帧内各谓语表示的空间信息和相邻帧的时序信息。为什么要利用好时序信息呢？对于视频而言，前一帧对后一

糖豆豆今天也要努力鸭·2023-02-01 16:25

论文阅读：Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecasting

AAAI2021的一篇文章，文章标题为：Spatial-TemporalFusionGraphNeuralNetworksforTrafficFlowForecasting。问题:交通速度预测，数据集为PeMS，METR-LA。动机：（1）道路之间的时空依赖性和复杂的动态变化趋势.现有的工作通过给定图结构会限制时空依赖的学习。（这点与ijcai2019,GraphwaveNet;KDD2020MT

Bruce-XIAO·2023-02-01 16:54

#第三篇#ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System forMonocular, Stereo and RGB-D Cameras

论文阅读顺序一、摘要二、介绍三、结论四、相关工作五、模型六、实验正文部分一、摘要本文提出了一个完整的SLAM系统ORB-SLAM2，针对于单目，双目和RGB-D相机，其中包括地图重建、闭环和重定位功能。

qq_34716695·2023-02-01 15:06

Block-NeRF论文阅读

Block-NeRF城市重建论文阅读论文地址理解视频论文翻译摘要我们提出了一个神经辐射场的变体Block-NeRF，可以表示大规模的环境。

spade_eddie·2023-02-01 12:44

Fast-LIO论文阅读

文章目录一、系统流程与符号说明1、定义流形中的＋－IEKF算法步骤一、系统流程与符号说明1、定义流形中的＋－从上面的定义，很容易验证IEKF符号含义zjκ=Gj(Gp^fjκ−Gqj)\mathbf{z}_{j}^{\kappa}=\mathbf{G}_{j}\left({}^{G}\widehat{\mathbf{p}}_{f_{j}}^{\kappa}-{}^{G}\mathbf{q}_{j}

一抹烟霞·2023-02-01 11:55

【论文阅读】SPMF-Net: Weakly Supervised Building Segmentation...

文章目录摘要2.Methodology2.1WeakSupervisionLabelGeneration2.1.1SuperpixelPooling2.1.2Multi-ScaleFeatureFusion2.1.3.CAMCalculation2.2BuildingExtraction3ResultsandAnalysis3.1.Dataset3.2DataProcessing3.3Parame

Jiazhou_garland·2023-02-01 11:35

Scaling Memcache at Facebook论文阅读笔记

Memcache简介分布式的内存对象缓存系统，被称为ademand-filledlook-asidecache.通常作为数据库的前端使用，减小数据库的负载，提高性能在Facebook中，readrequest约占99.8%，而writerequest只占了约0.2%，使用Memcache正是为了解决这一问题。Memcache的基本操作分为两种：QueryCache：先从Memcache中读取，如果

iHge2k·2023-02-01 09:33

Embedding-based Retrieval in Facebook Search 论文阅读笔记

文章目录abstract1.Introduction2.Model2.1Evaluationmetrics2.2Lossfunction2.3Unifiedembeddingmodel2.4Traindatamining3.Featureengineering3.1Textfeatures3.2Locationfeatures3.3Socialembeddingfeatures4Serving4.

得克特·2023-02-01 09:31

分割网络综述——Deep Semantic Segmentation of Natural and Medical Images: A Review

论文阅读之分割网络综述DeepSemanticSegmentationofNaturalandMedicalImages:AReview摘要图像语义分割主要完成像素级别的密集预测任务，同属于一类的像素组成实例可用于场景识别

黄小米吖·2023-02-01 08:59

[论文阅读笔记07]Learning from Context or Names? An Empirical Study on Neural Relation Extraction

1.题目LearningfromContextorNames?AnEmpiricalStudyonNeuralRelationExtraction从上下文学习还是从实体名称中学习？一个关于神经关系抽取的实证研究2.作者HaoPeng1∗,TianyuGao2∗,XuHan1,YankaiLin3,PengLi3,ZhiyuanLiu1*†*,MaosongSun1,JieZhou3单位：Tsing

happyprince·2023-02-01 08:55

[论文阅读笔记12]MeMOT: Multi-Object Tracking with Memory, 有记忆的MOT算法

MeMOT是CVPR2022的文章,最大的亮点是存储目标的之前所有帧的信息,然后把之前所有帧的信息作为跟踪的线索进行编码,从而实现同时检测与跟踪.这种方式看似比较暴力,而且网络的三部分组成都是Transformer结构(但同样也是CNN提取特征).然而结合之前所有帧信息的思想(也许是想从batch方式借鉴一些,助力online方式)还是值得思考的.论文地址:论文目前没开源。还是按文章顺序阅读.1.

wjpwjpwjp0831·2023-02-01 07:10

综述论文阅读”A survey on contrastive self-supervised learning“（Technologies2020）

论文标题Asurveyoncontrastiveself-supervisedlearning论文作者、链接作者：Jaiswal,AshishandBabu,AshwinRameshandZadeh,MohammadZakiandBanerjee,DebapriyaandMakedon,Fillia链接：Technologies|FreeFull-Text|ASurveyonContrastive

不吃香菜的zbw·2023-01-31 21:29

【论文阅读】A Survey on Contrastive Self-supervised Learning

论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.00362介绍有监督的方法的问题：1、需要昂贵的标记数据2、泛化性能差3、遭受对抗攻击大量的方法开始寻找不需要大量昂贵的标记的方法，通过自监督来学习特征表示随着2014年GAN被提出，有许多基于GAN的自监督的生成模型，但是GAN也存在问题：1、模型参数比较振荡，很难收敛2、判别器通常比生成器训练得更好，使得生成器很难生成逼真的样本对

huitailangyz·2023-01-31 21:58

PointConv论文阅读笔记

PointConv论文阅读笔记Abstract本文发表于CVPR。其主要内容正如标题，是提出了一个对点云进行卷积的Module，称为PointConv。

Codefmeister·2023-01-31 14:54

论文阅读_神经网络知识蒸馏_DK

英文题目：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork中文题目：神经网络知识蒸馏论文地址：https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pdf领域：深度学习发表时间：2015作者：GeoffreyHinton，谷歌出处：NIPS被引量：6972阅读时间：2022.09.21读后感这是最早提出蒸馏模型的文章，它训练老师Teacher/学生Stude

xieyan0811·2023-01-31 13:38

【论文阅读】Sepsis World Model A MIMIC-based OpenAI Gym World Model Simulator for Sepsis Treatment

SepsisWorldModel:AMIMIC-basedOpenAIGym“WorldModel”SimulatorforSepsisTreatmentAuthorKianietal.CommentsThisprojectwasdoneasaclassprojectforCS221atStanfordUniversity（Notsogood）Year2019Tagsdeepreinforceme

Mocode·2023-01-31 13:46

论文阅读——MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

继续MobileNetv2.改进：InvertedResidualconnections&LinearBottleneck摘要：在轻量级的MobileNetv1提出后，本文又将轻量级的思想应用于分割网络，精简了DeepLabv3用于分割。 主要创新点在invertedresiduals和linearbottleneck的提出。在网络瓶颈部分增加invertedresiduals连接以及移除网络瓶颈

黄小米吖·2023-01-31 12:12

2021年1月读书计划

《教学勇气》4.自选论文阅读

萝卜丝katichen2·2023-01-31 12:41

GVINS论文阅读（VINS-MONO + gnss 紧耦合）

原文https://arxiv.org/pdf/2103.07899.pdfgithubhttps://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/GVINS港科大沈老师团队在vins-mono基础上加入gnss原始测量值的紧耦合算法原文详解视觉、imu、gnss的紧耦合，gnss用的是伪距和多普勒观测值整体的滑窗优化仍旧是vins-mono的体系主要创新在于初始化部分和滑窗

slam萌新·2023-01-31 11:46

Efficient Organized Point Cloud Segmentation with Connected Components论文阅读

文章目录EfficientOrganizedPointCloudSegmentationwithConnectedComponents方法AConnectedComponentAlgorithmBPlanarSegmentationCPlanarRefinementAlgorithmEfficientOrganizedPointCloudSegmentationwithConnectedCompo

double立li·2023-01-31 11:45

ICCV2015(object detection)：Fast RCNN-论文解读《Fast R-CNN》

文章目录原文地址论文阅读方法初识（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.FastR-CNNarchitectureandtraining2.1TheRoIpoolinglayer2.2Initializingfrompre-trainednetworks2.3Fine-tuningforobjectdetectionMulti-tasklossMin

我是大黄同学呀·2023-01-31 11:40

【论文阅读及复现】（2017）Densely Connected Convolutional Networks + Pytorch代码实现

文章目录一、摘要二、DenseNet网络结构三、DenseBlock四、PyTorch-GPU代码实现论文来源：（2017）DenselyConnectedConvolutionalNetworks作者：GaoHuang等人一、摘要最近的工作表明，如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接，则它们可以更深、更准确和更有效地训练。在本文中，我们接受了这一观察并介绍了密集卷积网络（De

WSKH0929·2023-01-31 07:45

《QoS-FS: a new forwarding strategy with QoS for routing in Named Data Networking》论文阅读笔记

paperAbstract以信息为中心的网络（ICN）是未来Internet体系结构的一种新颖范例。ICN的目的是适应Internet基础结构中的内容分发。命名数据网络（NDN）是最流行的ICN提案之一。本文介绍了QoS-FS的设计，这是一种新的NDN具有服务质量（QoS）的自适应转发策略。在网络的每个节点处，QoS-FS监控器实时地传入和传出网络的链接，以估计QoS参数并将其集成到为确定何时和使

甸仔向前冲·2023-01-31 04:32

论文阅读——Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

论文阅读——QuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInferencefromGoogleAbstract

黄小米吖·2023-01-31 01:05

联邦学习论文阅读

最近阅读了两篇关于联邦学习的论文，《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》和《FedMDHeterogenousFederatedLearningviaModelDistillation》，提出了两种算法FedAvg和FedMD。Communication-EfficientLearningofDeep

Septieme·2023-01-30 23:39

[论文阅读2]Influence Function based Data Poisoning Attacks to Top-NRecommender Systems

qq_43532928·2023-01-30 21:34

论文阅读：GPT-Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

Abstract通过在不同的无标记的文本语料库上生成语言模型的预训练，然后对每个任务进行区分性调整在微调期间使用任务感知的输入转换，同时对模型体系结构进行最小的更改1.INTRODUCTION未标记文本的单词级信息仍旧是一个挑战1.First,itisunclearwhattypeofoptimizationobjectivesaremosteffectiveatlearningtextrepre

咕噜咕噜day·2023-01-30 20:17

论文阅读《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》

论文地址：《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》文章目录论文介绍相关工作框架预训练阶段微调阶段实验分析论文介绍本论文探索一种基于半监督解决语言理解任务方法，使用无监督预训练和监督微调。目标是从大量未标注语料库学习一种普遍的表征，不要求目标任务与未标注语料库在相同领域。训练分为两个阶段：首先，在未标注数据上使用语言建模来学习神

Diobld·2023-01-30 20:46

SLAM综述阅读笔记六：基于图像语义的SLAM调研：移动机器人自主导航面向应用的解决方案 2020

转自【【论文阅读】Asurveyofimagesemantics-basedvisualsimultaneouslocalizationandmapping语义视觉SLAM综述-知乎】Asurveyofimagesemantics-basedvisualsimultaneouslocalizationandmapping

light169·2023-01-30 18:59

论文阅读1：DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments

DS-SLAM:ASemanticVisualSLAMtowardsDynamicEnvironments面向动态环境的语义视觉SLAM摘要：DS-SLAM将语义分割网络与移动一致性检查方法相结合，降低了动态对象的影响，从而大大提高了动态环境下的定位精度。关键词：运动一致性检测、语义分割、SegNet、稠密八叉树图目的：提升系统在动态环境中的鲁棒性、稳定性和检测精度；框架：使用ORB-SLAM2作

MclarenSenna·2023-01-30 18:29

电脑必备常用软件&好用的软件合集

包括电脑必装工具软件、学习论文阅读软件、python编程基本环境配置以及一些学习工具。1.浏览器：火狐浏览器，谷歌浏览器2.python基础编程必备软件：python，jupyternotebo

要努力学习鸭·2023-01-30 16:55

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