AI100论文解读第11页

2022KDD论文解读：一种基于动态时空图的取货配送路径预测模型Graph2Route

Graph2Route:ADynamicSpatial-TemporalGraphNeuralNetworkforPick-upandDeliveryRoutePrediction前文（2021KDD论文解读

·2023-06-14 18:42

论文解读-RepPoints

本文主要对目标检测算法RepPoints进行详细讲述，本文逻辑结构和论文保持一致，深入分析作者的研究思路。论文：RepPoints:PointSetRepresentationforObjectDetection代码：https://github.com/microsoft/...摘要存在问题Theboundingboxisconvenienttousebutprovidesonlyacoarse

·2023-06-14 18:37

滴滴ETA论文解读：WDR模型

引言paper：LearningtoEstimatetheTravelTime读后感：整体中规中矩，将WD模型和LSTM相结合，解决实际的业务问题。备注：ETA是EstimateTravelTime的缩写，即，到达时间预估。这个问题描述是，在某一个时刻，估计从A点到B点需要的时间。对于滴滴，关注的是司机开车把乘客从起点送到终点需要的时间。显然，ETA就是一个时空相关的回归问题。Learningto

·2023-06-14 18:35

识别一切模型RAM（Recognize Anything Model）及其前身 Tag2Text 论文解读

总览大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，欢迎大家交流~继MetaAI的SAM后，OPPO研究院发布识别一切模型（RecognizeAnythingModel，RAM）：项目链接：https://recognize-anything.github.io/Demo链接：https://huggingface.co/spac

·2023-06-14 18:22

论文解读 | 基于蒙特卡罗树搜索的触觉目标识别主动末端执行器姿态选择

原创|文BFT机器人本论文提出了一种新颖的方法，使用仅触觉来进行主动物体识别。该算法通过蒙特卡罗树搜索来选择最佳的手腕姿态序列进行物体识别。具体来说，该算法将问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），并通过观察和动作来优化策略。该算法的核心思想是，连续触觉特征与机器人之间的运动相关联。本地特征不是唯一的，会在对称部位和相似曲率处重复。将它们在物体上离散化会创建共同的特征，可以建模为概率分布，该分布可以

BFT白芙堂·2023-06-14 17:07

识别一切模型RAM（Recognize Anything Model）及其前身 Tag2Text 论文解读

总览大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，欢迎大家交流~继MetaAI的SAM后，OPPO研究院发布识别一切模型（RecognizeAnythingModel，RAM）：项目链接：https://reco

陈城南·2023-06-14 16:00

DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DIS- ENTANGLED ATTENTION glue榜首论文解读

一、概览二、详细内容abstracta.两个机制来improvebert和robertaⅰ.disentangledattentionmechanismⅱ.enhancedmaskdecoderb.fine-tuning阶段ⅰ.virtualadversarialtraining->提升泛化c.效果ⅰ.对nlu和nlg下游任务，提升都比较大ⅱ.用一半的训练数据，效果就比roberta-large好

HxShine·2023-06-14 08:31

Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation论文解读

abstracttokenvocabulary的选择对机器翻译结果的影响比较大本文研究什么样才是好的词表，并且能不能不通过训练直接找到最优的词表首先提供一种从信息理论的角度来分析词表的作用通过optimaltransport的思路来找到最佳token词典，并且有一个合适的词表大小，不用训练降低70%的词表大小，取得0.5bleu提升相对于BPE-search，搜索时间从384gpu->30gpu，

HxShine·2023-06-14 08:01

NVIDIA的StyleGAN、StyleGAN2、StyleGAN3系列论文解读，梳理基于风格的生成器架构

通俗来讲就是，张三造假币(Generator生成器)，然后用验钞机去验证真假(Discriminator辨别器)，如果是假的就继续提高造假技术，直到验钞机检验不出来为止，也就是说一个造假一个验假(验钞机也需升级)，两者互相学习和提高的过程，就叫做GAN，那在图片领域，就是想要生成的图片达到以假乱真的效果！好了，这里试图将StyleGAN3篇论文都解读在一起，方便大家更快熟悉这个让人惊艳的大模型，水

寅恪光潜·2023-06-14 07:08

BLIP使用教程

文章目录准备测试示例一示例二：结论源代码原理篇：BLIP2-图像文本预训练论文解读准备如果无网络需提前下载相关模型安装torch、transformerspipinstalltorchtrtransformers

‘Atlas’·2023-06-14 04:13

SCANimate论文解读

文章目录创新点算法Canonicalization（规范化）学习蒙皮权重LocallyPose-awareImplicitShapeLearningGiven（局部姿态感知隐式形状学习）实验评估方法规范化局部姿态与全局姿态比较SOTA方法比较结论论文：《SCANimate:WeaklySupervisedLearningofSkinnedClothedAvatarNetworks》github：h

‘Atlas’·2023-06-14 04:12

StyleGAN及StyleGANv2论文解读

文章目录StyleGAN贡献解决问题算法原理实验结果StyleGANv2解决问题算法原理结论StyleGAN论文：《AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks》代码：https://github.com/NVlabs/styleganStyleGANv2论文：《AnalyzingandImprovingtheI

‘Atlas’·2023-06-14 04:42

YOLOX论文解读

文章目录创新点算法DecoupledheadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositivesSimOTAEnd-to-endYOLO实验结果结论论文:《YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021》代码:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX创新点将YOLO检测器变为anchor-f

‘Atlas’·2023-06-14 04:42

论文解读丨空洞卷积框架搜索

本文分享自华为云社区《论文解读系列十：空洞卷积框架搜索》，原文作者：我想静静。空洞卷积是标准卷积神经网络算子的一种变体，可以控制有效的感受野并处理对象的大尺度方差，而无需引入额外的计算。

·2023-06-13 15:31

论文解读 | 机器人路径跟踪的受控纯追踪法

原创|文BFT机器人01摘要这篇文章是关于机器人路径跟踪的受控纯追踪算法的研究。文章介绍了传统的纯追踪算法以及相关变体，并提出了受控纯追踪算法作为本文的主要贡献。该算法旨在适应实际环境中的服务和工业移动机器人，提供方法来调整机器人的平移速度以适应当前条件。文章还讨论了该算法在实际机器人系统中的实现和实验验证，并提供了结论。02受控纯追踪算法与其他局部轨迹规划技术的不同受控纯追踪算法是一种局部轨迹规

BFT白芙堂·2023-06-13 10:02

BERTweet: A Pretrained Language Model for English Tweets 论文解读

文章目录1.核心概念2.试验步骤2.1数据预处理2.2模型构建与训练2.3实验评估2.4结果分析3.试验结果4.影响与应用《BERTweet:APretrainedLanguageModelforEnglishTweets》是一篇针对英文推文的预训练语言模型的论文。论文通过提出BERTweet模型，针对英文推特文本进行了预训练，并在推特文本分类任务中取得了显著的改进。通过优化推特文本的预处理和分割

旧言.·2023-06-12 16:17

论文解读：Adaptive Particle Swarm Optimization (APSO)

模糊集、隶属度函数的概念，以及如何确定隶属度函数动机主要贡献演化状态估计（evolutionarystateestimation,ESE）PSO中的中群分布信息演化状态估计（ESE）模糊状态分类（Fuzzy）参数自适应控制策略精英学习策略（elitistlearningstrategy,ELS）自适应PSO算法（APSO）框架这里，通过分享一篇2009年发表在TCYB上的论文举例说明模糊数学在智能

yanleusstedu·2023-06-12 12:19

李飞飞AI100报告提出14大AI机遇与挑战

来源：Stanford，新智元时隔5年，由斯坦福大学教授李飞飞主导的「AI100」研究报告终于推出了第二期，对过去五年来人工智能领域最重要的14个大问题进行了回顾和分析。

Imagination官方博客·2023-06-12 10:18

LIMA和QLoRA论文解读

《LIMA:LessIsMoreforAlignment》paper:https://arxiv.org/abs/2305.11206Meta在2023年5月发布了论文《LIMA:LessIsMoreforAlignment》，基于LLaMa-65B微调了大模型LIMA，号称只用了1000个精心策划的问题和答复进行微调，就达到了非常好的效果。大型语言模型的训练分为两个阶段：1.无监督预训练，从原始

狮子座明仔·2023-06-12 09:16

自动驾驶算法 -撞前预警论文解读与项目应用

文章目录1.1深度估计应用场景之一（特斯拉撞前预警）1.2深度估计概念1.3深度估计整体架构1.4深度估计架构流程论文解读1.5深度估计项目应用1.1深度估计应用场景之一（特斯拉撞前预警）特斯拉自动驾驶

丹尼君·2023-06-12 02:50

CIKM论文解读 | 淘宝内容化推荐场景下对多场景全域表征的思考与应用

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2023-06-11 06:25

NIN(Network In Network)

目录论文信息摘要批注主要工作1.MLPCONV结构1.1为什么1×1卷积层可以代替MLP层1.2批注2.GlobalAveragePooling(GAP)3、NIN网络结构NIN论文解读及个人理解NIN

千禧皓月·2023-06-11 03:01

[图神经网络]ViG(Vision GNN)网络代码实现

论文解读：[图神经网络]视觉图神经网络ViG(VisionGNN)--论文阅读https://blog.csdn.net/weixin_37878740/article/details/130124772

ViperL1·2023-06-10 22:15

NeRF开山之作一：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 论文解读与公式推导（二）

接上文NeRF开山之石：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis论文解读与公式推导（一）_LeapMay的博客-CSDN

LeapMay·2023-06-10 22:38

Object SLAM: An Object SLAM Framework for Association, Mapping, and High-Level Tasks 论文解读

是一篇来自机器人顶刊T-RO的文章，发表于2023.5。AnObjectSLAMFrameworkforAssociation,Mapping,andHigh-LevelTasks论文：AnObjectSLAMFrameworkforAssociation,Mapping,andHigh-LevelTasks|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplorehttps://ieee

LeapMay·2023-06-10 22:38

NeRF-Pose: A First-Reconstruct-Then-Regress Approach for Weakly-supervised 6D Object Pose Estimation

论文解读：NeRF-Pose:一种先重建再回归的弱监督6D物体姿态估计方法论文：https://arxiv.org/abs/2203.04802《NeRF-Pose:一种先重建再回归的弱监督6D物体姿态估计方法

LeapMay·2023-06-10 22:38

论文解读：Towards Open World NeRF-Based SLAM，迈向开放世界的NeRF-SLAM

论文：https://arxiv.org/pdf/2301.03102.pdf摘要：神经辐射场（NeuralRadianceFields，NeRF）在同时定位与地图构建（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）任务中提供了灵活性和鲁棒性的地图表示。本文扩展了最新的NeRF-basedSLAM算法NICE-SLAM，该算法能够生成高质量的NeRF地图。然而，根

LeapMay·2023-06-10 22:36

论文解读：Segment Anything

SegmentAnything发表时间：2023论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643项目地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything介绍了SegmentAnything（SA）项目：一个新的任务、模型集和数据集的图像分割。在数据收集循环中使用模型迭代，我们建立了迄今为止（迄今为止）最大的分割数据

万里鹏程转瞬至·2023-06-10 13:39

论文解读：SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks

SuperGlue:LearningFeatureMatchingwithGraphNeuralNetworks发表时间：2020论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11763项目地址：http://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork。本文介绍了一种通过联合寻找对应和拒绝非匹配点来匹配两组局部特征的神经网络。通

万里鹏程转瞬至·2023-06-10 09:53

论文解读：DELPHI：用于蛋白质相互作用位点预测的精确深度集成模型

期刊：BriefingsinBioinformatics出版日期2022-11-22websever:https://iasri-sg.icar.gov.in/pldbpred/网址：PlDBPred:anovelcomputationalmodelfordiscoveryofDNAbindingproteinsinplants|BriefingsinBioinformatics|OxfordAc

YZT8848·2023-06-10 01:27

论文解读：DeepZ：一种用于Z-DNA预测的深度学习方法

标题DeepZ:ADeepLearningApproachforZ-DNAPrediction.DOI10.1007/978-1-0716-3084-6_15期刊Methodsinmolecularbiology作者NazarBeknazarov;MariaPoptsova出版日期2023-01-01Github:https://github.com/Nazar1997/Sparse-vector

YZT8848·2023-06-10 01:27

论文解读：ToxinPred2：一种预测蛋白质毒性的改进方法

ToxinPred2:animprovedmethodforpredictingtoxicityofproteins期刊：BriefingsinBioinformatics中科院分区：2区影像因子：13.994web网站：https://webs.iiitd.edu.in/raghava/toxinpred2/Github:https://github.com/raghavagps/toxinpr

YZT8848·2023-06-10 01:57

论文解读：4mCBERT:基于集成学习策略，通过序列和化学衍生信息识别DNA n4 -甲基胞嘧啶位点的计算工具

Title:4mCBERT:AcomputingtoolfortheidentificationofDNAN4-methylcytosinesitesbysequence-andchemical-derivedinformationbasedonensemblelearningstrategies期刊：InternationalJournalofBiologicalMacromolecules影响

YZT8848·2023-06-10 01:57

论文解读：GBPNet:蛋白质结构的通用几何表示学习

GBPNet:UniversalGeometricRepresentationLearningonProteinStructuresDOI:https://doi.org/10.1145/3534678.3539441Github:GBPNet/gbpnet/datamodulesatmain·sarpaykent/GBPNet·GitHub摘要：蛋白质3D结构的表示学习对于例如计算蛋白质设计或蛋

YZT8848·2023-06-10 00:52

[博学谷学习记录] 超强总结，用心分享|Pyspark基础入门7_RDD的内核调度

陈万君Allen·2023-06-09 03:25

目标检测算法：Faster-RCNN论文解读

目标检测算法：Faster-RCNN论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确

自学小白菜·2023-06-09 00:54

目标检测算法：YOLO v1论文解读

目标检测算法：YOLOv1论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确

自学小白菜·2023-06-09 00:12

ChatGPT2论文解读《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》（2019）

论文总结以下是我阅读完整篇论文做的个人总结，包含了ChatGPT-2文章的主要内容，可以仅看【论文总结】章节。数据集自制了一个网页爬虫，被抓取的网页部分来自于社交平台，这些网页由人工进行过滤。最终生成WebText数据集，包含45000000个链接。另一部分来自于新闻网站，数据截止2017年12月，数据总量达到8000000篇文章，总共有40GB的文本内容。文章还提到，包括wiki百科等文本也纳入

响尾大菜鸟·2023-06-08 13:54

ChatGPT1论文解读《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》（2018）

论文总结以下是我阅读完整篇论文做的个人总结，基本包含了ChatGPT1设计的完整框架思路，可以仅看【论文总结】章节。在GPT1实现的核心架构中，包含两个阶段。第一阶段在第一阶段基于一个包含7000本书籍内容的海量未标注文本数据集进行无监督预训练，该阶段引入了一种Transformer模型的变形，GPT1增加了Transformer模型的中间层，并调整了部分模型结构和参数。第二阶段在第二阶段，实验组

响尾大菜鸟·2023-06-08 13:46

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，

·2023-06-07 22:27

TimesNet：用于一般时间序列分析的时间二维变化模型（代码解析）

前言TimesNet：用于一般时间序列分析的时间二维变化模型论文下载地址，Github项目地址，论文解读系列本文针对TimesNet模型参数与模型架构开源代码进行讲解，本人水平有限，若出现解读错误，欢迎指出开源代码中分别实现长短期序列预测

羽星_s·2023-06-07 12:08

论文解读（GMI）《Graph Representation Learning via Graphical Mutual Information Maximization》

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475PaperInformation论文作者：ZhenPeng、WenbingHuang、MinnanLuo、Q.Zheng、YuRong、TingyangXu、JunzhouH

qq_43479892·2023-06-07 10:04

EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network 论文解读

简介PyramidSplitAttentionBlock用于增强特征提取即插即用，可将PyramidSplitAttentionBlock取代ResNet的3×3卷积，提出基准网络ESPANet目标分类与目标检测任务达到state-of-the-art效果代码开源：https://github.com/murufeng/EPSANet算法PyramidSplitAttention(PSA)在SEN

BestSongC·2023-06-07 08:03

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，

亚马逊云开发者·2023-06-07 08:03

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在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，

亚马逊云开发者·2023-06-07 08:32

Generative AI 新世界 | 走进文生图（Text-to-Image）领域

并在文本生成（TextGeneration）领域做了一些概述、相关论文解读、以及在亚马逊云科技的落地实践和动手实验。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。

亚马逊云开发者·2023-06-07 08:02

论文阅读：（ICLR 2021） MULTIPLICATIVE FILTER NETWORKS

id=OmtmcPkkhT其他参考资料：知乎：论文解读|MultiplicativeFilterNetworks

倘若我问心无愧呢丶·2023-06-07 06:27

大规模食品图像识别：T-PAMI 2023论文解读

美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI2023。本文主要介绍了数据集特点、方法设计、性能对比，以及基于该数据集的迁移实验等方面的内容，并对Food2K未来的工作进行了展望。希望能为从事相关工作的同学带来一些帮助或者启发。1引言视觉智能部与中科院计算所于2020-2021年

·2023-04-21 11:30

rovio论文解读，及工程应用经验总结

rovio标签：基于滤波(EKF)，紧耦合（fullyintegratevisualfeaturesintothestateoftheKalmanfilter）优点：不必初始化，计算量小（稀疏图像块EKF）目录源码及安装使用（参考官网）三篇原作论文论文4个创新点论文组织架构Ⅱfiltersetup，EKF滤波器建模：关键是状态空间的定义（加入了图像特征），状态更新过程Ⅲmultilevelpatc

东街听落雨·2023-04-21 06:08

论文解读 | 解耦知识蒸馏

10年来，DNN的变革给计算机视觉领域带来了重大发展，促成了各种实时任务的繁荣，如图像分类、目标检测、语义分割等。然而强大的网络通常得益于大的网络容量，这通常以大量的计算和存储为代价，是工业应用所不喜欢的。在工业应用中，广泛采用的是轻量的模型。知识蒸馏是减小这种代价的一个有效方法，它可以把重型模型的知识迁移到轻型模型上，从而提高轻型模型的性能。知识蒸馏的概念最初是Hinton在论文“Distill

Linux基金会AI&Data基金会·2023-04-20 13:42

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