GenerativeAgents架构简析斯坦福《GenerativeAgents:InteractiveSimulacraofHumanBehavior》论文解读。

原文VocGAN:AHigh-FidelityReal-timeVocoderwithaHierarchically-nestedAdversarialNetwork想要论文解读，请参考我的这篇文章~本博客主要包括以下内容

原创|文BFT机器人《KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds》是一篇发表于2019年的研究论文，作者为HuguesThomas、CharlesR.Qi、Jean-EmmanuelDeschaud、BeatrizMarcotegui和FrançoisGoulette。这篇论文关注于点云数据上的卷积操作，提出了一种名为KPConv的卷

原创|文BFT机器人《PointContrast:UnsupervisedPre-trainingfor3DPointCloudUnderstanding》是一篇关于三维点云数据理解领域的研究论文，旨在提出一种无监督预训练方法，以改善对三维点云数据的理解。01背景三维点云数据是从传感器（如激光雷达或摄像头阵列）中采集的数据，用于表示三维空间中的物体和环境。这种数据在自动驾驶、机器人导航、建筑信息模

此篇博客主题:LLAMA模型数据、训练时长、功耗及碳排放量LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModelspaperhttps://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf1训练样本Overall,ourentiretrainingdatasetcontainsroughly1.4Ttokensaftertokenization.Fo

论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.01600论文解读地址：Transformer去阴影！

原创|文BFT机器人KITTI是作为基准测试是自动驾驶中最具影响力的数据集之一，在学术界和工业界都被广泛使用。现有的三维对象检测器存在着两个限制。第一是现有方法的远程检测能力相对较差。其次，如何充分利用图像中的纹理信息仍然是一个开放性的问题。多任务学习是三维目标检测的未来发展方向。有的学习了一个跨模态表示，以通过合并多个任务来实现最先进的检测性能。还有三维目标跟踪和场景流估计是一个新兴的研究课题得

原创|文BFT机器人《KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds》是一篇发表于2019年的研究论文，作者为HuguesThomas、CharlesR.Qi、Jean-EmmanuelDeschaud、BeatrizMarcotegui和FrançoisGoulette。这篇论文关注于点云数据上的卷积操作，提出了一种名为KPConv的卷

对LearningEffificientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming的论文解读论文提供了一种简单的方法来执行通道剪枝。

文章目录扩散模型扩散过程反向过程优化目标训练过程参考此篇论文是DDPM的奠基之作，后续扩散模型相关论文都基本继承了前向加噪-反向降噪-训练这样的框架。论文全是公式，理解起来好难好难。【文生图系列】基础篇-马尔可夫链【文生图系列】基础篇-变分推理（数学推导）扩散模型扩散模型是扩散概率模型（diffusionprobabilisticmodel）的简称，它是一个参数化的马尔科夫链，使用变分推理进行训练

论文总结BERT模型的提出几乎就是针对于GPT的，文章实验部分主要就是在和GPT进行效果对比。因此，BERT模型总体上就是在GPT提出的基础上，进行了一部分创新和优化，提出了Bidirectional双向语言模型，预训练阶段采用遮罩语言模型（MaskedLM）。论文同时也进行了模型下游任务训练时feature-based和fine-tuning的对比分析。BERT模型的测试结果，有几个重要结论和启

一、论文解读PointNet是第一个直接以三维点云作为输入的深度学习网络，点云的特点如下：#无序：无论点的顺序如何打乱，点云传达的内容不变。

文章目录前言文章结构与摘要论文正文与解读IIntroductionII.OPTIMALINVESTMENTPOLICYFORTHEINDIVIDUALTheInvestor'sPreferenceFunctionTheInvestmentopportunitycurveThePureRateofInterestIII.EQUILIBRIUMINTHECAPITALMARKETIV.THEPRICE

你是否也像我之前搜索论文解读，得到只是中

本文精选了美团技术团队被KDD2023收录的7篇论文进行解读，论文覆盖了Feed流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。ACMSIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称KDD）于1995年首次举办，自此成为数据挖掘领域的重要国际会议之一，也是研究数据挖掘和知识发现这一领域

MonoDETR论文解读abstract单目目标检测在自动驾驶领域，一直是一个具有挑战的任务。现在大部分的方式都是沿用基于卷积的2D检测器，首先检测物体中心，后通过中心附近的特征去预测3D属性。

本期内容将进行文生图（Text-to-Image）方向的主要论文解读。变分自编码

1背景1.1对抗性实例（Adversarialexamples）通过对输入进行小扰动创建的实例，可显著增加机器学习模型所引起的损失对抗性实例的存在暴露了机器学习模型的脆弱性和局限性，也对安全敏感的应用场景带来了潜在的威胁；1.2对抗性训练训练模型正确分类未修改示例和对抗性示例的过程，使分类器对扰动具有鲁棒性目的：正则化手段，提升模型的性能（分类准确率），防止过拟合产生对抗样本，攻击深度学习模型，产

原创|文BFT机器人大型的、有标记的数据集的可用性是为了利用做有监督的深度学习方法的一个关键要求。但是在RGB-D场景理解的背景下，可用的数据非常少,通常是当前的数据集覆盖了一小范围的场景视图，并且具有有限的语义注释。为了解决这个问题，本文介绍了一个ScanNet的大规模室内场景3D重建和语义分割数据集。该数据集包含1513个室内场景的2.5M视角，具有3D相机姿态、表面重建和语义分割的注释。并且

原创|文BFT机器人这篇论文的主要目标是介绍和探索OmniObject3D数据集，该数据集包含大量真实扫描的3D物体，涵盖了190个类别，提供了多种丰富的注释，包括纹理3D网格、采样点云、多视图图像等。作者将OmniObject3D应用于多个3D视觉任务，包括交叉场景的新视角合成、神经表面重建和3D物体生成，并通过实验展示了数据集在这些任务中的效果和应用。01OMNIOBJECT3D数据集论文首先

Title:PeSTo:parameter-freegeometricdeeplearningforaccuratepredictionofproteinbindinginterfaces期刊：naturecommunication分区：一区影响因子：16.6webserver:tPestoGithub:GitHub-LBM-EPFL/PeSTo摘要蛋白质是生命的重要分子组成部分，由于其特定的分子

一、背景许多工作尝试对时空自注意力进行分解，例如ViViT和Timesformer。这些方法虽然减小了计算复杂度，但会引入额外的参数量。本文提出了一种简单高效的时空自注意力Transformer，在对比2DTransformer网络不增加计算量和参数量情况下，实现了时空自注意力机制。并且在Sthv1&Sthv2,Kinetics400,Diving48取得了很好的性能。文章已被ECCV2022录用

25.jpg前言本文主要CNN系列论文解读——GoogLeNet简介、模型结构、网络结构的代码实现等。

1.摘要解读作者提出了一个通过对抗性过程估计生成模型的新框架，在该框架中，将同时训练两个模型：生成模型G：捕捉数据分布。在统计学中，确定数据的分布就可以生成数据。判别模型D：估计一个样本的概率。分辨这个样本是来自训练数据，还是来自于G生成的。对于G的训练过程是最大化D犯错的概率。这个框架对应于一个极小极大的两人博弈。这在GAN的目标函数中可以明确体现，D会希望这个目标函数越大越好，G则希望该目标函

摘取于https://www.jianshu.com/p/810ca25c4502任务1：MaskedLanguageModelMakedLM是为了解决单向信息问题，现有的语言模型的问题在于，没有同时利用双向信息，如ELMO号称是双向LM，但实际上是两个单向RNN构成的语言模型的拼接，由于时间序列的关系，RNN模型预测当前词只依赖前面出现过的词，对于后面的信息无从得知。那么如何同时利用好前面的词和

一、简要介绍本文演示了一种学习高度语义的图像表示的方法，而不依赖于手工制作的数据增强。论文介绍了基于图像的联合嵌入预测架构（I-JEPA），这是一种用于从图像中进行自监督学习的非生成性方法。I-JEPA背后的idea很简单：从单个上下文块中，预测同一图像中不同目标块的表示。指导I-JEPA产生语义表示的核心设计选择是掩膜策略；具体来说，(a)预测图像中的几个目标块，(b)采样足够大规模的样本目标块

一、简要介绍本文演示了一种学习高度语义的图像表示的方法，而不依赖于手工制作的数据增强。论文介绍了基于图像的联合嵌入预测架构（I-JEPA），这是一种用于从图像中进行自监督学习的非生成性方法。I-JEPA背后的idea很简单：从单个上下文块中，预测同一图像中不同目标块的表示。指导I-JEPA产生语义表示的核心设计选择是掩膜策略；具体来说，(a)预测图像中的几个目标块，(b)采样足够大规模的样本目标块

美团配送2021KDD论文：ADeepLearningMethodforRouteandTimePredictioninFoodDeliveryService背景配送系统存在一些关键预测环节。ETA：用户下单前，系统会给用户一个承诺的预计送达时间（ETA）；ETR：订单（A）分配到具体的骑手之后，在用户侧APP端可以看到骑手位置，以及更加准确、实时变化的预计送达时间（ETR）；预计配送顺序：在后续

文章目录摘要算法Step1：计算编辑maskStep2：编码Step3：使用mask引导进行解码理论分析：实验数据集：扩散模型：ImageNet数据集上实验消融实验IMAGEN数据集上实验COCO数据集上实验结论论文：《DiffEdit:Diffusion-basedsemanticimageeditingwithmaskguidance》github：https://github.com/joh

发布时间：2022.4.4(2021发布，进过多次修订)论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.08088.pdf项目地址：https://github.com/wenyyu/Image-Adaptive-YOLO虽然基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了很好的结果，但从在恶劣天气条件下捕获的低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有的方法要么在平衡图像增强和目标检测

2.Methodology2.1.问题设置Inthiswork,weconsiderafamilyofPDEsinaboundeddomainΩ∈Rd\Omega\in\mathbb{R}^dΩ∈Rd:ut(t,x)+Lu(t,x)=0,(t,x)∈[0,T]×Ωu_{t}(t,x)+\mathcal{L}u(t,x)=0,(t,x)\in[0,T]\times\Omegaut(t,x)+Lu(t

paper:https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdfgithub:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN1cycleGAN小结网络：生成器2个：G_A，G_B判别器两个：D_A，D_B损失函数8个6个生成器损失函数2个判别器损失函数1.1数据fake_B原始A，经过生成器G_A，生成fake_BA->G_A=fake

StarGANv2:DiverseImageSynthesisforMultipleDomainspgithub:https://github.com/clovaai/stargan-v20小结0.1模型4个模型四个：Generator：G网络输入图片x，和风格编码s（可以是F网络或者E网络生成的s），生成x_fakeMappingnetwork：F网络输入随机隐变量z和领域风格y(onehot类

目录1.项目介绍2.论文解读LeGO-LOAM：轻量级且地面优化的可变地形激光里程计与建图2.1摘要2.2介绍2.3正文部分1---SystemReview2.4正文部分2---Segmatation（

论文解读：李欣马玺渊作者：Gah-YiBan,CynthiaRudin引用：Ban,Gah-YiandCynthiaRudin.Thebigdatanewsvendor:Practicalinsightsfrommachinelearning.OperationsResearch67.1

中文论文题目：基于关键点检测的指针仪表读数识别算法研究与应用英文论文题目：ResearchandApplicationofPointerMeterReadingRecognitionAlgorithmBasedonKeyPointDetection部分摘要：本文在总结概括了关键点检测和传统指针仪表自动读数识别方法的基础上.设计基于深度学习的关键点检测算法，并将其应用到指针仪表自动读数识别任务当中。

中文论文题目:基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法英文论文题目：TiltCorrectionMethodofPointerMeterBasedonDeepLearning周登科、杨颖、朱杰、王库.基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2020,32(12):9.DOI:10.3724/SP.J.1089.2020.18288.一、摘要:针对仪表图像自动识别中倾斜仪

本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。

因为Hybrid-SORT的baseline是基于OCSORT进行改进的，在这之前建议先了解byteTrack和【】的相关知识1.介绍1.1基本框架多目标跟踪(MOT)将问题分为两个子任务。第一个任务是检测每个帧中的对象。第二个任务是将它们在不同的框架中联系起来。关联任务主要通过显式或隐式地利用强线索来解决，包括空间和外观信息。1.2当前方法的局限性当两个物体在当前帧中高度重叠时，检测和估计轨迹位

本文来自公众号“AI大道理”——————论文原文：https://arxiv.org/abs/1703.07402SORT是一个比较简单的算法，用FrRCNN做探测，卡尔曼滤波和匈牙利算法做跟踪。缺点：线性恒速运动模型可能并不精确，未考虑相机的非线性运动。未考虑同一目标再次出现的重识别(Re-ID)问题。deepSort就是在SORT的基础上进行改进，有效地减少了身份切换的数量，缓解了重识别问题。

本文来自公众号“AI大道理”——————论文原文：https://arxiv.org/abs/1602.00763本文方法SORT(SimpleOnlineandRealtimeTracking)是一种基于检测的跟踪框架，基于检测算法FasterRCNN，利用卡尔曼滤波以及匈牙利算法进行跟踪。精度可与最先进的在线跟踪器媲美，跟踪器的更新速度是当前其他跟踪器的20倍。（AI大道理：匈牙利算法进行前后

【深度学习】R-CNN论文解读及个人理解3、R-CNN论文详解4、一文读懂FasterRCNN5、学一百遍都不算多的Faster-RCNN6、目标检测-RCNN系列

关于R-CNN请见enginelong的博客文章目录SPPnet与R-CNNR-CNN缺点SPPnet改进SPPnet缺点FAST-RCNNFAST-RCNN模型架构ROI池化层FAST-RCNN训练过程预训练模型初始化FAST-RCNN主干网微调网络FAST-RCNN几个细节多任务损失函数Mini-batch采样RoI池化层的反向传播SGD超参数尺度不变性FAST-RCNN检测使用SVD加速全连

本文精选了美团技术团队被KDD2023收录的7篇论文进行解读，论文覆盖了Feed流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。ACMSIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称KDD）于1995年首次举办，自此成为数据挖掘领域的重要国际会议之一，也是研究数据挖掘和知识发现这一领域

目录1.GoogleNet1.1Inception模块1.1.11x1卷积1.2辅助分类器结构1.3GoogleNet网络结构图1.GoogleNetGoogleNet，也被称为Inception-v1，是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构，专门用于图像分类和特征提取任务。它在ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChalle

RepVGG（一）论文解析论文解读RepVGG（一）论文解析前言一、REPVGG是什么？

最近阅读了一篇参考图像超分重建的论文，这是微软研究院在CVPR2020的一篇论文，主要讨论了借助参考图像完成超分重建的任务。通过学习参考图像的纹理特征，从而恢复低分辨率图像的纹理信息，实现图像超分重建的任务。Intruction图像超分重建的目的是从低分辨率图像恢复高分辨率图像所对应的自然以及真实的纹理。近年来，图像超分在众多领域有所应用。相关研究通常两个方面进行，包括单图超分重建（SISR）、基

Wav2vec2论文阅读看到的一些问题这里只是简单的思考一下论文的一些问题，不是论文解读。Q1.为什么wav2vec依旧需要Transformer来做推理，而不直接使用VQ生成的内容？

原创|文BFT机器人论文标题：ImageSuper-ResolutionUsingDeepConvolutionalNetworks网址：https://arxiv.org/abs/1501.00092代码：https://github.com/Edwardlzy/SRCNN01摘要提出了一种单幅图像超分辨率（SR）的深度学习方法。该方法通过深度卷积神经网络（CNN）学习低分辨率图像到高分辨率图像

原创|文BFT机器人01背景3D物体检测是指从3D场景中检测出物体的位置、大小和类别等信息。在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域中，3D物体检测是一个非常重要的任务。然而，由于点云数据的稀疏和噪声，以及物体的多样性和复杂性，3D物体检测是一个具有挑战性的任务。因此，本文提出了一种新的基于点云的3D物体检测框架，即Part-AwareandPart-AggregationNetwork(Part-