Augmented 第2页

2020树莓派两种方式搭建ATC网损测试系统

ATC介绍https://github.com/facebookarchive/augmented-traffic-controlATC是一个基于TC的端到端网络数据转发拥塞项目。

yyming·2023-04-13 17:09

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

Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for TextVQA

1.AbstractVisualQuestionAnswering(VQA)任务，忽略一个重要的模态—图像中的文本，它承载着场景理解和推理的基本信息。例如，在图1中，标志上的深水警告人们现场存在危险，问题明确要求理解和推理图像中的文本，称为TextVQA任务。TextVQA任务，该任务要求阅读和理解图像中的文本来回答问题，现有的方法，对于TextVQA，它们主要基于两种模式之间的自定义pairwi

Tsukinousag·2023-03-20 10:49

《Augmented CycleGAN: Learning Many-to-Many Mappings from Unpaired Data》读后感

介绍经典的CycleGAN的主要缺陷是只能在领域之间学习一对一的mapping，也就是每一种输入都只会有单种的输出图像。而本文作者相信域之间的大部分关系都是十分复杂的，倾向于多对多的mapping。因此作者想学习一个mapping去捕获输出的多样性，实现多对多的mapping（也就是对于一个输入图像，能产生不同风格的多个输出图像）。本模型的做法是把sourcedomain的样例和潜在变量作为输入，

Jeffery_李俊峰·2023-03-15 00:31

增广拉格朗日乘子法（Augmented Lagrange Method）

增广拉格朗日乘子法(AugmentedLagrangeMethod)在了解增广拉格朗日乘子法之前，我们先了解一下基本拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法基本的拉格朗日乘子法，常用于解决函数在约束条件下的极值问题，即：minf(x)subjecttoh(x)=0i≤lmin\\quadf(x)\\subject\to\quadh(x)=0\quadi\leqlminf(x)subjecttoh(x)=0i≤

进击的趴菜·2023-01-29 20:02

一文看懂推荐系统：排序16：Dual Augmented Two-tower Model和张俊林的SENet，都是为了加入特征交叉想，增强重要特征，去掉噪声，类似于attention的骚操作

冰露可乐·2023-01-29 11:14

INTRODUCTION TO THE LAW OF VIRTUAL AND AUGMENTED REALITY

PARTIINTRODUCTIONTOTHELAWOFVIRTUALANDAUGMENTEDREALITY1.ThelawofvirtualrealityandincreasinglysmartvirtualavatarsWoodrowBarfieldandAlexanderWilliams1.INTRODUCTIONAdvancesinvirtualandaugmentedrealitytech

MC仁.光谷啊姆小新新·2023-01-12 19:25

Cross-Domain Aspect Extraction using Transformers Augmented with Knowledge Graphs 论文阅读笔记

一、作者PhillipHoward、ArdenMa、VasudevLal、AnaPaulaSimoes、DanielKorat、OrenPereg、MosheWasserblat、GadiSingerIntelLabs,Chandler,Arizona,USAIntelLabs,SantaClara,California,USAIntelLabs,Hillsboro,Oregon,USAIntel

呦，又写BUG呢·2023-01-07 08:30

光流融合到RGB流的巨作：《MARS: Motion-Augmented RGB Stream for Action Recognition》

代码：MARS论文地址：MARSPaper摘要大多数的双流方法：一个流输入RGB另一个流输入光流。虽然光流能够提高性能，但是光流计算耗时。所以双流的这种方式是很难去进行低延时的应用。在这篇paper中，作者引入了两种方式来专门操作RGB帧模仿运动流，训练一个标准的3DCNN。首先，与Flow流相比，通过最小化基于特征的损失，我们表明网络以高保真度重现运动流。其次，为了有效地利用外观和运动信息，我们

Taboo-·2023-01-06 18:03

论文笔记 ICLR 2021|STRUCTURED PREDICTION AS TRANSLATION BETWEEN AUGMENTED NATURAL LANGUAGES

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1Augmentednaturallanguages2.2Nestedentitiesandmultiplerelations2.3Decodingstructuredobjects2.4Multi-tasklearning2.5Categoricalpredictiontasks3不同任务4实验1简介论文题目：STRUCTUREDPREDICTIONA

hlee-top·2023-01-04 07:34

【论文笔记】Ensemble Augmented-Shot Y-shaped Learning

【论文笔记】EASY–EnsembleAugmented-ShotY-shapedLearning:State-Of-The-ArtFew-ShotClassificationwithSimpleIngredientsIntroductionRELATEDWORKMETHODOLOGYSTEPS参考资料文章链接：EASY–EnsembleAugmented-ShotY-shapedLearning

weixin_43382066·2023-01-02 10:33

Towards BCI-based Interfaces for Augmented Reality: Feasibility, Design and Evaluation

TowardsBCI-basedInterfacesforAugmentedReality:Feasibility,DesignandEvaluation迈向基于脑机接口的增强现实：可行性，设计和评估文章目录TowardsBCI-basedInterfacesforAugmentedReality:Feasibility,DesignandEvaluation迈向基于脑机接口的增强现实：可行性，设

MissXy_·2022-12-24 13:34

RNG-KBQA: Generation Augmented Iterative Ranking forKnowledge Base Question Answering (ACL2022)

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.08678.pdf源码：https://github.com/salesforce/rng-kbqa现存问题现存的KBQA方法在i.i.d测试数据上表现优秀，但是当问题中涉及unseenKBschemaitems，泛化起来就会遇到困难。先前基于排序的方法具有较强的泛化能力，但是存在覆盖问题。解决方法本文提出RNG-KBQA(aRank

Toady 元气满满·2022-12-19 18:47

Retrieval-Augmented Generative Question Answering for Event Argument Extraction论元解读

Retrieval-AugmentedGenerativeQuestionAnsweringforEventArgumentExtractioncode：xinyadu/RGQA(github.com)paper：https://arxiv.org/pdf/2211.07067.pdf期刊/会议：EMNLP2022摘要长期以来，事件论元抽取一直被研究为基于抽取的方法的序列预测问题，孤立地处理每个论

Trouble..·2022-12-12 23:16

One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks

摘要尽管深度学习应用领域最近取得了较大的进展，但是小样本学习的挑战是一直存在的，传统的基于梯度的网络需要大量的数据去学习，通常需要经过大量广泛的迭代训练。当给模型输入新数据时，模型必须低效的重新学习其参数从而充分的融入新的信息，并不会造成较大的干扰影响。具有增强记忆能力的网络结构，例如NTMs具有快速编码新信息的能力，因此能消除传统模型的缺点。这里，我们证明了记忆增强神经网络（memory-aug

傅里叶、·2022-12-08 13:38

CVPR 2022 Self-augmented Unpaired Image Dehazing via Density and Depth Decomposition个人学习笔记

Abstract为了克服在合成的模糊-干净图像对上训练的去模糊模型的过拟合问题，最近的许多方法试图通过对未配对数据进行训练来提高模型的泛化能力generalizationability。其中大多数只是简单地制定了去雾化和再雾化循环，而忽略了现实世界中雾霾环境的物理性质，即雾霾随密度和深度而变化。.在本文中，我们提出了一种自增强的图像去雾框架，称为D4（通过将传输图分解为密度和深度来去雾），用于雾霾

追梦Hocking·2022-12-02 16:06

【步态识别】GaitMPL 算法学习《GaitMPL: Gait Recognition with Memory-Augmented Progressive Learning》

目录1.论文&代码源2.论文亮点2.1问题提出2.2模型简述3.框架解读3.1整体框架3.2DRPL3.2.1渐进式学习3.2.2基于困难度的注意力模型3.2.3渐进训练3.2.4目标损失函数结构3.3GSAM3.3.1存储哪些元素3.3.2元素如何更新3.3.3如何更新网络3.3.4整体训练过程4.实验结果4.1实验前提（参数设置）4.2结果数据4.2.1SOTA模型对比4.2.2消融实验5.总

一只菟葵·2022-11-29 02:02

SASA: Semantics-Augmented Set Abstraction for Point-based 3D Object Detection

摘要尽管基于点的网络被证明对三维点云建模是准确的，但在三维检测方面，它们仍然落后于基于体素的竞争对手。我们注意到，当前流行的降采样点集合抽象设计可能会保留太多不重要的背景信息，从而影响目标检测的特征学习。为了解决这个问题，我们提出了一种新的集抽象方法——语义增强集抽象(SASA)。在技术上，我们首先添加一个二值分割模块作为侧输出，以帮助识别前景点。在此基础上，我们提出了一种语义引导的点采样算法，以

weixin_48493664·2022-11-26 22:56

Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly D

参考Memory-augmentedDeepAutoencoderforUnsupervisedAnomalyD-云+社区-腾讯云摘要深度自编码在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练，期望自编码器对异常输入产生比正常输入更高的重构误差，以此作为识别异常的判据。然而，这一假设在实践中并不总是成立。有人观察到，有时自动编码器“概括”得很好，也能很好地重建异常，导致异常的漏检。为了减轻基于自

Wanderer001·2022-11-24 22:14

【Conformer】2.Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition

论文题目：contromer：用于语音识别的卷积增强变压器论文地址:https://arxiv.org/abs/2005.08100论文代码：https://github.com/sooftware/conformer摘要：近年来，基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的模型在自动语音识别(ASR)中表现出了优于递归神经网络的良好效果。Transformer模型善于捕捉基于内容的全局交

一根藤～·2022-11-23 07:22

Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition 论文阅读笔记

Conformer:Convolution-augmentedTransformerforSpeechRecognition论文鉴赏Conformer：针对语音识别的卷积增强by熠熠发光的白前言：这是我人生中第一次看相关论文！激动！主要是为了完成后面要学习的HW4的代码修改工作~论文网址：https://arxiv.org/pdf/2005.08100.pdfAbstract近期Transform

熠熠发光的白·2022-11-23 07:21

Self-augmented Unpaired Image Dehazing via Density and Depth Decomposition程序运行记录

论文题目：《Self-augmentedUnpairedImageDehazingviaDensityandDepthDecomposition》作者列表：杨洋(天津大学)，王超岳（悉尼大学），刘日升（大连理工大学），张林（同济大学），郭晓杰（天津大学），陶大程（悉尼大学，京东探索研究院）论文摘要：为了克服在合成数据集上训练的去雾模型的过拟合问题，许多最近的方法试图使用非成对数据进行训练来提高模型

enen狂·2022-11-23 07:07

Augmented semantic feature based generative network for generalized zero-shot learning

Accepted14April2021（NeuralNetworks）目录1.摘要2.思想3.创新与贡献4.增强语义4.1学习拓展语义性4.2可见类语义增强4.3不可见类语义增强5.视觉特征生成5.1VAE模块5.2WGAN模块5.3模式崩溃缓解模块5.4特征可分离约束模块6.实验6.1GZSL6.2ZSL设置下的Top-1准确度6.3数据集CUB和SUN消融实验结果7.总结1.摘要零样本学习(Z

all-izz-well·2022-11-23 01:56

Channel Augmented Joint Learning for Visible-Infrared Recognition—详细分析，建议收藏

ChannelAugmentedJointLearningforVisible-InfraredRecognition（可见光-红外行人重识别的通道增强联合学习）期刊合集：最近五年，包含顶刊，顶会>>网址文章来源：ICCV2021实验源码：点这里研究背景本文针对可见光-红外行人重识别的问题，提出了一种强大的通道增强联合学习策略。对于数据增强，大多数现有的方法直接采用为单模态可见光图像设计的标准

JJxiao24·2022-11-21 03:11

Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition

1.论文摘要Transformer为基础的模型擅长捕捉content-basedgloablinteractions；卷积更适合捕捉局部的localfeatures.本文将两者的优势结合起来，并且使用的参数更少，在Lbrispeech上达到了SOTAwith2.1/4.3%的wer.2.模型结构Multi-HeadedSelf-AttentionModuleConvolutionModuleFee

pitaojun·2022-11-20 20:27

RAAT: Relation-Augmented Attention Transformer for Relation Modeling in Document-Level论文解读

RAAT:Relation-AugmentedAttentionTransformerforRelationModelinginDocument-LevelEventExtractioncode：RAATpaper：paper期刊/会议：NAACL2022摘要在文档级事件提取（DEE）任务中，事件论元总是分散在句子之间（跨句子问题），多个事件可能位于一个文档中（多事件问题）。在本文中，我们认为事件

Trouble..·2022-11-20 20:17

【Transformer】Syntax-augmented Multilingual BERT for Cross-lingual Transfer 阅读笔记

Syntax-augmentedMultilingualBERTforCross-lingualTransferAbstract近年来，我们发现，通过使用许多语言的大型语料库来预训练多语言文本编码器来促进跨语言迁移学习。然而，由于不同语言的类型差异，跨语言迁移具有挑战性。然而，语言语法，例如语法依赖性，可以弥合类型上的差距。之前的研究表明，预先训练过的多语言编码器，如mBERT，可以捕获语言语法，

Vincy_King·2022-11-15 09:43

论文 | 图理论 | 2021年斯坦福大学Jiaxuan You博士论文《用图赋能深度学习》译读第一章引言

GraphScienceLab2022-05-1000:35封面下载：https://stacks.stanford.edu/file/druid:mz469rn9516/PhD_thesis_final_Jiaxuan-augmented.pdf

守望者白狼·2022-11-10 10:38

Structure-Augmented Text Representation Learning for Efficient Knowledge Graph Completion

摘要人类组织的知识图为各种自然语言处理任务提供关键的支持信息，但这些图通常是不完整的，需要自动补全它们(也称为知识图补全)。流行的图嵌入方法，例如TransE，通过将图元素(即实体/关系)表示为密集嵌入并捕获它们与空间距离的三层关系来学习结构化知识。然而，它们很难推广到训练中从未访问过的元素，并且在本质上容易受到图不完整性的影响。相比之下，文本编码方法，例如KG-BERT，诉诸于图的三重文本和三层

小蜗子·2022-10-31 11:42

UACANet: Uncertainty Augmented Context Attention for Polyp Segmentation代码补充

上一篇看了文章创新点的代码，现在看一下train文件等其余的文件。看主函数：importosimporttorchimportargparseimporttqdmimportsysimportcv2importtorch.nnasnnimporttorch.distributedasdistfromtorch.optimimportAdam,SGDfromtorch.cuda.ampimportG

翰墨大人·2022-10-31 11:07

UACANet: Uncertainty Augmented Context Attention for Polyp Segmentation

不确定性增强的上下文注意力用于息肉分割。添加链接描述继续看不确定性的文章，这里是医学分割，和研究方向有一定的关系。作者在特征图中考虑到了不确定区域。作者对U-Net进行了修改，（修改的完全看不到u-net的影子了），同时额外添加了encoder和decoder，在每一个预测结构都计算出一个特征图，并传播到下一个模块。有点类似于CascadePSP的感觉。在每一个预测模块，之前的预测图用于计算前景，

翰墨大人·2022-10-31 11:36

UACANet: Uncertainty Augmented Context Attention for Polyp Segmentation代码

看一下整体的结构：首先按照惯例我们测试一下模型的参数和计算量：defmain():model=UACANet(channels=256,output_stride=16,pretrained=True)#(传入参数)model.eval()rgb=torch.randn(1,3,352,352)summary(model,input_size=[(3,352,352)],device='cpu')

翰墨大人·2022-10-31 11:30

Text to image论文精读Adma-GAN：用于文本到图像生成的属性驱动内存增强型GAN Attribute-Driven Memory Augmented GANs for T2I

目录一、原文摘要二、为什么提出Adma-GAN？三、创新点四、属性驱动内存增强型GAN4.1、模型结构4.2、属性内存更新机制4.2.1、样本感知内存更新机制4.2.2、样本联合内存更新机制4.3、属性-图像对齐4.4、目标函数4.4.1、真实性鉴别4.4.2、多属性分类4.4.3、跨模态对齐五、实验5.1、实验设置5.2、实验结果5.3、消融实验六、讨论和结论附、文本表征inT2I最后Adma-

中杯可乐多加冰·2022-10-24 19:23

ARVE: Augmented Reality Applications in Vehicle to Edge Networks

ARVE：车辆到边缘网中的增强现实应用本文为SIGCOMM2018Workshop(MobileEdgeCommunications,MECOMM)论文。笔者翻译了该论文。由于时间仓促，且笔者英文能力有限，错误之处在所难免；欢迎读者批评指正。本文及翻译版本仅用于学习使用。如果有任何不当，请联系笔者删除。本文作者包含4位，PengyuanZhou@UniversityofHelsinki,Finla

weixin_30830327·2022-10-20 23:40

REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training（2020-2-10）

模型介绍预训练语言模型能够捕捉非常多的知识，对于NLP任务特别是QA任务来说非常重要。然而，知识被隐式的存储在神经网络的参数中，需要更大的网络来覆盖更多的因素。为了以一个模块化或者可翻译的方式来捕捉知识，使用了一个延迟知识检索的预训练增强语言模型在预训练、微调以及推断期间允许模型在大的语料库中（比如Wikipedia）检索文档。首先，先展示如何以无监督方式训练一个知识检索器，使用掩码语言模型（ML

不负韶华ღ·2022-10-14 07:42

论文学习（一）——MWP-BERT: Numeracy-Augmented Pre-training for Math WordProblem Solving

记录一下自己的第一篇论文学习。摘要数学应用题(MWP)的求解面临着数字表示学习的困境。为了避免数字表示的问题，并且减少可行解的搜索空间，现有求解MWP的工作通常用符号占位符代替实数，以便专注于逻辑推理。然而，不同于常见的符号推理任务，如程序合成和知识图推理，MWP求解对数值推理有额外的要求。换句话说，在数值推理中，可重复使用的数值属性比数值本身更重要。因此，我们认为，在符号占位符中注入数字属性，使

有梦的人心态要好·2022-07-15 11:44

3DS的AR现实处理化技术Augmented Reality

任天堂举行的2010秋季新闻发表会上公开了任天堂3DS主机的售价和其他基础信息，在这次信息中，任天堂公布了内置在3DS主机内的新功能《ARgames》。《ARgames》将会是这次任天堂3DS的内藏软件之一，“AR”为英语AugmentedReality的缩写，意义为现实处理化技术的意思，利用该技术，玩家可以通过摄像头将电子信息“扩展”到现实生活之中。同时借助3DS的3D立体功能，令扩展的电子信息

bgms·2022-02-05 06:15

【AR开发】ARCore官方示例（Android）

1.3ARCore官网及代码2、编译环境2.1AndroidStudio下载2.2AndroidSDK下载2.3AndroidNDK下载2.4谷歌播放服务AR下载2.5示例编译3、示例运行3.1hello_ar3.2augmented

爱看书的小沐·2021-11-14 15:58

Monocular Visual-Inertial State Estimation for Mobile Augmented Reality

contributions:Animprovedtightly-coupled,optimization-basedmonocularvisual-intertialstateestimationframeworkwithrobustinitialization,IMUbiascalibrationandloopclosureReal-timeimplementationofstateestima

thinkpp·2021-05-06 00:35

音乐术语归类表

触后Alto女低音Amplitude振幅AmplitudeModulation(AM)调幅Analogue模拟的Anticipation先现音Arpeggio琶音，分解和弦Attack起音Audio音频Augmented

Huiwen.LI·2021-03-09 17:34

HoloLens、ARkit、ARcore设备交互共享空间坐标校准

/video/BV1jA411j7kihttps://developers.google.com/ar/discover/supported-deviceshttps://www.apple.com/augmented-reality

山谷大叔·2020-11-05 15:32

The Augmented Lagrange Multiplier Method for Exact Recovery of Corrupted Low-Rank Matrices 的源码

在阅读这篇文章的时候，想通过阅读源码的方式来深刻理解文章，但是点文章提供的源码网址http://perception.csl.illinois.edu/matrix-rank/home.html，发现这个网站总是提示网站无法正常运作。经过查找博主https://www.cnblogs.com/shuren/p/4487136.html在这篇博客里也遇到同样的问题，遗憾的是博主提供的链接也失效了，碰

馨不累·2020-09-16 22:42

【Augmented Reality】增强现实中的光学透射式头盔显示器的应用实例

你知道如何用真实的手来操控眼前的虚拟魔方吗？前言前面几篇文章，我们简要介绍了光学透射式头盔显示器（光学透视型增强现实眼镜）的基本标定方法，并分享了在该领域的一些研究心得。但是，那还仅仅是停留在理论与实验的阶段，本文将应用前面介绍过的标定技术，进行一些基本的应用。本文将介绍一下几个应用实例，并在最后给出这几个demo的视频链接地址。（1）在标志板上叠加显示3D物体（2）在手机屏上叠加虚拟物体（3）空

雁回晴空·2020-09-16 17:52

Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks 另 LSTM 的 long 和 short 分别指什么

Meta-LearningwithMemory-AugmentedNeuralNetworks这篇论文主要是用拥有外部存储的神经网络通过元学习的方法解决少样本学习问题，论文中提出，LSTM内部的存储不能满足接受新任务后能快速编码大量新信息的需求，但是MANN有长期记忆和短期记忆的能力，通过记忆实现了新信息的快速编码，基于metalearning解决少样本问题。However,thespecific

LWJY雅·2020-09-16 08:13

scipy.io.wavfile.write写入指定位数的wav

augmented_samples=np.asarray(augmented_samples*32767,dtype=np.int16)参考链接https://docs.scipy.org/

zy_ky·2020-09-13 13:13

REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre Training 解读

知识就是力量培根背景去年可以说是语言模型快速发展的一年，BERT、XLNET、Albert等等模型不断刷新各个NLP榜单。在NLP榜单中比较引人注目的应该属于阅读理解型的任务，例如SQuAD等等。以SQuAD为例，模型需要阅读一段给定的文本，然后回答几个问题，问题如果存在答案，答案一定可以在文章中找到。所以说虽然叫阅读理解，但其实和序列标注有点相像，是在给定序列中标出答案段。而这篇论文针对的问题叫

远皓·2020-09-11 23:28

My thoughts through a robot's eyes: An augmented reality-brain–machine interface

Mythoughtsthrougharobot’seyes:Anaugmentedreality-brain–machineinterface机器人是我的眼：增强现实-脑机接口文章目录Mythoughtsthrougharobot'seyes:Anaugmentedreality-brain–machineinterface机器人是我的眼：增强现实-脑机接口摘要正文图1增强现实-脑机界面。受试者被

MissXy_·2020-09-10 11:08

Towards intelligent environments: an augmented reality–brain–machine interface operated with a see-t

Towardsintelligentenvironments:anaugmentedreality–brain–machineinterfaceoperatedwithasee-throughhead-mountdisplay迈向智能环境：基于头戴式透视显示器的AR-BMI文章目录Towardsintelligentenvironments:anaugmentedreality–brain–mac