CVbaseline论文精读第7页

【NLP经典论文精读】Language Models are Few-Shot Learners

LanguageModelsareFew-ShotLearners前言Abstract1.Introduction2.Approach2.1ModelandArchitectures2.2TrainingDataset2.3TrainingProcess2.4Evaluation3.Results3.1LanguageModeling,Cloze,andCompletionTasks3.2Clos

HERODING77·2023-08-03 11:06

BCNet论文精读

Title—标题BoundaryConstraintNetwork（边界约束网络）WithCrossLayerFeatureIntegration（跨层特征融合）forPolypSegmentation（息肉分割）结构分析标题结构由三部分组成，分别是本文的研究重心和研究对象，一目了然，两个研究重心使用with进行衔接，for指向研究对象。句式总结.....with......for......Ab

向岸看·2023-08-02 17:37

《Federated Unlearning via Active Forgetting》论文精读

文章目录1、概述2、方法实验主要贡献框架概述3、实验结果比较方法实验结果忘却完整性忘却效率模型实用性4、总结原文链接：FederatedUnlearningviaActiveForgetting1、概述对机器学习模型隐私的⽇益关注催化了对机器学习的探索，即消除训练数据对数学学习模型影响的过程。这种担忧也出现在联邦学习领域，促使研究⼈员解决联邦遗忘学习问题。然⽽，联邦遗忘仍然具有挑战性。现有的遗忘⽅

GCTTTTTT·2023-08-02 04:07

《FedCG：Leverage Conditional GAN for ProtectingPrivacy & MaintainingCompetitivePerformance in FL》论文精读

文章目录1、概述2、方法实验FedCG训练步骤3、实验结果4、总结关于知识蒸馏：参考原文：FedCG:LeverageConditionalGANforProtectingPrivacyandMaintainingCompetitivePerformanceinFederatedLearning（《FedCG:利用条件生成对抗网络在联邦学习中保护隐私并保持模型性能》）1、概述联邦学习（FL）旨在通

GCTTTTTT·2023-08-02 04:06

【论文精读】MemSum: 基于历史决策的多步长文本抽取式摘要方法

前言论文分享来自2022ACL的长文本抽取式摘要方法论文，作者来自蘇黎世聯邦理工學院(ETHZürich)，引用数13MemSum:ExtractiveSummarizationofLongDocumentsUsingMulti-StepEpisodicMarkovDecisionProcesses代码地址MemSum自动文本摘要抽取可以分为抽取式(extractive)和抽象性式(abstrac

hangguns·2023-08-02 00:24

Key Points Estimation and Point InstanceSegmentation Approach for Lane Detection 论文精读

目录用于车道检测的关键点估计和点实例分割方法摘要一、介绍二、相关工作三、方法个人总结论文地址代码复现参考链接SGPN用于车道检测的关键点估计和点实例分割方法摘要自动驾驶的感知技术应该适应各种环境。在交通线检测作为一个重要的感知模块的情况下，需要考虑许多条件，如道路线的数量和目标系统的计算能力。为了解决这些问题，本文提出了一种道路线检测方法，称为点实例网络（PINet）；该方法基于关键点估计和实例分

学渣在路上·2023-08-01 05:13

Keep your Eyes on the Lane Real-time Attention-guided Lane Detection 论文精读

关注车道：实时注意力引导车道线检测摘要现代车道线检测方法在复杂的现实世界场景中取得了显著的性能，但许多方法在保持实时效率方面存在问题，这对自动驾驶汽车很重要。在这项工作中，我们提出了LaneATT：一种基于锚点的深度学习车道线检测模型，与其他通用的深度学习对象检测器类似，它使用锚进行特征池化流程。由于车道线遵循一个有规律的模式并且高度相关，我们假设在某些情况下，全局信息可能对推断其位置至关重要，尤

学渣在路上·2023-08-01 05:43

【生成对抗网络论文精读】……GAN ……（GAN开山之作：Generative Adversarial Nets ）

文章目录一、Abstract（摘要）二、Introduction（引言）三、Relatedwork（相关工作）四、Adversarialnets（对抗网络）五、TheoreticalResults（理论结果）GAN工作原理的通俗理解：六、小总结论文题目：GenerativeAdversarialNets原论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf今天来看一

深度不学习！！·2023-07-30 12:32

【NLP经典论文精读】Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training前言Abstract1.Introduction2.RelatedWorkSemi-supervisedlearningforNLPUnsupervisedpre-trainingAuxiliarytrainingobjectives3.Framework3.1Unsupervisedpre

HERODING77·2023-07-29 14:33

【NLP经典论文精读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1UnsupervisedFeature-basedApproaches2.2UnsupervisedFine-tuningApproaches2.3TransferLearni

HERODING77·2023-07-29 14:33

【NLP经典论文精读】Language Models are Unsupervised Multitask Learners

ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training前言Abstract1.Introduction2.Approach2.1TrainingDataset2.2InputRepresentation2.3Model3.Experiments3.1LanguageModeling3.2Children'sBookTest3.3LAMBADA3

HERODING77·2023-07-29 14:31

【论文精读】VideoFusion: Decomposed Diffusion Models for High-Quality Video Generation

文章目录前言原理方法图像DPM（DiffusionProbabilisticModel）![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/0fa806ea7f77425a8c1b1eda68bb768f.png)视频DPM分解Diffusion过程使用预训练的DPM实验前言VideoFusion[1]是阿里达摩院在今年3月提出的一种新的基于DPM的视频生成方法。和之

_企鹅_·2023-07-29 11:56

论文精读之BERT

目录1.摘要（Abstract）2.引言（Introduction）：3.结论（Conlusion）：4.BERT模型算法:5.总结1.摘要（Abstract）与别的文章的区别是什么:BERT是用来设计去训练深的双向的表示，使用没有标号的数据，再联合左右的上下文信息。(改进在什么地方)效果有多好:在11个NLP任务上取得了很好的效果。需要讲清绝对精读以及相对精读。(结果好在哪)2.引言（Intro

几两春秋梦_·2023-07-29 03:09

GAN论文精读

标题:GenerativeAdversarialNets摘要:简写:作者提出了一个framework通过一个对抗的过程，在这里面会同时训练两个模型。第一个模型为生成模型G，是用来抓住整个数据的分布第二个模型为辨别模型D，是用来估计一个样本是否从G中产生。如果G和D是一个MLP的话，那么真个系统可以通过一个误差反传来整个进行训练导论:简写:在这个框架钟有两种模型，一个是生成模型，一个是判别模型。生成

几两春秋梦_·2023-07-29 03:08

【论文精读】CVRecon: Rethinking 3D Geometric Feature Learning For Neural Reconstruction

今天读的是一篇发表在ICCV2023上的文章，试图使用mvs的方法来助力neuralreconstruction。项目地址：点击前往文章地址：点击前往文章目录Abstract1Introduction2RelatedWorks3Methodology3.1MethodOverview3.2Ray-contextualCompensatedCostVolume3.3ImplementationDet

YuhsiHu·2023-07-28 07:15

【论文精读】Vis-MVSNet: Visibility-aware Multi-view Stereo Network

今天属于是重读经典了，这是一篇发表在BMVC2020上的文章，试图解决MVS中可见性的问题。该文章最近在拓展之后被发表在了IJCV上。本文的解读是基于扩展之后的IJCV版本，期刊的版本内容更加详细一点。文章链接：BMVC2020版本和IJCV版本代码仓库：Github目录Abstract1Intro2RelatedWork3Method3.1Overview3.2FeatureExtraction

YuhsiHu·2023-07-28 07:15

【论文精读CVPR_2023】3D-Aware Face Swapping

【论文精读CVPR_2023】3D-AwareFaceSwapping前言Abstract1.Introduction2.RelatedWorkFaceSwapping.3D-AwareGenerativeModels.GANInversion

旋转的油纸伞·2023-07-27 12:55

CTR预估论文精读(十七)--ESMM: Entire Space Multi-Task Model

ESMM:EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEﬀectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate论文总结本文介绍阿里妈妈团队发表在SIGIR’2018的论文《EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEﬀectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate

dby_freedom·2023-07-26 00:29

【论文精读】Tune-A-Video: One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation

Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGenerationvideo-to-videoAbstractIntroductionMethodDiffusionModelsLatentDiffusionModelOne-shotVideoGenerationOurTune-A-Videoattentionblo

_企鹅_·2023-07-25 23:30

论文笔记-Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(CLIP)

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020博客：https://openai.com/blog/clip/代码：https://github.com/OpenAI/CLIP论文精读

升不上三段的大鱼·2023-07-25 21:31

【论文精读IEEE_2023_6】FlowFace++: Explicit Semantic Flow-supervised End-to-End Face Swapping

【论文精读CVPR_2023_6】FlowFace++:ExplicitSemanticFlow-supervisedEnd-to-EndFaceSwapping一、前言AbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKIII.PROPOSEDMETHODA.FaceSwappingNetworkSharedFaceEncoder

旋转的油纸伞·2023-07-25 14:02

LLM 大语言模型 & Prompt Technique 论文精读-3

WebShop:TowardsScalableReal-WorldWebInteractionwithGroundedLanguageAgents面向可扩展的基于语言引导的真实世界网络交互链接：https://arxiv.org/abs/2207.01206摘要：现有的用于在交互环境中引导语言的基准测试要么缺乏真实世界的语言元素，要么由于数据收集或反馈信号中涉及大量人类参与而难以扩展。为了弥合这一

Zeeland·2023-07-25 12:20

【NLP经典论文精读】Attention Is All You Need

AttentionIsAllYouNeed前言Abstract1.Introduction2.Background3.ModelArchitecture3.1EncoderandDecoderStacksEncoderDecoder3.2Attention3.2ScaledDot-ProductAttention3.2.2Multi-HeadAttention3.2.3Applicationsof

HERODING77·2023-07-24 18:40

生成模型理解

参考文章：http://www.cbww.cn/news/55654.shtml文章目录自编码器Autoencoder潜在表示（latentrepresentation）VAE迁移学习生成对抗网络GAN李沐论文精读摘要导言相关工作

ICUD·2023-07-23 01:07

Matcher: Segment Anything with One Shot Using All-Purpose Feature Matching 论文精读

Matcher:SegmentAnythingwithOneShotUsingAll-PurposeFeatureMatching论文链接：[2305.13310]Matcher:SegmentAnythingwithOneShotUsingAll-PurposeFeatureMatching(arxiv.org)代码链接：aim-uofa/Matcher:Matcher:SegmentAnyth

小毛激励我好好学习·2023-07-21 00:09

【Whisper】《OpenAI Whisper 精读【论文精读】》学习笔记

方法Whisper在论文中表示使用单模型（singlemodel）来完成多个语音任务（multitask），李沐教授认为优点是设计上比较干净；I.关于单模型效果的疑问但是他同时也提出了两个疑问：使用单模型会不会跑得不够快（因为保证多任务的性能需要大参数的模型）假设同时能做五个任务，假设有一个任务做得比较差，怎么办[34:42]2.“多个任务的性能如何取舍呢？”

songyuc·2023-07-20 06:12

A Gentle Introduction To Graph Neural Networks

零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili图神经网络(GNN/GCN)博客原文地址：AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks

-小透明-·2023-07-19 06:53

可视化论文精读系列：Relaxed Dot Plots

论文题目：《RelaxedDotPlots:FaithfulVisualizationofSamplesandTheirDistribution》论文作者：NilsRodrigues;ChristophSchulz;SorenDoring;DanielBaumgartner;TimKrake;DanielWeiskopf主创来自德国斯图加特大学可视化研究中心该研究中心研究方向：科学可视化：数字人文

玄魂·2023-07-19 02:55

可视化论文精读系列：SizePairs

论文题目：《SizePairs:AchievingStableandBalancedTemporalTreemapsusingHierarchicalSize-basedParing》论文作者：ChangHan,AnyiLi,JaeminJo,BongshinLee,OliverDeussen,YunhaiWanTreemap简介引用http://www.tuzhidian.com:3000/ch

玄魂·2023-07-19 02:24

LLM Prompt Technique 论文精读-1

下面为笔者最近看的一些prompttechnique领域的新兴论文以及对应的总结，分享给大家一起学习。持续更新中…Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels思维链提示引发大型语言模型的推理能力链接：https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf时间：2022摘要：我们探讨了如何生成一系列中间

Zeeland·2023-07-17 13:22

LLM Prompt Technique 论文精读-2

持续更新中…LLMPromptTechnique论文精读-1QLoRA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs链接：https://arxiv.org/abs/2305.14314

Zeeland·2023-07-17 13:19

【论文精读】FSUIE: A Novel Fuzzy Span Mechanism for Universal Information Extraction

FSUIE:ANovelFuzzySpanMechanismforUniversalInformationExtraction前言Abstract1.Introduction2.FSUIE2.2FuzzySpanLoss(FSL)2.2FuzzySpanAttention(FSA)3.Experiments3.1Setup3.2ResultsonNERtasks3.3ResultsonREtask

HERODING77·2023-07-17 09:05

【论文精读AAAI_2023】FlowFace: Semantic Flow-guided Shape-aware Face Swapping

【论文精读AAAI_2023】FlowFace:SemanticFlow-guidedShape-awareFaceSwapping0、前言Abstract1Introduction2RelatedWork3ProposedMethodFaceReshapingNetworkFaceShapeRepresentation.SemanticFlowEstimation.TrainingLoss.Fa

旋转的油纸伞·2023-07-17 00:42

Transformer:《Attention is all you need》(论文精读/原理解析/模型架构解读/源码解析/相关知识点解析/相关资源提供)

本文解读Transformer较为详细，是一篇两万字的长文，如果想看简短版的，请参考这篇文章目录1相关背景1.1Transformer1.2《Attentionisallyouneed》1.3论文作者1.4Googlebrain1.5NIPS1.6BLEUscore2摘要、结论、导言、相关工作2.1摘要2.2结论2.3导言2.4相关工作2.4.1为什么卷积做时序不行？2.4.2self-atten

会害羞的杨卓越·2023-07-16 12:46

【Image captioning】论文精读三–Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention

【Imagecaptioning】论文精读三–Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention作者：安静到无声个人主页作者简介

安静到无声·2023-07-16 08:59

【论文精读】ECCV2020 - 带有圆平滑标签的定向目标检测

【论文精读】ECCV2020-带有圆平滑标签的定向目标检测【论文原文】：Arbitrary-OrientedObjectDetectionwithCircularSmoothLabel获取地址：https

長安·2023-07-15 08:31

BERT 论文精读与理解

1.论文题目BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding2.论文摘要本文引入了一种名为BERT的新语言表示模型，它代表Transformers的双向编码器表示。与最近的语言表示模型（Petersetal.,2018a；Radfordetal.,2018）不同，BERT旨在通过联合调节所有层中的左右上

岁月标记·2023-07-15 00:59

autocut

在讲OpenAIWhisper前先做了一个剪视频小工具【论文精读·44】_哔哩哔哩_bilibili更多论文：https://github.com/mli/paper-reading,视频播放量58633

Kun Li·2023-06-23 11:23

论文精读 && BlazePose结合LSTM && 跌倒检测

FallDetectionforShipboardSeafarersBasedonOptimizedBlazePoseandLSTM基于BlazePose-LSTM的海员跌倒检测本博客通过全文翻译和总结的方式对论文进行精读。读完此论文颇受启发，比如：视频中的时间序列问题；文章简单明了的整体脉络；数据集的制作方式和表格描述法；实验证明模型的广泛性；整篇文章一直在强调现如今存在的问题和相应的解决方案。

Flying Bulldog·2023-06-23 05:54

【论文精读】DELS-MVS

今天读的是发表在WACV2023上的文章，第一作者来自于格拉茨技术大学。文章链接：DELS-MVS:DeepEpipolarLineSearchforMulti-ViewStereo文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Algorithm3.1Depthestimationviaepipolarresidual3.2Deepepipolarlinesea

YuhsiHu·2023-06-20 23:34

【论文精读ACL_2021】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

【论文精读ACL_2021】Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration0、前言Abstract1Introduction2RelatedWork2.1Fine-tuningfornaturallanguagegeneration

旋转的油纸伞·2023-06-19 21:49

MAE论文精读，预训练图像

二、MAE论文精读参考：论文《MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners》李沐《MAE论文逐段精读【论文精读】》、笔记《MAE论文逐段精读》知乎《别再无聊地吹捧了

AI生成曾小健·2023-06-19 16:51

【论文精读】InstructIE: A Chinese Instruction-based Information Extraction Dataset

InstructIE:AChineseInstruction-basedInformationExtractionDataset前言Abstract1.Introduction2.TaskDefinition:Instruction-basedIE3.DatasetConstructionforInstructIE3.1DataSource3.2DataPreparation3.3DatasetC

HERODING77·2023-06-19 07:33

【论文精读】InstructUIE: Multi-task Instruction Tuning for Unified Information Extraction

InstructUIE:Multi-taskInstructionTuningforUnifiedInformationExtraction前言Abstract1.Introduction2.Methodology2.1InstructionTuningBackground2.2Framework2.2.1TaskSchemaTaskInstructionOptionsTextOutput2.2.

HERODING77·2023-06-19 07:03

【论文精读】LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS

LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELS前言ABSTRACT1.INTRODUCTION2.PROBLEMSTATEMENT3.AREN'TEXISTINGSOLUTIONSGOODENOUGH?AdapterLayersIntroduceInferenceLatencyDirectlyOptimizingthePromptisHard4.OURME

HERODING77·2023-06-19 07:32

【论文精读】HugNLP: A Unified and Comprehensive Library for Natural Language Processing

HugNLP:AUnifiedandComprehensiveLibraryforNaturalLanguageProcessing前言Abstract1.Introduction2.Background2.1Pre-trainedLanguageModels2.2Fine-tuningforPLMs3.HugNLP3.1Overview3.2LibraryArchitecture3.2.1Mod