Construction 第13页

Multi-Modal Knowledge Graph Construction andApplication: A Survey

摘要近年来知识工程的兴起，其特征是知识图的快速发展。然而，现有的知识图大多用纯符号表示，这损害了机器理解真实世界的能力。知识图的多模态化是实现人级机器智能不可避免的关键步骤。这项工作的结果是多模态知识图(MMKGs)。本文首先给出了多模态任务的定义，然后对多模态任务和多模态技术进行了初步探讨。在此基础上，系统回顾了mmkg建设和应用面临的挑战、进展和机遇，并详细分析了不同解决方案的优缺点。我们用与

小蜗子·2022-12-10 01:26

#今日论文推荐#复旦大学：多模态知识图谱最新综述

论文题目：Multi-ModalKnowledgeGraphConstructionandApplication:ASurvey详细解读：https://www.amin

wwwsxn·2022-12-10 00:55

Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application:A survey

4.ApplicationMMKG中的知识如何应用于各种下游任务in-KGapplicationsout-of-KGapplications4.1In-MMKGApplicationsIn-MMKG应用是指在MMKG范围内进行的任务，在这些任务中，已经学习了实体、概念和关系的嵌入。因此，在介绍in-MMKG应用程序之前，我们先简要介绍MMKG中知识的分布式表示学习，也称为MMKG嵌入:distan

小学生R_rrr·2022-12-10 00:25

Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A Survey

Absract:存在问题：1.现实世界知识爆炸；2现存KG是withpuresymbol,不好让机器去理解。->解决问题方案：Multi-ModalKG，这可以更好地实现人类水平的机器翻译。->得出结果：MMKG概览：1.defintionofMMKGs;2.thepreliminariesonmulti-modaltasksandtechniques;3.systematicallyreview

小学生R_rrr·2022-12-10 00:24

论文笔记AliMe KG: Domain Knowledge Graph Construction and Application in E-commerce

AliMeKG:DomainKnowledgeGraphConstructionandApplicationinE-commerce垂直领域。贡献：AliMeKG：电子商务领域知识图谱。

唔西迪西爱学习·2022-12-10 00:22

Multi-Modal Knowledge Graph（多模态知识图谱）

来自复旦大学，先上路径：Title：Multi-ModalKnowledgeGraphConstructionandApplication:ASurveyLink：https://arxiv.org/abs

上杉翔二·2022-12-10 00:22

论文笔记Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A Survey

Multi-ModalKnowledgeGraphConstructionandApplication:ASurvey作者：XiangruZhu,YanghuaXiaoetal.单位：复旦大学期刊：摘要现在大多知识图谱用纯符号表示

唔西迪西爱学习·2022-12-10 00:21

Wet-Ra: Monitoring Diapers Wetness with Wireless Signals

JIANZHANG,CHUNKAIFAN一篇关于检查尿不湿湿度的设计模型：Wet-RaContent1.abstract&introduction2.preliminaries3.WET-RA:detailedconstruction4

Stetman·2022-12-09 14:28

【动态SLAM】动态场景下实时三维重建论文汇总

【动态SLAM】动态场景下实时三维重建论文汇总实时三维重建介绍动态环境下三维重建论文汇总1.DynamicFusion:ReconstructionandTrackingofNon-rigidScenesinReal-Time2

Mr.Qin_·2022-12-09 07:09

【论文笔记】API-Net：Learning Attentive Pairwise Interaction for Fine-Grained Classification

API-Net简介创新点mutualvectorlearning（互向量学习）gatevectorgeneration（门向量生成器）pairwiseinteraction（成对交互）队构造（PairConstruction

事多做话少说·2022-12-08 15:04

再次研究设计模式第二章生成器

Separatetheconstructionofacomplexobjectfromitsrepresentationsothatthesameconstructionprocesscancreatedifferentrepresentations

ploto·2022-12-08 13:53

论文速读:Attribute Restoration Framework for Anomaly Detection

这一篇是近期reconstruction-based在anomalydetection上有较大突破的一篇，想法很有意思，将传统reconstructiontask变成restorationtask：在喂入

攻城争先登·2022-12-08 13:43

Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution论文分析与pytorch代码

LearningaDeepConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution论文地址简介模型图模型框架算法流程Patchextractionandrepresentationnon-linearmapping非线性映射Reconstruction

TonyHsuM·2022-12-08 12:25

DL methods for shape as implicit surfaces

目录1、LearningImplicitFieldsforGenerativeShapeModeling(CVPR2019)2、Occupancynetworks:Learning3dreconstructioninfunctionspace

Rusian_Stand·2022-12-08 00:52

人体3D重建-ICON论文解读

文章目录创新点算法Body-guidednormalpredictionLocal-featurebasedimplicit3Dreconstruction实验评估方式实验结果应用结论论文:《ICON:

‘Atlas’·2022-12-07 19:59

MonoSDF学习笔记

MonoSDF:ExploringMonocularGeometricCuesforNeuralImplicitSurfaceReconstructionNeRF-SLAM:Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields

ACxz·2022-12-07 17:16

关于ScanNet 数据集下载问题

ScanNetisanRGB-Dvideodatasetcontaining2.5millionviewsinmorethan1500scans,annotatedwith3Dcameraposes,surfacereconstructions

不喝可乐不快乐·2022-12-07 09:27

【视频理解数据集汇总】A collection of recent video understanding datasets, under construction!

【视频理解数据集汇总】’Acollectionofrecentvideounderstandingdatasets,underconstruction!’

SigNaL_Yu·2022-12-06 13:18

[读论文]CVPR2019: Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space

目录核心思想涉及到的底层模块网络结构训练mesh提取实验概述三方面实验baseline方法：Dataset:ShapeNet评价指标（Metrics）：具体实验表达能力实验单个图像3D重建实验：ShapeNet：realdata点云补全实验：体素重建实验无条件mesh生成消融实验（AblationStudy）代码运行配环境个人笔记核心思想本文提出了一种3D图形的表示方法，并给出了得到他的网络架构和

YuQiao0303·2022-12-06 10:26

[读论文] Monocular 3D Object Reconstruction with GAN inversion (ECCV2022)

概述项目主页：https://www.mmlab-ntu.com/project/meshinversion/方法名称：MeshInversion输入：单目图像（inthewild，有背景的，没有抠图的）输出：textured3Dmeshkeychallenge:缺少3D或multiviewsupervision方法核心：先预训练一个3DGAN，可以从latentcodez生成texturedme

YuQiao0303·2022-12-06 10:53

CGAL例程：点云数据三维重建

作者：西蒙·吉罗多链接：CGAL5.4-Manual:SurfaceReconstructionfromPointCloudshttps://doc.cgal.org/latest/Manual/tuto_reconstruction.html

冰清-小魔鱼·2022-12-06 09:21

谈谈基于深度相机的三维重建

三维重建（3DReconstruction）技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题。早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入，重建出场景中的三维模型。

masonwang_513·2022-12-05 22:48

点云重建论文（2022）

POCO:PointConvolutionforSurfaceReconstructionNeural3DSceneReconstructionWiththeManhattan-WorldAssumptionTopologically-AwareDeformationFieldsforSingle-View3DReconstructionSurfaceReconstructionFromPoint

winer00·2022-12-05 15:24

李宏毅学习笔记28.More About Auto-Encoder

文章目录简介BeyondReconstructionHowtoevaluateanencoder?

oldmao_2000·2022-12-05 09:13

Dive into deep learning(04)[动手学深度学习]———————第四章深度学习计算

文章目录Diveintodeeplearning(04)[动手学深度学习]———————第四章，深度学习计算1、层和块(model-construction)2、参数管理(parameters)3、延后初始化

梦想实干家杭77·2022-12-04 19:59

Ubuntu18.04配置ork（ecto、ecto_image_pipeline、ecto_opencv、ork_reconstruction）

一、ecto编译错误编译解决参考https://blog.csdn.net/ckkboy/article/details/99584987#commentBox解决步骤：1.修改ecto/src/lib/util.cppsudogedit/home/huangqifan/ecto/src/lib/util.cpp去掉头文件里面的/tr1将里面的std::tr1::unordered_map换为bo

灞気水笵er·2022-12-04 16:58

010基于CNN-LSTM的EEG-fNIRS混合图像构建与分类-2022

EEG-fNIRS-basedhybridimageconstructionandclassificationusingCNN-LSTM社会技术系统中不断发展的人机交互和进步使得通过监测大脑状态来分析重要的人类因素

爱吃榴莲的妹妹·2022-12-04 07:56

机器学习笔记：受限玻尔兹曼机

id=1599798281463567369&wfr=spider&for=pc传送门0x01intro0x02预备知识0x03定义和结构0x04重建（Reconstruction）0x05概率分布0x01intro

PenguinLeee·2022-12-03 11:42

论文速读16：Hyperspectral image denoising with superpixel segmentation and low-rank representation

SS-LRR：Hyperspectralimagedenoisingwithsuperpixelsegmentationandlow-rankrepresentation方法ConstructionofhomogeneousregionsSS–LRRforHSIdenoising

love_lqz·2022-12-03 11:12

论文速读:Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty Detection [CVPR 2018]

下图为整个网路的系统架构图，整体的想法是：1.用R(ae)要reconstruction出input的图像，同时为了使得R更健壮,对R的input加入了Gaussiannoise.2.用D(Discriminator

攻城争先登·2022-12-03 11:08

NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video 论文阅读笔记

论文阅读笔记文章目录论文阅读笔记论文名称：[NeuralRecon:Real-TimeCoherent3DReconstructionfromMonocularVideo](https://arxiv.org

邓珺礼·2022-12-03 09:35

OCR-GAN【异常检测：Reconstruction-based】

前言经paperswithcode网站统计，论文代码在MVTec数据集上运行结果排名为第6（截止博文发出时间）。背景思想：基于重建的方法，通过不同频率图像相减提取重建丢失的及增加的信息，Unet网络进一步提取特征信息，中间配注意力机制做好图像间信息交互及通道自适应选择，再经普通的卷积网络构建损失函数以更新网络及设置评价分数。模型是通过重建将图片转成不同维度下的特征图，又通过Unet和注意力机制将不

太简单了·2022-12-03 09:02

FYD【异常检测：Representation-based】

异常检测方法的分类：Reconstruction-based、Representation-based。

太简单了·2022-12-03 09:02

MemSeg【异常检测：Reconstruction-based】

背景基于重建的方法利用的本质是网络无法重建异常，但随着重建网络性能提升，异常也能较好重建，这就违背了设计初衷。通过对比，基于嵌入的的方法能够实现更好的效果，但该类方法在训练时较快，在推理阶段需要复杂的特征匹配，实时性并不好。本网络也是基于嵌入的方法（也基于AE），但实时性有了提升，记忆信息的引入使网络对空间位置信息有了把握。模型原理基于嵌入的方法需要正常分布和异常分布的训练才能更好区别二者，异常检

太简单了·2022-12-03 09:32

《MonoRec：Semi-Supervised Dense Reconstruction in Dynamic Environments from a Single Moving Camera》

参考代码：MonoRec1.概述介绍：这篇提出了一种纯视觉的自监督深度估计算法，它结合现有实例分割、视觉里程计等视觉相关领域中相关技术，构造出这篇提出的MonoRec单目深度估计方法（在做训练的时候也采用了双目的图像作为输入）。在自监督单目深度估计网络中，一个很大的困难便是需要区分哪些像素相对相机参考系是存在运用的，这是文章引入实例分割方法得到的mask去引导并构建MaskModule去解决存在“

m_buddy·2022-12-03 09:30

UniAD【异常检测：Reconstruction-based】【expand】

2022.6，NeurIPS2022背景改变了异常检测任务的难度，即使用所有的类训练产生一个模型，而非单个类产生单个模型，取得还不错的效果。意义：随着异常种类数量增加，单个类单个模型可能会消耗大量内存；不适合正常样本出现大量类内多样性的情况。任务改变前后对比一下：恒等映射（identicalshortcut）:重构模型是在正常样本上训练的，但遇到异常同样会重构成功。论证方式1.测试三种网络架构ML

太简单了·2022-12-03 09:27

[CVPR2021]LASR: Learning Articulated Shape Reconstruction from a Monocular Video

标题：LASR:LearningArticulatedShapeReconstructionfromaMonocularVideo链接：https://arxiv.org/pdf/2105.02976本文做的是基于视频的

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-03 09:20

[ECCV2022]3D face reconstruction with dense landmarks

标题：3Dfacereconstructionwithdenselandmarks链接：https://arxiv.org/pdf/2204.02776.pdf本文做的是基于单图的3D人脸重建。

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-03 09:19

【Gumbel-softmax 采样】再参数化

本方法来源于论文：ANovelAttributeReconstructionAttackinFederatedLearning。

学渣渣渣渣渣·2022-12-02 22:57

MapTR：Structured Modeling and Learning for Online Vectorized HD Map Construction——论文笔记

参考代码：MapTR1.概述介绍：这篇文章提出了一种向量化高清地图（vectorizedHDmap）构建的方法，该方法将高清地图中的元素（线条状或是多边形的）构建为由一组点和带方向边的组合。由于点和方向边在起始点未知的情况下其实是能对同一地图元素够成很多种表达的，对此文章对一个元素穷举了其所有可能存在的等效表达并将其运用到的实例匹配中去，这样可以有效避免一些特意场景下的歧义情况（如对象车道中间的分

m_buddy·2022-12-02 18:40

点云入门笔记（二）：点云常用软件、开源库以及数据集

CloudCompare特点：开源，且支持多平台(Windows,Mac,Linux)，支持常见的点云数据格式，简单的点云编辑，支持用户自己添加插件和增加新功能(如Ransac，PoissonMeshReconstruction

print('冰心')·2022-12-02 15:40

3D人脸重建：Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with position Map Regression Network

2019/10/31,想起来之前看的没做笔记，重新总结下吧。论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Yao_Feng_Joint_3D_Face_ECCV_2018_paper.pdfgithub地址：https://github.com/YadiraF/PRNet摘要本文提出一种直接的方法，来实现3D人脸重建和稠密对齐

yfy2022yfy·2022-12-02 10:22

[CVPR2019](D3DFR)Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning From Single Image

标题：Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSet链接：https://arxiv.org

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-02 10:21

3D Face Reconstruction

方法1LargePose3DFaceReconstructionfromaSingleImageviaDirectVolumetricCNNRegressionhttp://aaronsplace.co.uk

weixin_34166847·2022-12-02 10:21

3d 人脸重建论文解读

Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSet解读最近看到一篇>很不错的3dface

lyyiangang·2022-12-02 10:51

3D Face Reconstruction from A Single Image Assisted by 2D Face Images in the Wild (2DASL)

理想很丰满，现实很骨感·2022-12-02 10:51

linux配置Deep3DFaceReconstruction踩坑记录

一、切换到python3.5环境。Anaconda不同版本python环境的安装及切换_会飞的鱼的博客-CSDN博客_anacondapython版本切换二、tensorflow启动source./tensorflow/bin/activate三、tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError:解决办法四、作者没提到但是要装的插件1、te

weixin_46237217·2022-12-02 10:51

Deep3DFaceReconstruction让一张人脸照片变成三维的真人脸

Deep3DFaceReconstruction让一张人脸照片变成三维的真人脸flyfish曾经是需要这样的，头上戴设备的，现在用AI可以省点麻烦。

西西弗Sisyphus·2022-12-02 10:20

Deep3DFaceReconstruction踩坑实录

在跑3d人脸ｄｅｍｏDeep3DFaceReconstruction时遇到一些问题，拿个小本本记录下来．项目介绍这个项目实现了通过单张图片推理3d人脸参数的功能，对应的论文为：Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning

lyyiangang·2022-12-02 10:20

2022 CVPR 三维人体重建相关论文汇总（3D Human Reconstruction）

Title:H4D:Human4DModelingbyLearningNeuralCompositionalRepresentationAuthor:1FudanUniversity2GoogleAbstract:点云序列输入，利用参数模型重建。PaperTitle:PINA:LearningaPersonalizedImplicitNeuralAvatarfromaSingleRGB-DVide

BTWBB·2022-12-01 12:22

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