End-to-End 第8页

cnn生成图像显著图_图像目标检测四——Faster RCNN

这就出现了Faster-RCNN，一个完全end-to-end的CNN对象检测模型。

weixin_39997194·2022-10-10 09:10

论文阅读笔记：End-to-End Blind Image Quality Prediction With Cascaded Deep Neural Network

NODIECANFLY2020-9-24分类专栏：图像质量评价深度学习JinjianWu,etal,“End-to-EndBlindImageQualityPredictionwithCascadedDeepNeuralNetwork”,IEEETransactionsonImageProcessing,EarlyAccess,June.2020.https://web.xidian.edu.cn

weixin_45658277·2022-10-06 07:08

E2-AEN: End-to-End Incremental Learning with Adaptively Expandable Network

前段时间忙着本科毕业工作还有投稿的工作耽搁了，现在开始恢复更新啦～今天看的一篇是基于动态架构的持续学习论文，论文地址点这里。一.介绍持续学习致力于以增量方式学习新的数据或任务，并且不会出现灾难性遗忘。最早的方法考虑了机遇正则化的策略（如EWC），其通过考虑网络中的重要权重来保存旧知识，但这种方法会使得这些权重无法处理好新的任务。第二种方法是基于记忆重放（GEM），通过保存一部分旧的样再之后配合新样

编程龙·2022-09-28 09:57

【VC】END-TO-END ACCENT CONVERSION WITHOUT USING NATIVE UTTERANCES

文章目录1.INTRODUCTION2.PROPOSEDAPPROACH2.1训练阶段2.2转换阶段3.Experimentalresults3.1Audionaturalness3.2Speakersimilarity3.3Accentedness来源：ICASSP2020从L2说话人的句子中分别提取语言学信息和说话人表征，然后驱动语音合成模型，从而产生没有口音的说话人特征不变的句子。1.INT

cxxx17·2022-09-24 21:15

[文献精读] End-to-End Model-Free Reinforcement Learning for Urban Driving using Implicit Affordances

End-to-EndModel-FreeReinforcementLearningforUrbanDrivingusingImplicitAfforda思维导图摘要1引言2相关工作2.1用RL实现端对端无人驾驶2.2辅助任务和学习能力3Carla的挑战4.方法4.1RL设置Rainbow-IQNApe-X4.2奖励设计（rewardshaping）4.3网络结构5在复杂的自动驾驶任务中应用RL的挑

蛋总的快乐生活·2022-09-19 11:04

开发 dApp 的三个步骤

在这个技术教程中，你会学习到怎样开发一个end-to-end的dApp。在dApp中，用户可以通过一个智能合约，获取和存储ETH的当前价格。这个教程demo代码存储在Github中。

·2022-09-13 18:09

YOLO_v1讲解

计算每个bbox的类别得分五：YOLO_v1的不足一：YOLO_v1的出现YOLO_v1的出现，打破了FasterR-CNN的一统图像检测江山的格局，首次提出了one-stage的图像检测模型，真正实现了end-to-end

江南綿雨·2022-09-05 18:41

文献阅读:CrossNet: An End-to-end Reference-based Super Resolution Network using Cross-scale Warping

文章地址：https://arxiv.org/abs/1807.10547视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=7htEaaNkxG8作者的项目地址：ECCV2018_CrossNet_RefSR1.1简单介绍目前除了SISR(Singleimagesuperresolution)进行图像超分辨重建之外,现在还出现RefSR(Reference-basedsup

alxe_made·2022-09-04 07:01

Learning Affinity from Attention End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation withTransformers

LearningAffinityfromAttention:End-to-EndWeakly-SupervisedSemanticSegmentationwithTransformers来源：CVPR2022，武汉大学、京东、悉尼大学导言本文是一篇做自然图像弱监督语义分割的论文，利用图像级的类别标签来实现像素级的语义分割。文中方法采用了基于transformer模块作为骨干网络，利用分类网络各类别

Yeelinsen·2022-09-01 07:27

论文笔记 NAACL 2021|Document-level Event Extraction with Efficient End-to-end Learning of Cross-event De

文章目录1简介1.1动机1.2创新2背景知识3方法3.1基础模型3.2跨事件依赖4实验1简介论文题目：Document-levelEventExtractionwithEfficientEnd-to-endLearningofCross-eventDependencies论文来源：NAACL2021论文链接：https://aclanthology.org/2021.nuse-1.4.pdf1.1

hlee-top·2022-08-14 11:18

论文精读:detr:End-to-End Object Detection with Transformers

Abstract提出了一种将对象检测视为直接的集合预测问题的新方法。我们的方法简化了检测管道，有效地消除了许多手工设计的组件的需要，如非最大抑制程序或锚定生成，显式地编码了我们对任务的先验知识。新框架的主要成分，称为DEtectionTRansformer或DETR，是一个基于集合的全局损失，通过二部匹配迫使独特的预测，以及transformerencoder-decoder架构。给定一组固定的小

樱花的浪漫·2022-08-12 15:42

【论文复现】End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection训练环境搭建

End-to-endPseudo-LiDARforImage-Based3DObjectDetection是发表在CVPR2020的单目目标检测模型，它通过对双目摄像头图片进行深度估计，然后将深度图从imageview转换成欧氏空间，再通过现成的3D目标检测模型进行检测。一些细节：DepthEstimation和3Dobjectdetection模型全部使用pre-trained的模型，分别是SD

lbai7134·2022-08-10 15:11

hop-by-hop headers和end-to-end headers

end-to-end则是端到端。这两者都是http的头部字段。详情请查看：毛毛虫的小小蜡笔

·2022-06-28 17:39

李宏毅HLP笔记(二): End-to-End ASR Model (CTC,RNN-T)

CTC:ConnectionistTemporalClassification[Gravesetal.,ICML'06]首先为了实现online的效果，CTC的encoderRNN是单向的。CTC的特点是它的tokenspace引入了一个新的值(null)。原因是每一帧的声学特征往往所占的时间非常短，甚至远小于一个phoneme的长度，因此根据它输出的东西往往不能代表什么。就是用来代表那些无法单独

Trracy·2022-06-27 07:41

语音识别中的End2End模型: CTC, RNN-T与LAS

今天就来比较一下比较流行的几种End-to-End的ASR模型。经典语音识别系统在了解End-to-End模型之前，我们先来看看经典的语音识别系统是怎样工作的以及为什么需要End-to-End模型。

张博208·2022-06-27 07:53

机器学习，看完就明白了

深度学习可以采用End-to-End的学习方式，只需要进行很少的归一化和白化，就可以将数据交给模型去训练。2机器学习中的一些概念首先我们需要了解几个机器学习中的起码

weixin_34056162·2022-06-23 02:00

重读经典：《End-to-End Object Detection with Transformers》

DETR论文精读【论文精读】这一次朱毅博士给大家精读的论文是DETR，是目标检测领域里程碑式的一个工作，文章收录于ECCV20。DETR是DetectionTransformer的缩写，使用Transformer简化了目标检测流程，不再需要NMS（非极大值抑制）操作，直接将目标预测看作是集合预测问题。这篇论文在2020年5月第一次挂到arxiv上的时候，就引起了计算机视觉圈的强烈反响，网上很多人都

自动驾驶小学生·2022-06-12 07:31

论文阅读笔记：End-to-End Single Image Fog Removal using Enhanced Cycle Consistent Adversarial Networks

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.01374.pdfTableofContents主要贡献：缺陷：0.论文提出的数据集（MRFID）（尚未开源）1.论文的主要思路是：1.1实现去雾过程：有雾图像》》》清晰图像1.2.逆向生成雾图：清晰图像》》》有雾图像1.3训练数据的合成（使用CNN）2.实验结果4.客观评价指标：在真实的数据上测评主要贡献：该系统使用不成对的雾和无雾

今天敲代码了么·2022-06-11 07:53

End-to-End Single Image Fog Removal using Enhanced Cycle ConsistentAdversarial Networks-2019

概述：使用增强循环一致对抗网络的端到端单图像雾去除本文开发了一个端到端的学习系统，它使用不成对的雾和无雾训练图像、对抗性鉴别器和循环一致性损失来自动构建去雾系统。与CycleGAN类似，我们的系统有两条转换路径；一个将雾图像映射到无雾图像域，另一个将无雾图像映射到雾图像域。我们的系统不是单阶段映射，而是在每个转换路径中使用两阶段映射策略来提高除雾效果。此外，我们通过嵌入大气退化原理和天空先验来明确

啦啦啦啦啦啦.·2022-06-11 07:03

Deformable-DETR部署和体验

更特别是它减少了目标检测的不少组件，比如没有anchor、nms等，可以说是真正的end-to-end检测，同时也有很好的准确率表现。

haleyprince·2022-05-26 15:46

迁移学习_迁移学习简明手册(王晋东)_阅读笔记9

9.深度迁移学习深度学习优势：由于深度学习直接对原始数据进行学习，所以其对比非深度方法还有两个优势：自动化地提取更具表现力的特征，以及满足了实际应用中的端到端(End-to-End)需求。

平平无奇gXh·2022-05-26 07:50

Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals

论文基本信息标题：SparseR-CNN:End-to-EndObjectDetectionwithLearnableProposals作者：PeizeSun,RufengZhang,YiJiang,TaoKong,ChenfengXu,WeiZhan,MasayoshiTomizuka,LeiLi,ZehuanYuan,ChanghuWang,PingLuo机构：TheUniversityofH

@会飞的毛毛虫·2022-05-24 07:18

papperreading：《Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.12450.pdf.arxiv2020文章目录1Background2Motivation3RelatedWork4Advantages/Contributions5Method5.1.Pipeline5.2.Module6Experiments6.1.Dataset6.2.MainResult6.3.ModuleAnalysis6.

小苑同学·2022-05-23 07:57

END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION代码报错记录（tensorflow-gpu2.5版本，代码2.2版）

对应github地址gihub首先安装tensorflow-compressionpipinstalltensorflow-compression==2.2安装tensorflow-datasetspipinstalltensorflow-datasets数据集用的是imagenet的验证集数据集改用CLICdatasetCLIC前言一些命令的记录（1）运行python文件的训练模型命令（只针对当

小夭crying·2022-05-14 07:03

End-to-End Object Detection with Transformers[DETR]

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers[DETR]背景概述相关技术输入提取特征获取position_embeddingtransformerencoderdecoder回归总结背景最近在做机器翻译的优化，接触的模型就是transformer，为了提升性能，在cpu和GPU两个平台c++重新写了整个模型，所以对于机器翻译中transformer的原理细节还

s.feng·2022-04-23 21:04

TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning

whyTVM要让AI芯片支持深度学习架构（如TensorFlow,MXNet,Caffe,andPyTorch，芯片都有自己的指令集（例如汇编，C语言），要将深度学习架构等部署到芯片上就需要将深度学习架构中的这些代码编译成芯片支持的指令集，所以要从头到尾设计一套软件栈，做一套全栈的优化。所以现在的许多深度学习的架构只能在某一些厂商的GPU设备上获得加速，这种支持依赖于特定的GPU库，当未来越来越多

诗蕊·2022-04-11 07:33

计算机网络1-6章考研题

传输层主要为用户提供End-to-End（端到端）服务，处理数据报错误、数据包次序等传输问题。2.假设OSI参考模型的应用层欲发送400B的数据(无拆分

848698119·2022-04-04 12:58

YOLO系列（一）：YOLOv1笔记一（原理部分）

YOLOv1基本设计原理Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,将其视为一个单一回归问题。

逻辑三元·2022-03-25 09:51

论文阅读笔记：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning论文地址代码地址Summary提出了MomentumContrast（MoCo）的无监督视觉表示学习方法；把对比学习比作查字典过程，把字典当作队列，引入动量更新；对end-to-end

Nin7a·2022-03-18 05:16

端到端（end-to-end）

分为两种，一种是非端到端：输入数据提取的特征，输出结果；一种是端到端，输入原始数据，输出结果。非端到端：关键点，特征怎么提取？这个很重要。需要足够的经验去设计特征。不适用于数据量大的情况。端到端：解决的问题是多步的、多阶段时候，不关心中间步骤，将所有阶段一起优化，确保最后阶段的解是最优解。特征提取这一步也就融入到算法当中，不需要人来干预。

HELLOTREE1·2022-02-21 07:24

论文笔记（十二）：Particle Filter Networks: End-to-End Probabilistic Localization From Visual Observations

ParticleFilterNetworks:End-to-EndProbabilisticLocalizationFromVisualObservations文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.粒子滤波器网络*A.粒子滤波器算法**B.神经网络实现*4.视觉定位5.实验*A.实验装置**B.比较基线**C.结果与讨论*6.结论文章概括作者：PeterKarkus，DavidHsuandWeeSu

墨绿色的摆渡人·2022-02-05 07:30

HTTP知识

3.25.44.png低三层物理层主要作用是定义物理设备如何传输数据数据链路层在通信的实体间建立数据链路连接网络层为数据在结点之间传输创建逻辑链路传输层：两个协议TCPIP和UDP，向用户提供可靠的端到端(End-to-End

谷子多·2022-02-05 05:28

论文阅读笔记：End-to-End Object Detection with Transformers

论文阅读笔记：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers前言DetectionTransformer整体流程二分图匹配目标检测集合预测损失网络结构PytorchInferenceCode前言目标检测（ObjectDetection）如RCNN系列或YOLO系列都是使用滑动窗口的方式通过先验覆盖整幅图可能出现目标的部分来进行先验框偏移量的预测从而找到目标。而加

HollowKnightZ·2022-02-04 15:33

论文翻译：2020_WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement

论文地址：用于端到端语音增强的卷积递归神经网络论文代码：https://github.com/aleXiehta/WaveCRN引用格式：HsiehTA,WangHM,LuX,etal.WaveCRN:Anefficientconvolutionalrecurrentneuralnetworkforend-to-endspeechenhancement[J].IEEESignalProcessin

凌逆战·2021-11-23 17:00

DeepFM模型

设计了一种end-to-end的模型结构deepfm，同时侧重低阶和高阶特证。这个结构，既包含了fm部分和deeplearning常见的网络结构部分。

西二旗小豌豆·2021-06-23 10:40

DARTS：基于梯度下降的经典网络搜索方法，开启端到端的网络搜索 | ICLR 2019

DARTS是很经典的NAS方法，它的出现打破了以往的离散的网络搜索模式，能够进行end-to-end的网络搜索。

·2021-06-18 21:11

（chap4 IP协议）p2p

3.定义终端节点之间的通信也叫“点对点(end-to-end)通信”。

thefist11·2021-05-29 23:21

语音论文优选：口语理解A Streaming End-to-End Framework For SLU

声明：语音论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。欢迎关注微信公众号：低调奋进AStreamingEnd-to-EndFrameworkForSpokenLanguageUnderstanding本文为滑铁卢大学在2021.05.20更新的文章，主要做流式口语理解的工作，具体文章链接https://arxiv.org/pd

我叫永强·2021-05-25 12:18

无须搭建环境，只需十分钟使用Google Colab平台，基于YOLOv4和Darknet来实现的物体检测

YouOnlyLookOnce说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测。基于Pytorch实现的YOLO

刘润森！·2021-05-20 00:20

caffe实现多标签分类模型

声明：本文代码主要来自于以下两篇博文：深度学习caffe实战（一）验证码识别车牌识别中的不分割字符的端到端(End-to-End)识别下面整理了使用

运动小爽·2021-05-19 02:18

2015 End-To-End Memory Networks

2015End-To-EndMemoryNetworks摘要：作者介绍了一种在大型外部记忆(apossiblylargeexternalmemory)上使用循环注意力模型的神经网络。这个结构是记忆网络(MemoryNetwork)，但却不像记忆网络那样工作，它通过端对端进行训练，因此训练时只需要明显较少的监督，使得它更适合应用于真实场景。它可以看做是在需要每个输出符号(peroutputsymbo

Eukaring·2021-05-15 04:53

End-to-End Answer Chunk Extraction and Ranking for Reading Comprehension

论文摘要论文目的Thispaperproposesdynamicchunkreader(DCR),anend-to-endneuralreadingcomprehension(RC)modelthatisabletoextractandrankasetofanswercandidatesfromagivendocumenttoanswerquestions.这篇文章提出了一种端对端的神经网络阅读理

fishmemory·2021-05-07 15:32

论文阅读《STEm-Seg: Spatio-temporal Embeddings for Instance Segmentation in Videos》

论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.08429STEmSeg是ECCV20上的一篇文章，做的是VideoInstanceSegmentation（VIS），提出了一种可以end-to-end

汐梦聆海·2021-04-25 16:39

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

特点:self-attentionlayers,end-to-endsetpredictions,bipartitematchinglossTheDETRmodel有两个重要部分：1）保证真实值与预测值之间唯一匹配的集合预测损失。2）一个可以预测（一次性）目标集合和对他们关系建模的架构。3）由于是加了自注意力机制，而且在学习的过程中，观众的注意力训练的很好，每个人的关注点都不一样，所以分割效果很好

Diros1g·2021-04-19 20:57

论文解读：DETR 《End-to-end object detection with transformers》，ECCV 2020

论文解读：DETR《End-to-endobjectdetectionwithtransformers》，ECCV20200.论文基本信息1.论文解决的问题2.论文贡献3.方法框架主干网络transformer：4.目标检测转化为集合预测问题5.配对方式-bipartiematchingloss损失函数6.Transformer7.实例分割任务8.实验物体识别任务实验实例分割实验9.数据集0.论文

D-Mer·2021-04-14 20:02

Flink 状态一致性：端到端状态一致性的保证

文章目录状态一致性什么是状态一致性状态一致性种类端到端（end-to-end）状态一致性Sink端到端状态一致性的保证Flink+Kafka端到端状态一致性的保证状态一致性什么是状态一致性有状态的流处理

凌桓丶·2021-03-08 16:54

阅读笔记 - Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals

来源：arXiv2020代码:https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNNtitle本文章针对的是传统基于深度学习的目标检测方法中，采用densecandidate或者densepoints策略导致的dense操作问题，提出使用sparse方法进行替代。abstract本文提出一种纯粹的用于目标检测的稀疏方法，称之为SparseR-CNN.当前目标检测已存的方法严

熙熙江湖·2021-02-20 15:09

End-to-End Object Detection with Transformers 论文学习

Abstract本文提出了一个新的方法，将目标检测看作一个直接的集合预测问题。该方法让检测变得更简洁，去除了人为设计的后处理步骤如NMS或anchor生成，显式地编码了关于任务的先验知识。该框架的主要结构叫做DEtectionTRansformer或DETR，基于集合的全局损失，通过二分匹配和一个transformer编码器-解码器架构来做到唯一的预测。给定一个固定小集合的目标，DETR会推理出这

calvinpaean·2021-02-10 21:03

Sparse R-CNN: 青出于蓝的R-CNN家族新晋小生，稀疏交互机制 & No RPN & No NMS = E2E

Date:2020/01/11Coder:CWForeword:这段时间的paper不是E2E(End-to-End)就是Transformer，什么都拿Transformer往上套，然后个个都声称自己

CW不要无聊的风格·2021-02-01 14:43

【Sparse R-CNN】《Sparse R-CNN：End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》

arXiv-2020作者的博客：SparseR-CNN文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments6Conclusion（own）/Futurework1BackgroundandMotivation现有目标检测方法的缺点大量redundantandnear-duplicat

bryant_meng·2021-01-20 10:56

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