FairMOT论文阅读笔记第6页

论文阅读笔记：Attention: Self-Expression Is All You Need

论文阅读笔记：Attention:Self-ExpressionIsAllYouNeed摘要简介2Transformer,Attention,Self-attention2.1Transformer2.2Attention2.3Self-attention2.4Maskedattenion

塔_Tass·2023-09-27 21:24

Understanding Host Network Stack Overheads论文阅读笔记

RFS(ReceiveFlowSteering)RFS（Receiveflowsteering）和RPS配合使用。RPS试图在CPU之间平衡收包，但是没考虑数据的本地性问题，如何最大化CPU缓存的命中率。RFS将属于相同flow的包送到相同的CPU进行处理，可以提高缓存命中率。调优：打开RFSRPS记录一个全局的hashtable，包含所有flow的信息。这个hashtable的大小可以在net.

克莱默申克·2023-09-25 07:56

Language Adaptive Weight Generation for Multi-task Visual Grounding 论文阅读笔记

LanguageAdaptiveWeightGenerationforMulti-taskVisualGrounding论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1指代表达式理解3.2指代表达式分割

乄洛尘·2023-09-21 14:06

新闻推荐论文笔记(2):Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning

IJCAI2019论文清北与微软亚研出品image.png本文为自己的论文阅读笔记，如有错误欢迎指正，转载请联系笔者最近在研究新闻推荐的新方法，本文为系列文章的第二篇，前文请见https://www.jianshu.com

阿瑟_TJRS·2023-09-20 20:49

《The Dilemma of Parameterizing Propagation Time in Blockchain P2P Network》论文阅读笔记

paperAbstract无权限区块链上的传播时间对分散系统的稳定性和性能起着重要作用。在分散的对等网络中，大量的活动被传播到整个节点，从而造成传播延迟。系统的稳定性首先是我们关心的问题。传播延迟为攻击者应用其协议提供了机会。无论是不经过适当的计算直接加速还是减速传播时间，都会给整个区块链系统带来诸多负面影响。在本文中，我们详细地回顾和阐述了在这样一个系统中与传播时间有关的几个参数。我们从数据通信

甸仔向前冲·2023-09-20 06:59

Retinexformer 论文阅读笔记

Retinexformer:One-stageRetinex-basedTransformerforLow-lightImageEnhancement清华大学、维尔兹堡大学和苏黎世联邦理工学院在ICCV2023的一篇transformer做暗图增强的工作，开源。文章认为，Retinex的I=R⊙LI=R\odotLI=R⊙L假设干净的R和L，但实际上由于噪声，并不干净，所以分别为L和R添加干扰项，

ssf-yasuo·2023-09-18 19:26

Self-paced Multi-grained Cross-modal Interaction Modeling for Referring Expression Comprehension论文阅读

Self-pacedMulti-grainedCross-modalInteractionModelingforReferringExpressionComprehension论文阅读笔记一、Abstract

乄洛尘·2023-09-17 13:32

《MixConv--混合的深度卷积核》论文阅读笔记

MixNet 这篇文章来自谷歌大脑，是最近（19年7月）刚挂出来的，然后应该是发表在了BMVC2019上。原文可见MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels。摘要深度卷积在现代高效卷积神经网络中越来越受欢迎，但其核大小却常常被忽略。在本文中，我们系统地研究了不同核大小的影响，并观察到将不同尺寸核的优点结合起来可以获得更好的精度和效率。在此基础上，我们提出

JR_Chan·2023-09-17 07:55

ACL论文阅读笔记_2019-10-20

EffectsofCreativityandClusterTightnessonShortTextClusteringPerformance摘要语料库的属性有：词汇的多样程度相关文档集群的紧密程度语料库的属性往往影响聚类算法的表现，本文研究了多个语料库中不同相似度指标和聚类算法的多种组合下这些属性的影响，结果表明，对于语言学创造性强的语料库，用k-means算法进行聚类时，语意相似度指标的聚类效果

雨住多一横·2023-09-13 23:40

LLFormer 论文阅读笔记

Ultra-High-DefinitionLow-LightImageEnhancement:ABenchmarkandTransformer-BasedMethod这是南京大学在AAAI2023发表的一篇AAAI2023超高清图像暗图增强的工作。提出了一个超高清暗图增强数据集，提供了4K和8K的图片，同时提出了一个可用于暗图增强的transformer网络结构。数据集4K的有5999对训练和21

ssf-yasuo·2023-09-12 01:10

COMO-ViT论文阅读笔记

Low-LightImageEnhancementwithIllumination-AwareGammaCorrectionandCompleteImageModellingNetwork这是一篇美团、旷视、深先院、华为诺亚方舟实验室、中国电子科技大学五个单位合作的ICCV2023的暗图增强论文，不过没有开源代码。文章的贡献点一个是提出了GlobalGammaCorrectionModule和Lo

ssf-yasuo·2023-09-12 01:40

VL系列 Exchanging-based Multimodal Fusion with Transformer 论文阅读笔记

多模态融合Exchanging-basedMultimodalFusionwithTransformer论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1深度多模态融合四、方法4.1低维投影和embedding

乄洛尘·2023-09-10 21:45

【论文阅读笔记】车辆重识别

第一章第二章2.1深度学习框架及模型暂未写2.2特征提取方法概述2.2.1手工设计特征暂未写2.2.2基于局部特征的ReID方法1.关注局部的localfeature常用的提取局部特征的思路是使用关键点定位，区域分割。2.（肖等人）强化学习以弱监督的方式自适应地在细粒度域中找到区分区域。3.（赵等人）多元化的视觉注意网络减轻依赖强烈监督的信息，学习局部关键区域4.ZhongdaoWang发表的车辆

菜菜子-·2023-09-09 21:24

《Measuring Quality of Services (QoS) of Several Forwarding Strategies on ...》论文阅读笔记

paperAbstract互联网的发展已显示出TCP/IP体系结构的局限性，并迫使从业人员发明了一种新的体系结构，该体系结构更能够支持基于内容的分发的大规模实现。如今，命名数据网络（NDN）已成为突破性的替代解决方案，并且是下一代Internet体系结构的潜在选择。在本文中，我们进行了调查，以扩展现有的转发策略以支持上下文信息网络并提高服务质量。我们测试此方案以处理各种类型的用户应用程序，例如Vo

甸仔向前冲·2023-09-09 08:29

Wi-Fi信号的干扰情况

下面内容为硕士毕业论文阅读笔记，所读论文的链接为：原文链接多径效应多径效应指的是由于建筑物墙壁、内部干扰等因素引起的信号反射、折射和衍射。

BuptBf·2023-09-08 20:35

【论文阅读笔记】Energy-Efficient Joint Computation Offloading and Resource Allocation Strategy for ISAC-Aide

小威W·2023-09-07 17:15

【论文阅读笔记】Reliability-Aware Joint Optimization for Cooperative Vehicular Communication and Computing

文章目录论文基本信息摘要1.引言总结贡献2.相关工作3.系统模型（V2V通信和计算卸载）⭐A.SystemAnalysis系统分析B.CommunicationModel通信模型C.ComputationModel计算模型D.VirtualQueuModel虚拟队列模型4.协同计算的优化模型⭐A.OptimizationAlgorithmforJointReliability联合可靠性的优化算法B

小威W·2023-09-07 03:45

【论文阅读笔记】Cooperative Collision Avoidance for Overtaking Maneuvers in Cellular V2X-Based Autonomous Dr

文章目录论文基本信息摘要1.引言2.系统模型A.ScenarioDescription场景描述B.ChannelModel信道模型C.SchedulingScheme调度方案D.V2X-BasedCollisionAvoidanceScheme基于V2x的碰撞避免方案3.DISTANCEESTIMATIONSTRATEGYANALYSIS距离估计策略分析A.Interference,Outage,

小威W·2023-09-07 03:45

《Neural Attentive Item Similarity Model》论文阅读笔记

转载自石晓文大佬的这篇文章：https://www.jianshu.com/p/c0384b213320基于物品的协同过滤ItemCF是推荐领域常用的方法，其关键是评估item之间的相似性。本文将要介绍NeuralAttentiveItemSimilarityModel(简称NASI)来解决ItemCF问题。该模型将注意力机制和神经网络相结合，提升了模型的预测准确性。接下来，我们将从基本的Item

白兔记·2023-09-05 18:20

再见，CSDN

在这5年里，陆陆续续在CSDN上发布了很多论文阅读笔记、教程、技术文章等等，记录了我从大四到研究生再到工作这段时间的学习和成长轨迹。我一直有备份个人资料的习惯，尤其是耗费了大量精力写作的博客。

zzy979·2023-09-05 07:08

诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录legalAI+文本摘要算文本摘要，legalAI+其他算legalAI。Re后面的顺序是我写笔记的顺序，论文本身的发表顺序标在论文标题前面了。文章目录GNN通用同质图节点表征通用异质图节点表征同质图链路预测LLM理论实践文本摘要LegalAILJP分类文本相似性案例匹配案例检索/推荐公平性事件检测信息抽取其他信息抽取意图识别+槽填充数值推理MWPGNN通用同质图

诸神缄默不语·2023-09-05 06:00

Re45：读论文 GPT-1 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文全名：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training论文下载地址：https

诸神缄默不语·2023-09-05 06:28

【图像超分辨率重建】——SwinIR论文阅读笔记

SwinIR:ImageRestorationUsingSwinTransformer基本信息：期刊：ICCV2021摘要：图像恢复是一个长期存在的低级视觉问题，其目的是从低质量图像（例如，缩小、噪声和压缩图像）。虽然最先进的图像恢复方法是基于卷积神经网络，但很少有人尝试使用Transformers，这些Transformers在高级视觉任务中表现出令人印象深刻的性能。在本文中，我们提出了一个强基

沉潜于·2023-09-05 06:41

RIS 系列 Semantics-Aware Dynamic Localization and Refinement for Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

RIS系列Semantics-AwareDynamicLocalizationandRefinementforReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三

乄洛尘·2023-09-03 23:04

DETR 系列 Mask Frozen-DETR: High Quality Instance Segmentation with One GPU 论文阅读笔记

DETR系列MaskFrozen-DETR:HighQualityInstanceSegmentationwithOneGPU论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作目标检测实例分割讨论四、

乄洛尘·2023-09-03 23:30

You Do Not Need Additional Priors or Regularizers in Retinex-based Low-light Image Enhancement论文阅读笔记

这是CVPR2023的一篇有监督暗图增强的论文。用了对比学习、自蒸馏学习和progressivelearning。文章提出，手工设计的retinex先验总归不太准确，因此要抛弃手工设计的先验，所以缩减至如下目标函数：用网络来估计就是如下公式：但仍不足够，直接估计R和L分量进行相乘，会导致一些误差，如下：为此文章提出不要估计R和L分量，而是隐式地估计R和L特征即可对比学习如果用缩减的retinex公

ssf-yasuo·2023-09-03 14:18

Learning a Simple Low-light Image Enhancer from Paired Low-light Instances 论文阅读笔记

这是CVPR2023的弱监督暗图增强论文，需要一个对同一场景有两个不同亮度相同内容的暗图的数据集，但论文提出可以对一张暗图做类似neighbor2neighbor的采样操作得到两张图片来获得。网络结构如下图所示，由3个模块组成，P-net负责对图片进行去噪和去伪影操作，L-Net和R-Net分别对应retinex模型中的L分量和R分量估计。g(L)就是gamma校正。可以看到，训练过程有3个损失，

ssf-yasuo·2023-09-03 14:18

【多目标跟踪】 FairMOT 耗时三天！！！单句翻译

多目标跟踪FairMOTAbstractMulti-objecttracking(MOT)isanimportantprob-lemincomputervisionwhichhasawiderangeofapplica-tions.FormulatingMOTasmulti-tasklearningofobjectde-tectionandre-IDinasinglenetworkisappeal

小胡的博客号Aoife艺馨·2023-08-31 05:33

【论文阅读笔记】Advanced Endoscopic Navigation: Surgical Big Data, Methodology, and Applications

论文小结本文如标题所示，是一篇医疗内窥镜导航为主体的论文。该论文发布于2018年，由厦门大学、名古屋大学和韦仕敦大学共同发布。该文有点久远了，可以看看大概。基本没啥了解，纯挑着感兴趣的翻译了一下。其中大部分方法都是带着“先验”，也就是实现拍照的一堆图像，可以在体外重构出该人的3D结构，然后再与内窥镜图像进行结合定位，进而实现导航的功能。还做了一些内窥镜相关知识的科普及展望。论文简介

时光机ﾟ·2023-08-30 07:15

【论文阅读笔记】Endoscopic navigation in the absence of CT imaging

论文小结上一篇的导航导论，是需要先验，也就是需要事先拍摄堆叠的图片（比如CT图等），在体外构建相应的3D模型，再与内窥镜图像进行实时匹配。对于很多情况来说，是无法拥有如此充足的先验的。所以，本文探索的是没有额外CT图像的一个内窥镜导航算法，应用场景是鼻腔和鼻窦内窥镜。。。。后面说的可变形配准算法，实际上，还是用了CT图像，只是不是那个患者的而已。作者宣称，使用可变形配准算法（deforma

时光机ﾟ·2023-08-30 07:41

【论文阅读笔记】代码注释生成任务综述

Paper:Asurveyofautomaticgenerationofsourcecodecomments:Algorithmsandtechniques1IntroductionObjectives给出自动注释生成研究的代表性算法目录，并使研究人员对当前最新算法有更好的了解；总结现存研究的主要挑战与限制。Contributions分析代码注释自动生成的动机与主要挑战；描述自动代码注释的工作流；

没啥信心·2023-08-30 04:25

[论文阅读笔记23]Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for ... on drone

最近正在痛苦改论文中…还没投出去,心情糟糕所以不如再做一点笔记…论文题目:AdaptiveSparseConvolutionalNetworkswithGlobalContextEnhancementforFasterObjectDetectiononDroneImages论文地址:论文代码地址:代码这是一篇CVPR2023的文章,是无人机数据集的小目标检测.文章针对小尺寸目标造成的上下文信息不足

wjpwjpwjp0831·2023-08-27 07:58

[论文阅读笔记26]Tracking Everything Everywhere All at Once

论文地址:论文代码地址:代码这是一篇效果极好的像素级跟踪的文章,发表在ICCV2023,可以非常好的应对遮挡等情形,其根本的方法在于将2D点投影到一个伪3D(quasi-3D)空间,然后再映射回去,就可以在其他帧中得到稳定跟踪.这篇文章的方法不是很好理解,代码也刚开源,做一下笔记备忘.0.Abstract传统的光流或者粒子视频跟踪方法都是用有限的时间窗口去解决的,所以他们并不能很好的应对长时遮挡,

wjpwjpwjp0831·2023-08-27 07:27

[论文阅读笔记25]A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

这是一篇GNN的综述,发表于2021年的TNNLS.这篇博客旨在对GNN的基本概念做一些记录.论文地址:论文1.引言,背景与定义对于图像数据来说,CNN具有平移不变性和局部连接性,因此可以在欧氏空间上良好地学习.然而,对于具有图结构的数据(例如社交网络化学分子等)就需要用GNN来学习.最早期的GNN网络是遵循类似RNN的循环迭代式的(RecGNN),主要的对象是DAG(有向无环图).这个方式停止的

wjpwjpwjp0831·2023-08-27 07:24

MAE，何凯明-2021

掩码自动编码器)是可扩展的计算机视觉自监督学习方法-知乎完整阅读何凯明最新一作：MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners_u014546828的博客-CSDN博客论文阅读笔记

apche CN·2023-08-22 18:45

LEQNet: Light Earthquake Deep Neural Network for Earthquake Detection and Phase Picking 论文阅读笔记

LEQNet:LightEarthquakeDeepNeuralNetworkforEarthquakeDetectionandPhasePicking论文阅读笔记摘要本文设计一个轻量级的深度神经网络模型该模型可以在轻量级边缘设备运行使用更深的瓶颈递归结构深度可分离卷积减少了深度学习模型的大小使用斯坦福地震数据集训练对标

MoonpieXia·2023-08-21 13:59

毫米波雷达成像论文阅读笔记： IEEE TPAMI 2023 | CoIR: Compressive Implicit Radar

原始笔记链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MjgxMjgyMg==&mid=2247486680&idx=1&sn=edf41d4f95395d7294bc958ea68d3a68&chksm=cf51be21f826373790bc6d79bcea6eb2cb3d09bb1860bba0af0fd5e60c448ca006976503e460#rd↑

R.X. NLOS·2023-08-19 12:55

论文阅读(2021年12月18日开始记录)

记录自己的论文阅读笔记。先规范一下格式吧！范例说明：##论文标题>阅读日期>[第几篇]GoogleScholar第一种吧>文章地址>代码地址###方法/亮点-1-2-3...###流程图...

Allenem·2023-08-19 10:07

RES 系列 GRES: Generalized Referring Expression Segmentation 论文阅读笔记

RES系列GRES:GeneralizedReferringExpressionSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作有关的指代任务和数据集指代分割方法四、任务设置及数据集

乄洛尘·2023-08-18 21:33

REC 系列 Visual Grounding with Transformers 论文阅读笔记

REC系列VisualGroundingwithTransformers论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1视觉定位3.2视觉Transformer四、方法4.1基础的视觉和文本编码器

乄洛尘·2023-08-18 21:03

Segment Anything论文阅读笔记

SegmentAnything论文阅读笔记1.SegmentAnything论文基本信息2.SegmentAnything论文阅读2.1第一遍阅读SegmentAnything2.2.第二遍阅读SegmentAnything1

落花逐流水·2023-08-17 05:02

【论文阅读笔记】（2023 CVPR）Beyond Appearance: a Semantic Controllable Self-Supervised Learning Framework for

BeyondAppearance:aSemanticControllableSelf-SupervisedLearningFrameworkforHuman-CentricVisualTasks（2023CVPR）WeihuaChen,XianzheXu,JianJia,Haoluo,YaohuaWang,FanWang,RongJin,XiuyuSun*NotesPaperLink：https:

小吴同学真棒·2023-08-15 12:35

【论文阅读笔记】（2022 ECCV）CMD: Self-supervised 3D Action Representation Learning with Cross-modal Mutual Di

写在前面我又回来啦~前段时间忙毕业论文，停更了好久【dbq】。现在论文终于送审出去啦~撒花花~后面会继续读博当科研狗吧，努力继续看论文更新blog，耶✌有小伙伴提建议弄中文版的解读，咱努力哈，一般是英文，时间有富余的话会用中文再总结一遍哒~今天可以有中文版~CMD:Self-supervised3DActionRepresentationLearningwithCross-modalMutualD

小吴同学真棒·2023-08-15 12:05

3D卷积网络论文阅读笔记

3D卷积网络1、Whatisthebestdataaugmentationapproachforbraintumorsegmentationusing3DU-Net?实验数据集数据增强方法实验结果结论2、TransBTS:MultimodalBrainTumorSegmentationUsingTransformer创新点网络结构实验数据集标签评价指标数据增强训练细节实验结果3、TransBTSV

weixin_44085432·2023-08-11 18:57

论文阅读笔记------A High Contrast Video Inverse Tone Mapping Operator for High Dynamic Range Applications

MohammadiP,PourazadMT,NasiopoulosP.AHighContrastVideoInverseToneMappingOperatorforHighDynamicRangeApplications[C]//2019IEEEInternationalSymposiumonCircuitsandSystems(ISCAS).IEEE,2019:1-5.摘要：在这篇论文中，提出了

qq_25283239·2023-08-10 10:43

【论文阅读笔记|EMNLP2022】A Span-level Bidirectional Network for Aspect Sentiment Triplet Extraction

论文题目：ASpan-levelBidirectionalNetworkforAspectSentimentTripletExtraction论文来源：EMNLP2022论文链接：https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.289.pdf代码链接：https://github.com/chen1310054465/SBN0摘要aspect情感三元组提取（AST

Rose sait·2023-08-08 13:41

CVPR 2020 论文阅读笔记（开篇）

最近比较闲，工作的事情虽然没确定但是也没什么挣扎的空间了，导师一直催着做些“为实验室做贡献”的事情，其实就是免费标注，于个人而言实在是没有一丁点提升。划水划得太多免不了焦虑，深刻意识到不提升自己是不行的，总归要学点什么，之前挖的坑确实没有填补的勇气，想来想去看点论文吧，可以定一个一天看一篇的小目标，也许几个月下来会有一个不小的提升。所以这个栏目的目标就是，在我还没开始忙的时间里，一天看一篇论文，从

劳动魔尊·2023-08-08 07:48

论文Bridging Vision and Language Encoders: Parameter-Efficient Tuning for Referring Image Segmentation

RIS系列BridgingVisionandLanguageEncoders:Parameter-EfficientTuningforReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、

乄洛尘·2023-08-07 14:25

VL 模型 Open-Set Domain Adaptation with Visual-Language Foundation Models 论文阅读笔记

Open-SetDomainAdaptationwithVisual-LanguageFoundationModels论文阅读笔记一、Abstract写在前面又是一周周末，在家的时间感觉过得很快呀。

乄洛尘·2023-08-07 14:51

Multi-Interest Network with Dynamic Routing forRecommendation at Tmall 论文阅读笔记

1.ABSTRACT1.1Industrialrecommendersystems（1）工业推荐系统通常由匹配阶段和排名阶段组成；（2）匹配阶段：检索与用户兴趣相关的候选项；（3）排名阶段：根据用户兴趣对候选项进行排序。Industrialrecommendersystemsusuallyconsistofthematchingstageandtherankingstage,inordertoha

寂ღ᭄秋࿐·2023-08-05 13:43

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