ICLR2021

ViT

【arxiv2020.10,ICLR2021】ViTAnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale目录abstractintroViT
Mr.Light·2023-12-05 15:26

抛弃注意力，比EfficientNet快3.5倍，类Transformer新模型跨界视觉任务实现新SOTA

本文经机器之心（almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载.选自OpenReview机器之心编译机器之心编辑部Transformer用在图像识别上会存在计算效率过低的挑战，最近一篇向ICLR2021
我爱计算机视觉·2023-10-24 17:31

【transformer】动手学ViT

TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE摘要Method实验代码-基于pytorchTrainingVisualTransformeronDogsvsCatsData注释一些词汇ICLR2021
ca1m4n·2023-09-11 13:25

基础论文学习（1）——ViT

VisionTransformer（ViT）模型架构是在ICLR2021上作为会议论文发表的一篇研究论文中介绍的，题为“AnImageisWorth16*16Words:TransformersforImageRecognitionatScale
Yuezero_·2023-08-22 10:21

DDIM: DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS

DENOISINGDIFFUSIONIMPLICITMODELS去噪扩散隐式模型DDIM预测噪声生成过程实验论文题目：DenoisingDiffusionImplicitModels(DDIM)论文来源：ICLR2021
计算机CV民工·2023-08-16 13:50

boost_then_convolve_gradient_b

当GBDT遇上GNN，故事会怎样发生一、写在前面emmm这其实是一篇ICLR2021的论文的阅读笔记，原文见：https://arxiv.org/abs/2101.08543如果你曾经思考过以下几点中的任意一点
6eacc1c2d2bd·2023-08-11 01:11

【Vit】社区开放麦#38 目标检测新范式！DETR 系列算法解读 - 知识点目录

系列算法在MMDet-v2.0实现时的缺陷2.DETR(ECCV2022)3.ConditionalDETR(ICCV2021)4.DAB-DETR(ICLR2022)5.DeformableDETR(ICLR2021
songyuc·2023-07-27 03:54

【原理+源码详细解读】从Transformer到ViT

AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale：https://arxiv.org/abs/2010.11929（发布于ICLR2021
HarmoniaLeo·2023-06-23 22:36

An Image is Worth 16×16 Words：Transformers for Image Recognition at Scale（ViT，ICLR2021）

ViT摘要引言相关工作方法实验结论摘要虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的标准，但它在计算机视觉方面的应用仍然有限。在视觉领域，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，但其整体结构并没有改变。本文表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像块序列的纯Transformer架构可以很好地执行图像分类任务。利用大规模数据集进行预训练，再迁移到中小型数
写进メ诗的结尾。·2023-04-14 05:17

ViT 论文与代码阅读笔记

简介ViT是谷歌团队发表与于ICLR2021的一篇文章，其内容主要就是将纯Transformer应用于视觉领域。
ChiruZy·2023-04-12 14:55

Transformer论文阅读：ViT算法笔记

标题：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale会议：ICLR2021论文地址：https://openreview.net
Frankenstein@·2023-04-12 14:51

【深度】北大王奕森：对抗机器学习的鲁棒、隐私和架构

第九届国际学习表征大会（ICLR2021）是深度学习领域的国际顶级会议。在正式会议召开之前，青源Seminar于2月19日-21日成功召开了ICLR2021中国预讲会。
智源社区·2023-04-10 10:31

ICLR2021清华团队做的知识蒸馏提升detector的点的工作paper 小陈读论文系列

这个作者栏目就是一个词清爽牛逼不需要花里胡哨哈哈无疑是有点tian了哈哈不重要毕竟有机会研读梦中情笑的paper还是很感激的真的很清爽啊很多KD的工作确实在下游任务呢效果不是很好然后就引出了自己的关于提升知识蒸馏在OD方面的工作OD首先就有两个问题1.前景和背景的失衡2.缺少对不同像素点的蒸馏啊这确实有一说一很细然后proposeattention-guideddistillationandnon
：）�东东要拼命·2023-04-07 07:58

ICLR2021 用可逆生成流解耦全局和局部表示 Decoupling Global and Local Representations via Invertible Generative Flows

DecouplingGlobalandLocalRepresentationsviaInvertibleGenerativeFlows[PDF][GitHub]Figure1:Examplesoftheswitchoperation,whichswitchestheglobalrepresentationsoftwoimagesfromfourdatasets:(a)CIFAR-10,(b)Ima
Phoenixtree_DongZhao·2023-04-07 00:33

ViT/vit/VIT详解

/blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/118242600目录：x.1(论文中)模型理解x.2代码理解建议阅读时间：10minx.1模型理解ViT是发表在ICLR2021
樱木之·2023-04-06 05:15

2021-03-16（Original GAT和Dot-product，哪种注意力机制更适合图？）

如今也涌现出了很多复现在图网络中以dp注意力机制交互的工作，下面发表在ICLR2021的一篇工作就做实验拆解分析了两种不同的注意交互方式：Howtofind
thelong的学习日记·2023-01-28 22:19

增量学习方法分类及近两年论文汇总

增量学习方法分类四、总结及论文链接4.1总结4.2相关论文链接相关论文链接无监督增量学习UnsupervisedClass-IncrementalLearningThroughConfusion.论文详解ICLR2021
祥瑞Coding·2023-01-27 15:57

ICLR2021对比学习（Contrastive Learning）NLP领域论文进展梳理

本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读，包含了文本生成、自然语言理解、预训练语言模型训练和去偏、以及文本匹配和文本检索。
程序员对白·2023-01-24 07:24

FedBN总结

《FEDBN:FEDERATEDLEARNINGONNON-IIDFEATURESVIALOCALBATCHNORMALIZATION》ICLR2021。
联邦学习小白·2023-01-17 09:58

【联邦学习论文阅读】常用算法理解（SCAFFOLD、FedPD、FedBN）-目前仅SCAFFOLD

SCAFFOLD:StochasticControlledAveragingforFederatedLearningFedPD：https://arxiv.org/abs/2005.11418FedBN（ICLR2021
Momahe·2023-01-17 09:58

论文分享：「FED BN」使用LOCAL BATCH NORMALIZATION方法解决Non-iid问题

‍‍本次分享内容基于ICLR2021收录的一篇文章：《FEDBN:FEDERATEDLEARNINGONNON-IIDFEATURESVIALOCALBATCHNORMALIZATION》，这篇论文主要探讨了使用
隐语SecretFlow·2023-01-17 09:51

【FastGAN】★Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis

更快更稳定的GAN训练高保真的小样本图像生成（ICLR2021）paperwithcodewithsupplementmetrics：TowardsFasterandStabilizedGANTrainingforHigh-fidelityFew-shotImageSynthesis
Pengsen Ma·2023-01-15 12:32

AMiner会议论文推荐第四十九期

ICLR2021论文推荐Mutu
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-01-07 21:35

COMBINING LABEL PROPAGATION AND SIMPLE MODELS OUT-PERFORMS GRAPH NEURAL NETWORKS（Correct&Smooth）阅读笔记

结合标签传播和简单模型的超性能图形神经网络（FDiff-scale）（2021ICLR）论文链接：2010.13993.pdf(arxiv.org)代码链接：GitHub-CUAI/CorrectAndSmooth:[ICLR2021
刘大彪·2022-12-30 03:38

node2vec链路预测_ICLR 2021 | 演化图单纯复形中的高阶结构预测

作者|李芬审稿|涂心琪今天给大家介绍一篇投稿于ICLR2021上的文章“Higer-orderstructurepredictioninevolvinggraphsimplicialcomplexes”
weixin_39771260·2022-12-30 01:23

Transformer系列：Classification --＞ ViT (ICLR2021)

文章地址：https://openreview.net/pdf?id=YicbFdNTTy1.MotivationTransformer在NLP中被广泛使用，但是在CNN中的应用就很少。attention在CNN中的应用要么是和CNN结合使用，要么是替换CNN中的某些结构。文章提出直接在imagepatch上用puretransformer做分类效果也很好。2.Method网络结构如上图。原始Tr
CV小白升级中·2022-12-26 00:49

DDIM原理及代码(Denoising diffusion implicit models)

Denoisingdiffusionimplicitmodels,ICLR2021理论摘选paper一些重要思想。Astract和Introduction部分(1)由于DDPM加噪基于马尔科夫链过程
Andy Dennis·2022-12-25 10:10

NLP/CV模型跨界进行到底，视觉Transformer要赶超CNN?

近日，一篇匿名的ICLR2021投稿论文将标准Transformer直接应用于图像，提出了一个新的VisionTransformer模型，并
深度学习技术前沿·2022-12-22 10:43

【ICLR2021自监督蒸馏】SEED: Self-supervised Distillation For Visual Representation论文精读

论文地址：SEED:Self-supervisedDistillationForVisualRepresentation论文代码：无摘要  本文研究小模型的自监督学习。作者的实证研究发现，虽然广泛使用的对比自监督学习方法在大模型训练方面取得了很大的进步，但它在小模型训练中效果不佳。为了解决这个问题，作者提出了一种新的学习范式，称为自监督蒸馏（SEED），利用一个更大的网络（作为教师）以自监督的方式
独上归州·2022-12-21 10:03

ICLR 2021 | SEED：自监督蒸馏学习，显著提升小模型性能！

该文是亚利桑那州立大学&微软联合提出的一种自监督蒸馏表达学习方案，已被ICLR2021接收为Poster。针对现有对比自监督学习方案在小模型上表现性能差的问题，提出将知识蒸馏的思想嵌入到自
Amusi（CVer）·2022-12-18 12:32

SAM解析：Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization

论文：Sharpness-AwareMinimizationforEfficientlyImprovingGeneralization(ICLR2021)一、理论综合了另一篇论文：ASAM:AdaptiveSharpness-AwareMinimizationforScale-InvariantLearningofDeepNeuralNetworks
wukurua·2022-12-15 22:14

ICLR2021——神经注意力蒸馏（NEURAL ATTENTION DISTILLATION）：去除DNN中的后门触发器

NEURALATTENTIONDISTILLATION:ERASINGBACKDOORTRIGGERSFROMDEEPNEURALNETWORKS这篇论文发布在ICLR2021。
Jhouery·2022-12-14 15:16

ICLR2021自蒸馏方法SEED：显著提升小模型性能

以下文章来源于公众号“机器学习算法工程师”机器学习算法工程师Abstract：该文是亚利桑那州立大学&微软联合提出的一种自监督蒸馏表达学习方案，已被ICLR2021接收为Poster。
夜雨寒风·2022-12-14 15:41

【ICLR2021】十三大主题100篇值得一读的NLP论文，还不安排上？

来源|香侬科技我们从ICLR2021开放投稿的3000篇论文中，粗略筛选了近100篇与自然语言处理领域中也许值得一读的论文，供大家查阅。
zenRRan·2022-12-14 06:49

AMiner会议论文推荐第四十四期

ICLR2021论文推荐ICLR
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-12-12 11:09

丨ICLR2021

AMiner平台由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。AMiner平台：https:/
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-12-12 11:39

鲁棒可微分，美团、上交大等提出 DARTS- 神经网络搜索算法

作者｜陆顺学校｜中科院计算所硕士研究方向｜神经网络架构搜索注：该文系52CV群友原作者投稿，是作者在美团实习期间在初祥祥（美团Mentor，前小米AutoML负责人）指导参与下而做的工作，ICLR2021
我爱计算机视觉·2022-12-04 14:20

【论文笔记】【ViT】 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

[ICLR2021](ViT)AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScaleICLR2021Link:[2010.11929
Merengue_l·2022-12-04 10:56

ICLR2021 | USING LATENT SPACE REGRESSION TO ANALYZE 阅读笔记（翻译）

LucyChai,JonasWulff&PhillipIsola单位：MITCSAIL,Cambridge,MA02139,USA邮箱：{lrchai,wulff,phillipi}@mit.edu会议：ICLR2021
ybacm·2022-11-29 15:34

transformer 算法学习

参考：Transformer算法——总结CV领域Transformer这一篇就够了（原理详解+pytorch代码复现）ViT论文及代码解读-ICLR2021：Transformer用于视觉分类也有很好的性能用
Christo3·2022-11-26 07:40

增量学习综述

增量学习方法分类四、总结及论文链接4.1总结4.2相关论文链接相关论文链接无监督增量学习UnsupervisedClass-IncrementalLearningThroughConfusion.论文详解ICLR2021
有害诗篇·2022-11-25 11:32

Transformer系列：Detection--＞ Deformable DETR (ICLR2021)

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf。首先介绍文章的内容，后面附上自己的一些疑惑和思考，欢迎讨论。1.MotivationDETR减少了目标检测中手工设计的过程（如anchor生成，NMS后处理，rule-basedtrainingtargetassignment），但它有两个缺点：1）收敛慢，比如在COCO上收敛需要500epoch，比FasterR
CV小白升级中·2022-11-25 05:13

论文笔记： ICLR2021 Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

参考：DeformableDETR学习笔记_WaitPX的博客-CSDN博客_deformabledetr基于Transformer的ViT、DETR、DeformableDETR原理详解-Jerry_Jin-博客园背景：DERT存在的问题：（1）训练时间长，收敛速度慢（2）在小物体上的表现较差：其他的检测器通过高分辨率特征图去提取小物体，但高分辨率特征图会导致transformer不可接受的计算
_击空明兮溯流光_·2022-11-24 09:50

ICLR 2021投稿中值得一读的NLP相关论文

我们从ICLR2021开放投稿的3000篇论文中，粗略筛选了近100篇与自然语言处理领域中也许值得一读的论文，供大家查阅。
PaperWeekly·2022-11-24 01:07

ICLR2021有什么值得关注的GNN论文？

ICLR2021投稿的3篇值得关注的图相关论文：1.图-图相似网络——将图分类问题转化为一个经典的节点分类问题2.如何找到你的友好邻里：自监督的图注意设计——提出了一种改进的噪声图的图注意模型——自监督图注意网络
weixin_45519842·2022-11-23 15:52

ICLR2021放榜~6篇SOTA GNN论文推荐

这里推荐几篇ICLR2021接收的最新GNN论文~1.时序网络中的利用因果匿名游走的归纳表示学习2.具有自监督能力的图注意力机制3.图神经网络的瓶颈及其实践意义4.ADAGCN：将图卷积网络转换为深层模型
weixin_45519842·2022-11-23 15:52

GNN2021(十六) HOW TO FIND YOUR FRIENDLY NEIGHBORHOOD: GRAPH ATTENTION DESIGN WITH SELF-SUPERVISION

来自ICLR2021。写之前说点题外话，最近做实验、写论文、赶项目，论文博客也荒废已久，一些灵光一现的想法没来得及落实便已经倏忽远逝，不得不让人感慨时间管理的重要性。
五月的echo·2022-11-23 15:48

半监督学习近几年论文解读（分割）

分割部分半监督（更新中.....）一.PseudoSeg:DesigningPseudoLabelsforSemanticSegmentation(ICLR2021)论文地址：https://arxiv.org
啥也不会就会混·2022-11-23 13:36

【ICLR2021】十三大主题100篇值得一读的NLP论文，还不安排上？

来源|香侬科技我们从ICLR2021开放投稿的3000篇论文中，粗略筛选了近100篇与自然语言处理领域中也许值得一读的论文，供大家查阅。
Evan-yzh·2022-11-20 06:54

伯克利大神一人投中16篇！ICLR 2021论文接收统计出炉

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小白学视觉·2022-11-20 06:47
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