SLAM论文阅读第11页

论文阅读：TinyGPT-V 论文阅读及源码梳理对应

TODO有待更新QFormer作用？QFormer来自论文BCLI2工作中，用来弥补FrozenImageencoder和FrozenLLM之间的gap。基于Bert作为初始化的。推理结构图Imageblip2_image_evalQFormerLinerLinearget_context_embpromptGivethefollowingimage:ImageContent.""Youwillb

Liekkas Kono·2024-01-12 06:26

论文阅读_训练大模型用于角色扮演

英文名称:Character-LLM:ATrainableAgentforRole-Playing中文名称:角色-LLM：训练Agent用于角色扮演文章: [https://arxiv.org/abs/2310.10158](https://arxiv.org/abs/2310.10158)作者:YunfanShao, LinyangLi, JunqiDai, XipengQiu机构:复旦大学计算

xieyan0811·2024-01-12 03:05

【论文阅读】Deep Graph Infomax

目录0、基本信息1、研究动机2、创新点2.1、核心思想：2.2、思想推导：3、准备3.1、符号3.2、互信息3.3、JS散度3.4、DeepInfoMax方法3.5、判别器：f-GAN估计散度4、具体实现4.1、局部-全局互信息最大化4.2、理论动机5、实验设置5.1、直推式学习（Cora，CiteseerandPubmed）6、代码实现6.1、DGI6.2、GCNLayer6.3、readout

鲸可落·2024-01-12 02:06

送方外上人 Despedirse del Gran Maestro Fangwai

莫買沃洲山，YnocompreslamontañaWozhou,時人已知處。Yahaygenteque

李裕Monica·2024-01-11 17:13

学习笔记之——3D Gaussian Splatting源码解读

之前博客对3DGS进行了学习与调研学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研-CSDN博客文章浏览阅读450次。

gwpscut·2024-01-11 15:53

opencv-python——一些常见的报错（持续更新中）

一报错Anaconda创建的虚拟环境，python=3.5.6，pipinstallopencv-python的方式安装opencv，安装版本为4.4.importcv2“/home/slam/anaconda3

X_Imagine·2024-01-11 15:15

创建ROS模型与小机器人地图规划

安装小机器人的安装包，输入如下命令，回车输入密码(自己设的)：sudoaptinstallros-noetic-turtlebot3-simulationsros-noetic-turtlebot3-slamros-noetic-turtlebot3

猪猪的菜牙·2024-01-11 07:55

【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback

论文链接：InstructGPT关注公众号funNLPer了解更多AI算法文章目录1.摘要2.导论2.1背景2.2方法2.3发现3.方法及实验细节3.1数据集3.2模型3.3实验结果总结1.摘要把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图，例如大的语言模型会生成一些不真实、有害的、没有帮助的输出给用户，换句话说，这些模型并没有和用户的意图对齐（aligned）。在这篇论文中我们展示了通过使用

orangerfun·2024-01-11 06:25

论文阅读《Generalizing Face Forgery Detection with High-frequency Features》

高频噪声分析会过滤掉图像的颜色内容信息。本文设计了三个模块来充分利用高频特征，1.多尺度高频特征提取模块2.双跨模态注意模块3.残差引导空间注意模块（也在一定程度上体现了两个模态的交互）SRM是用于过滤图像的高频噪声输入的图像X，共两个分支，一部分是用于输入到SRM获得高频特征Xh，一部分是RGB流，RGB的分支同样也会输入到SRM进行提取高频特征，其结果与已经输入SRM中的结果进行相加得到最后的

一只发呆的猪·2024-01-11 04:51

aws lambda_在生产中配置和使用AWS EKS

awslambda到现在，我们已经完成了向AmazonEKS(工作地点)的迁移，并且集群已经投入生产。过去，我已经写了一些要点的简短摘要，您可以在这里找到。

cunfen8879·2024-01-11 03:43

自律修身-2022-06-23

但是每天实际工作的量还是不够，主要是来看slam14讲算法书的进展太慢。这个主要原因还是自己的问题，经常动不动就想休息。毕竟之前精气伤了这么多年。如果从12年开始算已经有10年了。

Aaron_Swartz·2024-01-10 21:32

编译ORB-SLAM2出现错误

参考链接：raulmur/ORB_SLAM2:Real-TimeSLAMforMonocular,StereoandRGB-DCameras,withLoopDetectionandRelocalizationCapabilities

TKFee·2024-01-10 20:41

周六 2020-01-11 09:00 - 24:30 多云 02h00m

二〇二〇年一月十一日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力

么得感情的日更机器·2024-01-10 20:37

网站监测工具测评之功能强大的Uptime Kuma

官网地址：https://uptime.kuma.pet/GitHub地址：https://github.com/louislam/uptime-kumaAPI文档地址：https:

流浪法师12·2024-01-10 16:25

论文阅读：Language Models are Few-Shot Learners（巨无霸OpenAI GPT3 2020）

原文连接论文阅读：LanguageModelsareFew-ShotLearners（巨无霸OpenAIGPT32020）-知乎目录收起摘要1介绍2方法2.1模型和架构2.2训练数据集2.3训练流程2.4

baidu_huihui·2024-01-10 13:23

ros学习路线

我想做slam导航的agv搬运车或者扫地机。

baidu_huihui·2024-01-10 13:22

【LLM 论文阅读】NEFTU N E: LLM微调的免费午餐

指令微调的局限性指令微调对于训练llm的能力至关重要，而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中，我们提出在微调正向传递的过程中，在训练数据的嵌入向量中添加随机噪声，论文实验显示这个简单的技巧可以提高指令微调的效果，通常有很大的优势，而不需要额外的计算或数据开销。NEFTune虽然简单，但对下游的会话质量有很大的影响。当像LLaMA-2-7B这样的原始LLM被

致Great·2024-01-10 09:16

论文阅读1---OpenCalib论文阅读之factory calibration模块

前言该论文的标定间比较高端，一旦四轮定位后，可确定标定板与车辆姿态。以下为本人理解，仅供参考。工厂标定，可理解为车辆相关的标定，不涉及传感器间标定该标定工具不依赖opencv；产线长度一般2.5米FactoryCalibrationTools：四轮定位+多位姿标定板1、CalibrationBoardSetupTools1）根据传感器安装位姿，生成标定板放置范围2）检测当前环境标定板姿态是否合适2

鸿_H·2024-01-10 09:44

论文阅读：Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval

论文链接Abstract密集检索需要学习区分性文本嵌入来表示查询和文档之间的语义关系。考虑到大型语言模型在语义理解方面的强大能力，它可能受益于大型语言模型的使用。然而，LLM是由文本生成任务预先训练的，其工作模式与将文本表示为嵌入完全不同。因此，必须研究如何正确地调整LLM，以便它们能够有效地初始化为密集检索的骨干编码器。在本文中，我们提出了一种新的方法，称为LLaRA（适用于密集检索的LLM），

comli_cn·2024-01-10 09:08

DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读

文章目录摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题解决方案2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s.DUET学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释：==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder.消融研究消融研究解释4.结论与启示结论总结启发PLMs的潜在语义知识引入多模态，跨模态整合细粒度角度考虑原文链接

GCTTTTTT·2024-01-10 09:37

学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研

之前博客介绍了NeRF-SLAM，其中对于3DGaussianSplatting没有太深入介绍。本博文对3DGaussianSplatting相关的一些工作做调研。

gwpscut·2024-01-10 02:53

论文阅读：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

AWS李沐大佬的paper，主要是介绍了一些模型训练过程中的技巧。通过这些小技巧的堆叠，把ResNet-50’stop-1在ImageNet上验证准确率从75.3%提升至79.29%。1.高效训练1.1large-batch-training大的batch可能会降低训练速度。用启发式的方法来解决Linearscalinglearningrate增大batch-size之后，梯度的期望不变，但是方差

涂山容容·2024-01-10 01:26

It is only me

vocabulary1fancy-dressparty化妆舞会2costume化妆服3sheet被单4baker面包师5bread面包，食物6kitchen厨房，厨师7storeroom储藏室8meter测量仪9flee逃走10slam

南有乔木殷其雷·2024-01-10 01:47

【CVPR2023】使用轻量 ToF 传感器的单目密集SLAM的多模态神经辐射场

目录导读本文贡献本文方法轻量级ToF传感器的感知原理多模态隐式场景表示时间滤波技术实验实验结果消融实验结论未来工作论文标题：Multi-ModalNeuralRadianceFieldforMonocularDenseSLAMwithaLight-WeightToFSensor

陈子迩·2024-01-09 23:25

EAO-SLAM运行踩坑解决方案汇总

踩坑1cmake分析EAO-SLAM源代码时一直报错。

振华OPPO·2024-01-09 21:45

论文阅读-Attention Is All You Need阅读报告-机器翻译

1Introduction本文是2017年底谷歌大脑发表的文章，针对自然语言处理领域的经典问题-机器翻译，提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题，该模型被称为“Transformer”。文中提到，主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），且都包含一个encoder和一个decoder。RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状

完美屁桃·2024-01-09 20:05

论文阅读 BERT GPT - transformer在NLP领域的延伸

文章目录不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心1.2GPT-核心2模型架构2.1概览3区别3.1finetune和prompt3.2transformer及训练总结不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心双向编码器加上mask做完形填空超大模型无监督预训练需要整个模型作为pretr

highoooo·2024-01-09 20:03

论文阅读 Attention is all u need - transformer

文章目录1摘要1.1核心2模型架构2.1概览2.2理解encoder-decoder架构2.2.1对比seq2seq，RNN2.2.2我的理解3.Sublayer3.1多头注意力multi-headself-attention3.1.1缩放点乘注意力ScaledDot-ProductAttention3.1.2QKV3.1.3multi-head3.1.4masked3.2线性层MLP3.3emb

highoooo·2024-01-09 20:00

实验笔记之——基于COLMAP的Instant-NGP与3D Gaussian Splatting的对比

学习笔记之——NeRFSLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客NeRF所做的任务是NovelViewSynthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像

gwpscut·2024-01-09 16:40

论文阅读-PaLM-E：多模态语言模型

baidu_huihui·2024-01-09 13:14

图像融合论文阅读：CS2Fusion: 通过估计特征补偿图谱实现自监督红外和可见光图像融合的对比学习

@article{wang2024cs2fusion,title={CS2Fusion:ContrastivelearningforSelf-Supervisedinfraredandvisibleimagefusionbyestimatingfeaturecompensationmap},author={Wang,XueandGuan,ZhengandQian,WenhuaandCao,Jind

图像强·2024-01-09 08:49

图像融合论文阅读：CrossFuse: 一种基于交叉注意机制的红外与可见光图像融合方法

@article{li2024crossfuse,title={CrossFuse:Anovelcrossattentionmechanismbasedinfraredandvisibleimagefusionapproach},author={Li,HuiandWu,Xiao-Jun},journal={InformationFusion},volume={103},pages={102147}

图像强·2024-01-09 08:18

[论文阅读]4DRadarSLAM: A 4D Imaging Radar SLAM System for Large-scale Environments

目录1.摘要和引言：2.系统框架：2.1前端：2.2回环检测：2.3后端：3.实验和分析：4.结论1.摘要和引言：这篇论文介绍了一种名为“4DRadarSLAM”的新型4D成像雷达SLAM系统，旨在提高大规模环境下的定位与地图构建性能

稻壳特筑·2024-01-09 08:18

【论文阅读】深度学习中的后门攻击综述

深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性5.1.2.触发器类型5.1.3.攻击类型5.2.目标类别5.3.训练方式1.深度学习模型三种攻击范式后门攻击是一种隐秘而具有挑战性的网络安全威胁，它指的是攻击者利用漏洞或特殊访问权限，在系统中

ADSecT吴中生·2024-01-09 08:43

RGB，RGB-D，单目，双目，sterro相机，实例相机介绍

相机—特点及区别1.相机种类RGB，RGB-D，单目，双目，sterro相机，实例相机2.相机特点2.1单目只使用一个摄像头进行SLAM，结构简单，成本低三维空间的二维投影必须移动相机，才能估计场景中物体的远近和大小单目

DWQY·2024-01-09 07:29

一文初步了解slam技术

本文初步介绍slam技术，主要是slam技术的概述，涉及技术原理、应用场景、分类、以及各自优缺点，和slam技术的未来展望。个人简介：一个全栈工程师的升级之路！

发狂的小花·2024-01-09 03:42

如何使用 CMakeLists.txt 在 CMake 项目中生成一个可执行程序

文章目录main.cppCMakeLists.txt创建一个构建目录运行CMake编译项目总结main.cpp#include/***代码作者：小秋SLAM入门实战*开发环境：Ubuntu16.04*运行依赖

小秋SLAM入门实战·2024-01-08 20:20

Vue 3.4 正式版发布，带来多项更新

12月28日，Vue3.4正式版发布，代号为“SlamDunk”，即灌篮高手。据尤大接收，这个版本进行了许多重要的内部改进，其中最引人瞩目的是重写的模板解析器。

xiangzhihong8·2024-01-08 17:30

论文阅读：OpenFlow-compliant Topology Management for SDN-enabled Information Centric Networks

摘要：以信息为中心的网络（ICN）已经成为一种特别的方法，用于克服基于IP的传统网络的许多局限性。但是，实现ICN所需的传统基础架构的巨大变化显着阻碍了网络运营商的采用。通过对替代部署策略进行了研究，将软件定义网络（SDN）作为与传统基础架构兼容的解决方案被提出，从而为将ICN概念集成到运营商网络中提供了新的可能性。文章讨论了这两种架构范例的无缝集成，并提出了可扩展的动态网络拓扑自举和管理框架，以

阿明DunDunDun·2024-01-08 16:26

Kotlin 作用域函数

作用域函数（ScopeFunctions）函数参数返回值说明letitlambdaresult非空对象执行代码块applythis上下文对象用于对象配置操作alsoit上下问对象执行额外操作runthislambdaresult

ClassOps·2024-01-08 15:48

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。它们相对于输入的梯度与人类的感知非常一致。一些研究已将PAG确定为稳健训练的副产品，但没有一篇研究将其视为一种独立现象，也没有研究其自身的影响。在这项工作中，我们关注这一特征并测试感知对齐梯度是否意味着鲁棒性。为此，我们制定了一个新的目标，

prinTao·2024-01-08 15:16

2023.12.24周报

目录摘要ABSTRACT一、论文阅读1、题目2、摘要3、创新点4、模型整体架构5、文章解读1、Introduction2、相关工作3、实验4、结论二、深度学习一、GRU前向传播二、GRU反向传播三、GRU

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:34

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览第六十九期】Wed, 3 Jan 2024

AI视野·今日CS.Robotics机器人学论文速览Wed,3Jan2024Totally5papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyRoboticsPapersNID-SLAM:NeuralImplicitRepresentation-basedRGB-DSLAMindynamicenvironmentsAuthorsZihengXu

hitrjj·2024-01-08 12:31

Lambda Hashmap collections

LambdaHashmapcollectionsLambda：java8提供了lambda表达式使用前提:函数式接口函数式接口:只有一个必须要重写的抽象方法的接口检查函数式接口:@FunctionalInterface

Dorom_ed9c·2024-01-08 09:41

[论文阅读] Revisiting Feature Propagation and Aggregation in Polyp Segmentation

[论文地址][代码][MICCAI23]Abstract息肉的准确分割是筛查过程中有效诊断结直肠癌的关键步骤。由于能够有效捕获多尺度上下文信息，普遍采用类似UNet的编码器-解码器框架。然而，两个主要限制阻碍了网络实现有效的特征传播和聚合。首先，跳跃连接仅将单个尺度特征传输到解码器，这可能导致特征表示有限。其次，特征在没有任何信息过滤器的情况下被传输，这对于在解码器处执行特征融合来说效率低下。为了

xiongxyowo·2024-01-08 08:39

论文阅读记录SuMa SuMa++

首先是关于SuMa的阅读，SuMa是一个完整的激光SLAM框架，核心在于“基于面元(surfel)”的过程，利用3d点云转换出来的深度图和法向量图来作为输入进行SLAM的过程，此外还改进了后端回环检测的过程

码农的快乐生活·2024-01-08 08:36

论文阅读-基于深度强化学习的方法解决多智能体防御和攻击问题

论文原题目：Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息：目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击

天寒心亦热·2024-01-08 08:54

【论文阅读】KiU-Net: Towards Accurate Segmentation of Biomedical Images using Over-complete Representat

概述针对标准UNet这种欠完备的网络架构，提出了Ki-Net网络结构，这种网络结构通过较小的感受野能够检测到较为细微的结构。作者还将这种结构与UNet相结合起来，提出了Ki-UNet网络，在性能上得到了提升。Motivation尽管UNet网络是近年来医学分割领域非常流行的网络，但是，通过研究发现，UNet网络在检测细微的组织结构时性能很差。这是由Unet这种欠完备的网络中较大的感受野造成的。随着

思惘·2024-01-08 05:45

Transformer - Attention is all you need 论文阅读

虽然是跑路来NLP，但是还是立flag说要做个project，结果kaggle上的入门project给的例子用的是BERT，还提到这一方法属于transformer，所以大概率读完这一篇之后，会再看BERT的论文这个样子。在李宏毅的NLP课程中多次提到了RNN,CycleRNN,LSTM也简单在这里做一个总结（其实在课程上是在ML的课上介绍的）。因此这里大概分成几个部分：1.重听ML中RNN和LS

Karen_Yu_·2024-01-08 05:49

【论文阅读】Variational Graph Auto-Encoder

0、基本信息会议：2016-NIPS作者：ThomasN.Kipf，MaxWelling文章链接：VariationalGraphAuto-Encoder代码链接：VariationalGraphAuto-Encoder1、介绍本文提出一个变分图自编码器，一个基于变分自编码（VAE）的，用于在图结构数据上无监督学习的框架。其基本思路是：用已知的图（graph）经过编码（图卷积）学到节点向量表示的分

鲸可落·2024-01-08 03:45

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