Survey 第16页

A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing2019综述学习

ASurveyoftheUsagesofDeepLearningforNaturalLanguageProcessing2019综述学习1.介绍2.自然语言处理和深度学习2.1自然语言处理2.2神经网络和深度学习2.2.1CNN2.2.2递归神经网络2.2.3循环神经网络和LSTM2.2.4注意力机制和transformer2.2.5残差连接和dropout3.深度学习用于NLP的核心领域3.1语

weixin_45562632·2022-07-01 07:34

跨模态行人重识别：Deep Learning for Person Re-identification:A Survey and Outlook（行人重识别综述）

DeepLearningforPersonRe-identification:ASurveyandOutlook（行人重识别综述）写在前面：感谢叶茫博士对AGW的开源，AGW非常适合刚接触跨模态ReID的同学作为baseline，具有优异性能的同时，代码层面逻辑非常清晰，开源代码在文末附上链接。本文虽为综述类文章，但专栏的重点在于跨模态行人重识别。目录DeepLearningforPersonRe

许清如·2022-06-28 07:16

【阅读笔记】PPFL全面综述文章: A Comprehensive Survey of Privacy-preserving Federated Learning

PPFL全面综述前言一、个人拙见1.什么是联邦学习？2.联邦学习与分布式机器学习的区别3.联邦学习的应用与前景二、综述解析1.INTRODUCTION1.1Background1.2Motivation1.3MainContributions2.ANOVERVIEWOFFEDERATEDLEARNING2.1BriefIntroductiontoFL2.2CategorizationofCurre

HERODING23·2022-06-25 17:23

清华、复旦、人大联合推出43页预训练模型综述！

Survey无论是对于刚入门还是老司机来说都是有帮助的，可以帮新手进行论文筛选，也可以帮老司机进行体系梳理、查漏补缺。这篇文章主要从模型结构、数据、计算效率、可解释性四方面梳理了

李rumor·2022-06-13 07:50

Python 官方报告：哪些库最受欢迎、PyCharm 比 VScode更香？

来自：开源中国，作者：xplanet链接：https://www.oschina.net/news/115499/python-developers-survey-2019近日，Python官方发布了2019

视学算法·2022-06-07 07:49

[论文阅读笔记08]Generalizing from a Few Examples：A Survey on Few-Shot Learning

一，题目GeneralizingfromaFewExamples:ASurveyonFew-ShotLearning从少样本中概括：少样本学习综述FSL:Few-ShotLearning二，作者YAQINGWANG,HongKongUniversityofScienceandTechnologyand4ParadigmIncQUANMINGYAO,4ParadigmIncJAMEST.KWOK,H

happyprince·2022-06-04 07:17

论文解读(GraphDA)《Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey》

论文信息论文标题：DataAugmentationforDeepGraphLearning:ASurvey论文作者：KaizeDing,ZheXu,HanghangTong,HuanLiu论文来源：2022,arXiv论文地址：download1介绍本文主要总结

Learner-·2022-05-31 21:00

Deep visual domain adaptation: A survey

参考Deepvisualdomainadaptation:Asurvey-云+社区-腾讯云目录1、简介2、概览2.1、概念和定义2.2、不同的领域适应设置3、深度域适配的方法3.1、一步域适配的分类3.2、多步域适配的分类4、一步域适配4.1、同质的域适配4.4.1、基于差异的方法4.1.2、基于监督的方法4.1.3、基于重建的方法4.4.1、混合方法4.2、异构的域适配4.2.1、基于不符的方法

Wanderer001·2022-05-26 07:20

【PIMF】OpenHarmony啃论文俱乐部—在ACM Survey闲逛是什么体验

前言：笔者在学习OpenHarmony啃论文俱乐部“逛论文”方法并实操后，目标感更为清晰，像是打开了一扇探索新世界的大门，分享该方法使用体验如下：大家好！我来自南京，在OpenHarmony成长计划啃论文俱乐部，与华为、软通动力、润和软件、拓维信息、深开鸿等公司一起，学习和研究操作系统技术，我是OpenHarmony啃论文俱乐部11组PIMF的成员。“闲逛”ACMSurvey等论文库时拍下的风景在

·2022-05-10 08:02

基于深度学习的目标检测论文综述Paper Reading:A Survey of Deep Learning-based Object Detection（中文）

摘要介绍了文章的大致思路和结构：1.介绍，经典的目标检测算法，数据集2.分析比对，各种目标检测算法，包括一阶段和两阶段的3.介绍，传统和新的应用，以及一些目标检测的其他分支4.讨论，用目前这些算法来构建有效的系统，目标检测算法未来的发展方向背景介绍目标检测即找出图像中所有感兴趣的物体，包含物体定位和物体分类两个子任务，同时确定物体的类别和位置。传统目标检测的方法一般分为三个阶段:1.在给定的图像上

all is okk·2022-05-06 07:03

Video synopsis: A survey 视频摘要论文翻译

视频摘要：一项调查ComputerVisionandImageUnderstanding181(2019)26–38ComputerVisionandImageUnderstandingjournalhomepage:www.elsevier.com/locate/cviu作者：KemalBatuhanBaskurt,RefikSamet文章目录视频摘要：一项调查0Abstract1Introdu

卡塞尔学院临时副主任·2022-05-03 07:50

Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey（一）

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2111.07624.pdf人类可以自然有效地在复杂场景中找到显著区域。在这种观察的激励下，注意力机制被引入计算机视觉，目的是模仿人类视觉系统的这一方面。这种注意机制可以看作是一个基于输入图像特征的动态权重调整过程。注意机制在许多视觉任务中取得了巨大的成功，包括图像分类、目标检测、语义分割、视频理解、图像生成、三维视觉、多模态任务和自监督学习。

智安科技*·2022-05-03 07:12

Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey(四)

接上一篇博客：AttentionMechanismsinComputerVision:ASurvey(三)一、Channel&SpatialAttention通道与空间注意力结合了通道注意力和空间注意力的优点。它自适应地选择重要对象和区域。残差注意力网络开创了通道和空间注意力领域，强调了信息特征在空间和通道维度上的重要性。它采用自下而上的结构，由几个卷积组成，生成一个3D（高度、宽度、通道）注意力

智安科技*·2022-05-03 07:12

Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey(二)

接上一篇博客：AttentionMechanismsinComputerVision:ASurvey（一）二、SpatialAttention空间注意力可以看作是一种自适应的空间区域选择机制：关注点在哪里。RAM、STN、GENet和Non-Local是不同类型空间注意方法的代表。RAM代表基于RNN的方法。STN代表那些使用子网络明确预测相关区域的人。GENet代表那些隐式使用子网络预测软掩码以

智安科技*·2022-05-03 07:41

A Survey of the Four Pillars for Small Object Detection: Multiscale Representation, Contextual Infor

文章地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9143165本文综述了基于深度学习的小目标检测的最新研究。本文首先简要介绍了小目标检测的四大支柱，包括多尺度表示、上下文信息、超分辨率和区域建议。然后，列出了用于小目标检测的最新数据集。此外，本文还研究了最先进的小目标检测网络，特别关注了与普通目标检测体系结构相比的差异和改进，以提高检测性能。最后，对小目标检测的

智安科技*·2022-05-03 07:11

Transformers in Vision: A Survey论文翻译

TransformersinVision:ASurvey论文翻译原文翻译链接摘要摘要——Transformer模型在自然语言任务上的惊人结果引起了视觉界的兴趣，而致力于研究它们在计算机视觉问题中的应用。这导致在许多任务上取得了令人兴奋的进展，同时在模型设计中需要最小的归纳偏差。本次调查旨在全面概述计算机视觉学科中的Transformer模型，并假设几乎没有或没有该领域的先验背景。我们首先介绍Tra

PLANET_ME·2022-05-03 07:10

文献阅读21期：Attention mechanisms and deep learning for machine vision: A survey

[综述阅读·机器视觉]Attentionmechanismsanddeeplearningformachinevision:Asurveyofthestateoftheart推荐理由：一篇较新的综述，主在介绍Attention和配套的深度学习机制在机器视觉领域的最新成果，作者把来龙去脉讲得较为明白，一篇好文1.摘要&简介最近几年，NLP领域较火的用于上下文预测识别的Attention机制获得了学界

RaZLeon·2022-05-03 07:26

【论文阅读笔记】An Introductory Survey on Attention Mechanisms in NLP Problems

发布时间：2018.11arxiv本文是一篇短小精干的注意力机制综述文章，比较值得一读。文章从最基本的注意力机制介入，介绍了注意力机制近年来的变种。文章将近年来的注意力机制分为五个大类并介绍了注意力机制效果评估的方式，最后简单提了一下注意力机制目前的热门发展方向。最基础的注意力模型来源于2014年Bengio等发布的经典文章《Neuralmachinetranslationbyjointlylea

cskywit·2022-05-03 07:51

【TPAMI 2022】A Survey on Vision Transformer

文章目录WHATContents2.FormulationofTransformer2.1Self-Attention2.2OtherKeyConceptsinTransformer3VISIONTRANSFORMER3.1BackboneforRepresentationLearning3.1.1PureTransformer3.1.2TransformerwithConvolution3.1.

_Summer tree·2022-05-03 07:47

Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey(三)

接上一篇博客：AttentionMechanismsinComputerVision:ASurvey(二)我又回来了，这篇综述简直信息量巨大，这是我第三天消化这篇综述了，有兴趣的同学可以读一下原文。一、BranchAttention分支注意可以被看作是一种动态的分支选择机制：注意哪个分支，与多分支结构一起使用。（一）、Highwaynetworks受长短期记忆网络的启发，Srivastava等人提

智安科技*·2022-05-03 07:15

【论文笔记】A Survey on Federated Learning: The Journey From Centralized to Distributed On-Site Learning and

ASurveyonFederatedLearning:TheJourneyFromCentralizedtoDistributedOn-SiteLearningandBeyondAuthorSawsanAbdulRahman,HanineTout,Hakima

MaplesWCT·2022-04-25 11:00

【综述】Deep Learning for Visual Tracking: A Comprehensive Survey-2019

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.00535.pdfAbstract视觉目标跟踪是计算机视觉中最受欢迎但最具挑战性的研究课题之一。鉴于问题的不适定性质及其在广泛的现实世界场景中的流行，已经建立了一些大规模的基准数据集，在这些数据集上开发了相当多的方法，并在近年来取得了重大进展-主要是通过最近基于深度学习(DL)的方法。本调查旨在系统地研究当前基于DL的视觉跟踪方法、基

wL魔法师·2022-04-23 09:49

《论文阅读笔记》——Deep Reinforcement Learning for Intelligent Transportation Systems: A Survey

来源：arXiv:2005.00935v1[cs.LG]2May2020作者：AmmarHaydari,StudentMember,IEEE,YasinYilmaz,Member,IEEE单位：theUniversityofSouthFlorida年份：2020链接：论文下载链接关键词deepreinforcementlearning(RL)trafficsignalcontrol(TSC)int

_Lilly·2022-04-23 09:49

强化学习与自动驾驶-Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey

最近一直在看用cv的方法进行轨迹预测，大老板说也许可以用强化学习来做，于是读了21年的“DeepReinforcementLearningforAutonomousDriving:ASurvey”这篇文章。这里对文章进行了简单的概括分享，作为我之后工作的一个基础，也希望能帮助到同样做自动驾驶的同学。原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9351818监

海棠想容·2022-04-23 09:48

【论文学习】《A Survey on Neural Speech Synthesis》

《ASurveyonNeuralSpeechSynthesis》论文学习文章目录《ASurveyonNeuralSpeechSynthesis》论文学习摘要1介绍1.1TTS技术的历史1.2调查的组成2TTS中的关键组件2.1主要分类2.2文本分析2.3声学模型2.3.1SPSS中的声学模型2.3.2端到端TTS中的声学模型2.4声码器2.5面向完全端到端TTS2.6其他分类3TTS中的高级主题3

FallenDarkStar·2022-04-18 07:06

Survey of Low-Resource Machine Translation阅读笔记

文章目录1Introduction2DataSources2.1SearchingExistingDataSources2.2Web-crawlingforParallelData2.3Low-resourceLanguagesandWeb-crawling2.4OtherDataSources3Useofmonolingualdata3.1Integrationofexternallanguag

thinklis·2022-04-17 07:00

Jellyfish进行Kmer评估基因组大小

我们对一个新物种进行基因组测定时，一般需要先对该物种进行基因组survey，估计基因组大小、杂合率、重复序列比例、GC含量和倍性等信息，其中基因组大小直接影响我们后续三代测序的数据量。

吕强强学生信·2022-04-16 08:12

【论文翻译|2020】A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques, Applications and Sources

论文链接：ASurveyonHeterogeneousGraphEmbedding:Methods,Techniques,ApplicationsandSources论文作者：北京邮电大学王啸、石川等【注】异构图表示学习综述——韩家炜组文章目录摘要1引言2定义2.1基本概念异构图元路径元图异构网络嵌入2.2HG嵌入的异构性挑战3分类方法3.1结构保留的异构图嵌入3.1.1基于链接（边）的HG嵌入3

林若漫空·2022-04-08 08:34

TNNLS | GNN综述：A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

目录前言AbstractI.IntroductionII.BackgroundAndDefinitionA.BackgroundB.DefinitionIII.CategorizationAndFrameworksA.TaxonomyofGraphNeuralNetworksB.FrameworksIV.RecurrentGraphNeuralNetworksV.ConvolutionalGrap

Cyril_KI·2022-04-08 07:52

A Survey on Neural Network Interpretability (神经网络的可解释性研究综述)

ASurveyonNeuralNetworkInterpretability摘要Ⅰ引言A可解释性的（扩展）定义B可解释性的重要性C相关工作及贡献D综述组织结构Ⅱ分类Ⅱ对训练过的网络的被动解释A被动，规则作为解释被动，规则作为解释，(半)局部被动的、规则作为解释的、全局的B被动的，隐藏的语义作为解释C被动，归因为解释D被动语态，举例说明IV在培训期间进行积极的解释性干预A主动的，规则作为解释(半局部

Wendy_WHY_123·2022-04-03 07:12

《An Attentive Survey of Attention Models》注意力机制的最新综述解读

目录Abstract1.Instroduction2.AttentionModel3.TaxonomyofAttention注意力机制的分类3.1Numberofsequences3.2Numberofabstractionlevels3.3Numberofposition3.4Numberofrepresentations4.NetworkArchitectureswithAttention4.

满腹的小不甘_静静·2022-03-29 07:34

Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning

GeneralizingfromaFewExamples:ASurveyonFew-ShotLearning本文知乎链接（排版可能好看丢丢）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/340618818论文地址：paper这篇概述很简洁：简介的论文解读一、摘要机器学习在有大量数据支撑的时候的效果很好，但是数据量很少的时候效果很差了。Fewshotlearning是针对于这个问题场景

柯西一施瓦兹不等式·2022-03-27 07:00

A Survey on Vision Transformer(视觉注意力机制的前沿与作用机制分析综述-持续更新)

文章目录摘要一、Tranformer1.1TransformerFormulation(结构)二、VisionTransformer2.1PureTransformer2.2HybridModel（TransformerswithCNN）2.3关于模型结构的总结三、TasksforVisionTransformer3.1Self-supervisedRepresentationLearning（自

naca yu·2022-03-23 08:31

【论文解读】A Survey on Visual Transformer及引文理解

ASurveyonVisualTransformer阅读，以及自己对相关引文的理解。Transformer作为NLP领域的大杀器，目前已经在CV领域逐渐展露锋芒，大有替代CNN的趋势，在图像分类，视频处理，low/highlevel的视觉任务都有相应的transformer刷榜。这篇文章在介绍这些工作的同时，讨论了他们的challenges和今后可能的研究方向。上图基本上就是本文的主要内容了，作者

风度78·2022-03-23 07:37

论文阅读Evolutionary Computation for Expensive Optimization: A Survey面向昂贵优化的进化计算

目录1.昂贵优化问题2.降低成本的方式3.未来的研究方向https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1317-41.昂贵优化问题昂贵优化问题(ExpensiveOptimizationProblem，EOP)是指在评估待选解决方案时，需要付出昂贵甚至难以承担的成本的一类最优化问题。随着社会的不断进步，以及智慧城市、物联网、大数据时代等带

易烊千蝈·2022-03-17 07:25

[图像分割综述] Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/论文链接：ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey会议及时间：Arxiv2020.01图像分割是图像处理和计算机视觉中的关键主题，其应用包括场景理解，医学图像分析，机器人感知，视频监视，增强现实和图像压缩等。最近，由于深度学习模型在各种视觉应用中的成功，已经有大量的工作旨在使

john_bh·2022-03-16 07:38

论文阅读：（2020版）A Survey on Contextual Embeddings 综述：上下文嵌入

ASurveyonContextualEmbeddings综述：上下文嵌入目录ASurveyonContextualEmbeddings综述：上下文嵌入摘要1简介2目标词嵌入3上下文嵌入的预训练方法3.1通过语言建模进行无监督的预训练3.2监督目标4跨语言多语言上下文嵌入预训练5下游学习5.1下游使用上下文嵌入的方法5.2应对灾难性遗忘5.3多任务微调6模型压缩7分析上下文嵌入8当前的挑战摘要

南有芙蕖·2022-03-08 13:23

对比解读《2020年CNCF中国云原生调查报告》

报告地址：https://www.cncf.io/blog/2021/04/28/cncf-cloud-native-survey-china-2020/笔者在去年12月参与过这次问卷调查，从问卷内容的设置上看

阿里巴巴中间件·2022-03-04 11:15

如何在交通领域构建基于图的深度学习架构(How to Build a Graph-Based Deep Learning Architecture in Trafﬁc Domain:A Survey)

HowtoBuildaGraph-BasedDeepLearningArchitectureinTrafﬁcDomain:ASurvey综述：如何在交通领域构建基于图的深度学习架构因为这篇文献对于交通领域中的各种问题、方法做了一个比较清楚的综述，所以是一篇很有价值的文献，很适合刚进入这个方向的同学。原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document

可豌豆·2022-03-04 07:27

【论文笔记——自监督学习综述】Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks: A Survey

【论文笔记——自监督学习综述】Self-supervisedVisualFeatureLearningwithDeepNeuralNetworks:ASurveyAbstractLarge-scalelabeleddataaregenerallyrequiredtotraindeepneuralnetworksinordertoobtainbetterperformanceinvisualfeat

LetheSec·2022-02-21 07:29

jsp/java中实现多语言切换语言包切换

使得每个公司组的用户看到的展示文字有所不同，以应对多种行业的调查（医学临床版，社会调查版）新建两个.properties文件language_clinical.properties--医疗版language_survey.properties

EraJieZhang·2022-02-19 17:27

基因组-genome survey（2）

在此，我们主要介绍下基因组调查测序与K-mer分析1、基因组调查测序Survey一般测序量为预估基因组大小的30-50X（二代测序）。

Zhigang_Han·2022-02-19 02:53

特殊时期在家带娃四个月，实践一套方法

S即Survey，也就是纵览的意思。要求在学习的新的材料时,先浏览行性地通读一遍，特别要看重浏览他的序、前言和内容提要或者标题，对材料形成一个初步印象。

多琳的色彩空间·2022-02-19 01:18

生命需要4s店

汽车的4s店包括4个s，打头的英文单词销售Sale配件，sparepart售后服务service信息反馈survey。而对于生命来讲。医院就是我们的4s店。

暗香流影·2022-02-15 22:26

《A Survey on Visual Transformer》阅读笔记

文章目录前言一、用于视觉的transformer介绍1.transformer发展的关键节点如下，视觉相关的transformer用红色标记2.用于视觉的transformer代表性成果二、transformer模型1.原始transformer1.1输入1.2自注意层1.3其他关键细节三、用于视觉的transformer3.1backbone3.1.1iGPT3.1.2ViT3.2高/中级别视觉

秦失其鹿的博客·2022-02-06 07:08

论文翻译 Text Recognition in the Wild： A Survey

本文是一篇场景文本识别综述，主要总结了与场景文本识别相关的基本问题和最新的技术，介绍了新的insights和ideas，对公开的资源(算法和数据集)进行了全面的调研，指出未来工作的研究方向。TextRecognitionintheWild：ASurvey原文地址写在前面本人刚接触场景文本识别这一块，可能会存在部分专业术语翻译(Google翻译+自己理解)不准确的地方，欢迎各位评论指正。考虑到这是一

JWDong2019·2022-01-07 21:20

A Comprehensive Survey on Schema-based Event Extraction with Deep Learning随手记

随手记AComprehensiveSurveyonSchema-basedEventExtractionwithDeepLearning一些概念Entity:Theentityisanobjectorgroupofobjectsinasemanticcategory.Entitymainlyincludespeople,organizations,places,times,things,etc.E

一个迷人的昵称·2021-12-24 17:15

A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection with Deep Learning——前言

论文：AComprehensiveSurveyonGraphAnomalyDetectionwithDeepLearning论文地址：https://arxiv.org/abs/2106.07178本文的写作动机异常检测是一种数据挖掘过程，旨在识别偏离数据集中大多数数据的异常模式。在这一领域的早期工作中，检测方法在很大程度上依赖于手工制作的特征工程或领域专家构建的统计模型。这内在地限制了这些技术检

Anooyman·2021-12-19 15:28

深度学习阅读笔记（一）：小样本学习综述——Learning from Very Few Samples: A Survey

AbstractFewsamplelearning(FSL)issignificantandchallenginginthefieldofmachinelearning.Thecapabilityoflearningandgeneralizingfromveryfewsamplessuccessfullyisanoticeabledemarcation(划分)separatingartificia

酥小肉爱学习·2021-12-15 15:10

文献综述写作

一、文献综述的含义、分类与意义含义：文献综述可以理解为文献阅读报告，英文论文常使用survey,review,overview作为标题以表示该文属于综述性论文。

机器学习与信号处理·2021-11-21 23:22

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