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Deep Learning for Weakly-Supervised Object Detection and Localization: A Survey

系列文章目录弱监督目标检测：（0）DeepLearningforWeakly-SupervisedObjectDetectionandLocalization:ASurve)前言弱监督对象检测(WSOD)和局部化（WSOL)是目标检测中长期存在且具有挑战性的任务，本文对SWOD近年来得一些方法进行了总结。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、WSOD的定义？**定义：**在训练阶段仅使

Aurora@lxx·2023-04-08 17:35

Deep Learning for Weakly-Supervised Object Detection and Object Localization: A Survey

摘要弱监督目标检测(WSOD)和定位(WSOL)，即使用图像级标签检测图像中包含边界框的多个或单个实例，是CV领域中长期存在且具有挑战性的任务。随着深度神经网络在目标检测中的成功，WSOD和WSOL都受到了前所未有的关注。在深度学习时代，已有数百种WSOD和WSOL方法和大量技术被提出。为此，本文将WSOL视为WSOD的一个子任务，并对近年来WSOD的成就进行了全面的综述。具体来说，我们首先描述了

Wanderer001·2023-04-08 16:31

弱监督目标定位综述的理解《Weakly Supervised Object Locolization and Detection : A Survey》

弱监督目标定位综述的理解《WeaklySupervisedObjectLocolizationandDetection:ASurvey》TPAMI最新发布了关于WSOD和WSOL的综述，分享一下阅读论文的一些收获。论文链接link把论文读薄作为一篇综述性质的期刊，内容是很丰富的，我们先整体的看一下这篇文章文章分为九个部分，以总分总的形式讨论，1，2部分从现状挑战引出了对该领域的划分（3大类8小类）

ustcjinggg·2023-04-08 16:30

A survey on value-based deep reinforcement learning

Asurveyonvalue-baseddeepreinforcementlearningABSTRACTReinforcementlearning(RL)isdevelopedtoaddresstheproblemofhowtomakeasequentialdecision.ThegoaloftheRLalgorithmistomaximizethetotalrewardwhentheagent

Jabes·2023-04-08 03:46

Gartner

image.pnghttps://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-02-05-gartner-survey-shows-organizations-are-slow-to-advance-in-data-and-analytics

亲爱的十一熊猫·2023-04-07 20:08

【AI论文】Transformers in Time Series: A Survey

TransformersinTimeSeries:ASurvey摘要Transformers在自然语言处理和计算机视觉方面的许多任务中都取得了优异的性能，这也引起了时间序列社区的极大兴趣。在Transformer的多种优势中，捕获远程依赖关系和交互作用的能力对时间序列建模特别有吸引力，从而在各种时间序列应用中取得了令人兴奋的进展。在本文中，我们系统地回顾了Transformer方案的时间序列建模，

黑符石·2023-04-05 19:35

DNN硬件加速器设计2 -- Survey of DNN Development Resouces and DNN Hardware（MIT）

2.1SurveyofDNNDevelopmentResources这里介绍一些基本的神经网络结构。它们是:在1998年提出的LeNet,在2012年提出的AlexNet,在2013年提出的OverFeat,在2014年提出的VGGNet和GoogleNet,在2015年提出的ResNet。（1）LeNet-5--卷积神经网络的开山之作图1LeNet-5图1所示为LeNet-5的网络结构图，LeN

被选召的孩子·2023-04-05 03:17

因果推断推荐系统工具箱 - Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions（五）

文章名称BiasandDebiasinRecommenderSystem:ASurveyandFutureDirections核心要点上一节中，我们介绍一下如何在具有selectionbias的数据上进行模型的训练，减缓具有selectionbias的数据对模型效果的影响。今天我们介绍一下ConformityBias和ExposureBias的解决办法。方法细节问题引入如前所述，Conformit

processor4d·2023-04-04 17:03

基于网络的入侵检测数据集研究综述（A Survey of Network-based Intrusion Detection Data Sets）

ASurveyofNetwork-basedIntrusionDetectionDataSets基于网络的入侵检测数据集研究综述摘要：标记数据对于基于异常的网络入侵检测系统的训练和评估是必要的。本文对基于网络的入侵检测的数据集进行了文献综述，并详细描述了基于数据包和基于流的网络数据。本文确定了15种不同的属性，以评估个别数据集对特定评估场景的适用性。这些属性涵盖了广泛的标准，并被分为五类，例如用于

一智哇·2023-04-04 15:11

一个可以无限套用的SCI写作思路

当我们在写作SCI的时候，需要考虑下面这些内容：1、写什么性质的论文如会议论文、期刊论文、letter、regularpaper，或者写的是综述(survey)、方法、理论等等。

易美编校·2023-04-03 22:41

道路和车道检测的最新进展——一项调查（Recent Progress in Road and Lane Detection - A survey）

论文地址http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.233.1475&rep=rep1&type=pdf道路和车道检测的最新进展调查（RecentProgressinRoadandLaneDetection-Asurvey）这篇文章写于2014年，是关于道路和车道线感知的一个综述。Definition定义Roadandlaneu

P_Zhi·2023-04-03 03:00

Do a survey

1Howdoesthelemonsmell?lt'snice.2Tasteit.Howdoesittaste?lt'ssour.

欣静园·2023-04-02 03:17

因果推断推荐系统工具箱 - Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions（三）

文章名称BiasandDebiasinRecommenderSystem:ASurveyandFutureDirections核心要点前两节中，我们讲述了推荐系统中出现的7种bias。本节我们来讲述一下现有的方法是如何解决selectonbias的。方法细节问题引入Selectionbias的问题在于我们拿到的用户评分，并不是用户对所有评分的随机采样。而是如前所述的具有喜好偏差的评分采样。同时，s

processor4d·2023-04-01 11:31

Survey of intrusion detection systems:techniques, datasets and challenges

Surveyofintrusiondetectionsystems:techniques,datasetsandchallenges入侵检测系统综述：技术、数据集和挑战摘要：网络攻击越来越复杂，因此在准确检测入侵方面面临越来越多的挑战。未能防止入侵可能会降低安全服务的可信度，例如数据机密性、完整性和可用性。为了应对计算机安全威胁，文献中提出了许多入侵检测方法，这些方法大致可分为基于特征的入侵检测系

一智哇·2023-03-31 14:41

敏捷开发实践

0方法论先进性问题：来源https://insights.stackoverflow.com/survey/2017#development-practicesimage.png1每日站会（一直在践行）

小盒子的技术分享·2023-03-31 10:58

4S店的Anodoo CRM解决方案初探

4S店全称为汽车销售服务4S店（AutomobileSalesServicshop4S），是一种集整车销售（Sale）、零配件（Sparepart）、售后服务（Service）、信息反馈（Survey）

黄思危聊Anodoo·2023-03-29 14:09

[实体对齐综述]A benchmark and comprehensive survey on knowledge graph entity alignment via representation

基于表示学习的知识图谱实体对齐的基准和综合综述RuiZhang,BayuDistiawanTrisedya,MiaoLi,YongJiangJianzhongQiVLDBJournal(2022)摘要过去几年里，由于知识库在人工智能应用中的重要作用，学术界和工业界对知识库的兴趣呈指数级增长。实体对齐是丰富知识库的一项重要任务。本文提供了使用表示学习新方法的代表性实体对齐技术的综合教程式综述。我们提

boywaiter·2023-03-28 19:52

Deep Learning for Visual Tracking: AComprehensive Survey基于深度学习的视觉跟踪

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.00535.pdf摘要研究当前基于深度学习的可视化跟踪方法、基准数据集和评价指标。从9个关键方面总结了基于深度学习方法的基本特征、主要动机和贡献:网络架构、网络开发、视觉跟踪的网络训练、网络目标、网络输出、相关滤波器开发、鸟瞰跟踪、长期跟踪、在线跟踪。引言视觉跟踪：由目标初始状态估计未知的视觉目标的轨迹。应用自动驾驶汽车[1]，自主机

嗯呢嗯呢·2023-03-28 14:36

关于transformer综述--源自A Survey of Transformers

主要是参考复旦大学6月多出的这篇ASurveyofTransformers，然后自己整理记录下。如有错误，欢迎指出。0.预备知识：什么是transformer论文首先讲了下transformer，然后我稍微做下回顾。transformer的结构来自attentionisallyourneed，在NLP、CV、GNN领域都大杀四方。0.0self-attention注意力机制如下左图所示，我们的输入

小姜贼菜·2023-03-28 07:47

Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications[论文笔记]

KGembedding研究的出发点：KG的表示一般基于三元组（headentity,relation,tailentity），尽管能够有效的表示结构化数据，但是底层的本质上是符号表示，使得KG很难操作;KGembedding将KG中的成分映射到一个连续的矢量空间中，不仅保留KG中的固有结构，同时简化了处理KGembedding研究主要分为两个阶段：阶段1：仅利用KG中的fact构建embeddin

CherrySSS·2023-03-27 10:44

A Survey on Dialogue Systems: Recent Advances and New Frontiers 论文笔记

ASurveyonDialogueSystems:RecentAdvancesandNewFrontiers论文笔记1.摘要对话系统受到越来越多人的关注,深度学习的兴起也带动了一系列研究的发展,深度学习能够利用大量的数据和少量的人工处理来学习有意义的特征表达以及回答的生成策略,该文章将现有的对话系统划分成了面向任务的模型和非面向任务的模型,给出了现有各个研究观点以及可能的研究方向,介绍了深度学习如

MezereonXP·2023-03-26 11:05

R语言超详细逆概率加权(IPTW)后生存曲线做法

library(survminer)#加载包,没有的包就按安装library(survival)library(tableone)library(survey)library(MatchIt)library

灵活胖子的进步之路·2023-03-25 07:01

Flyui教程特殊讲解

1、require模块jsp页面中使用script标签引入require并使用模块，例如标签语义相当于先引入require，再require(‘news-survey.js’)2、在js中使用新插件，由于

师方玺·2023-03-24 04:49

（论文笔记）Survey on deep learning with class imbalance

这是一篇关于数据集类间不平衡的文献综述。然后我在阅读的过程中，把觉得重要的部分提炼了出来。论文的下载链接

Staring·2023-03-23 17:17

Understanding Neural Networks via Feature Visualization: A survey（2）

综述太长，分两部分写。文章第二部分介绍了PlugandPlayGenerativeNetworks这篇文章中提到了一个概率解释公式，在这个公式下解释其它的AM理论，AM需要两个（1）一个图像先验，（2）一个我们想可视化的分类网络实际实验中我们常常只想激活一个,但是经常会同时让其它地神经元（同层其他的甚至深层的）也增大了（就是类别相通性，羚羊一型的神经元被最大激活，羚羊二型也会被激活），因此无法保证

我不懂你教不·2023-03-09 18:13

基因组survey调研图分析

杂合度：大多数真核生物有两套匹配的染色体组（同源染色体）;也就是说，它们是二倍体。二倍体生物，如果两个同源染色体上相同基因座上两个等位基因相同，则该生物在该位点是纯合的。如果不同，则该生物体在该基因座处是杂合的。一个基因的两个不同等位基因（一个野生型等位基因和一个突变等位基因）时，它在基因座处是杂合的。细胞或有机体被称为杂合子，专门用于所讨论的等位基因，因此，杂合性是指特定的基因型。杂合基因型由大

生信师姐·2023-03-09 12:38

FCC—简单的问卷调查

需求3：此app中应存在一个id="survey-form"的form元素。需求4：在表单元素内，应存在id="name"的输入框（必填项），以便用户输入姓名。

Picksy·2023-03-09 10:14

paper survey之——多机器人协作介绍（Multi-Robot System, MRS）

目前主要是对中文的硕博士论文进行papersurvey下一步会对英文的论文进行survey注：本人所写的papersurvey类型博客是对所看的paper做笔录，有时会加入本人的思考。仅

gwpscut·2023-02-25 07:30

DeepRoute Lab | 点云分割

本次将会给大家带来一个简单的关于点云分割的survey分享。首先什么是点云，点云是激光雷达产生的离散数据，具备稀疏性、无序性、尺度不变性等特性。

·2023-02-21 16:29

Efficient Transformers: A Survey

论文[2009.06732]EfficientTransformers:ASurvey1.BackgroundonTransformersDenseAttention：encoder和decoder最大的区别在于掩码不同，encoder中的token可以看见所有的，而decoder中的token只能看见它前面的，他后面的token被mask掩掉了，需要预测出来。Transformers是将Tran

cornbig·2023-02-18 20:25

「基因组survey」使用GenomeScope进行基因组分析

在我写的基因组survey介绍了如何通过jellyfish统计k-mer然后绘制k-mer分布图研究基因组的方法。

xuzhougeng·2023-02-18 06:44

0812 晨读感悟

001SQ3R学习法作者戴维斯认为，学习就像沙漏一样，是一个去芜存菁的过程，由五个步骤组成:浏览（Survey），提问（Question），阅读（Read），复述（Recite），复习（Review），

仲夏夜之梦123·2023-02-17 13:12

Deep Learning for Spatio-Temporal Data Mining: A Survey

摘要：随着时空数据集的数量，数量和分辨率的迅速提高，传统的数据挖掘方法，尤其是基于统计的处理此类数据的方法正变得不知所措。近年来，随着深度学习技术的进步，诸如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）之类的深度学习模型由于在空间和时间上都具有强大的层次特征学习能力而在各种机器学习任务中都取得了相当大的成功。领域，并已广泛应用于各种时空数据挖掘（STDM）任务，例如预测学习，表示学习，异常检测和

csdnzhiwang·2023-02-16 22:45

统计学初步

survey_scale=["none","afew","some","alot"]survey=["none","some","alot

Jason_szc·2023-02-07 00:35

Object Detection in 20 Years: A Survey

转载自：https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/92794719ObjectDetectionin20Years:ASurveyZhengxiaZou,ZhenweiShi,Member,IEEE,YuhongGuo,andJiepingYe,SeniorMember,IEEE论文获取：https://arxiv.org/abs/1905.0

乐亦亦乐·2023-02-06 08:59

【综述笔记】A Survey on Active Learning and Human-in-the-Loop Deep Learning for Medical Image Analysis

入坑Human-in-the-Loop+MedicalImageSegmentation，读一下这篇2019年的综述。https://arxiv.org/abs/1910.02923Abstruct作者认为深度学习在医疗领域的应用有以下四个关键点：主动学习——选择最佳数据进行标注，以实现最佳模型性能；解释和细化——使用迭代反馈引导模型针对给定的预测进行优化，并提供有意义的方式来解释和响应预测；实际

huyuanda·2023-02-04 15:11

Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey - 3D点云的深度学习：一项调查 (IEEE TPAMI 2020)

DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey-3D点云的深度学习：一项调查（IEEETPAMI2020）摘要1.引言2.背景2.1数据集2.2评估指标3.3D形状分类3.1基于多视图的方法3.2基于体积的方法3.3基于点的方法3.3.1逐点MLP方法3.3.2基于卷积的方法3.3.3基于图形的方法3.3.4基于分层数据结构的方法3.3.5其他方法3.4总结4.3D目标检

77wpa·2023-02-03 18:41

人群分析综述--Crowd Scene Understanding from Video: A Survey

CrowdSceneUnderstandingfromVideo:ASurveyACMTrans.MultimediaComput.Commun.Appl.,Vol.13,No.2,Article19,Publicationdate:March2017针对人群密集场景理解，这篇综述主要关注两个方向：crowdstatisticsandbehaviorunderstanding人群统计和行为理解2C

O天涯海阁O·2023-02-03 16:40

A Survey of Learning on Small Data（二）

本文是《ASurveyofLearningonSmallData》的翻译，只针对文字部分，图表请查看原文。小数据学习综述4.几何角度4.1Frechet均值4.2欧几里得均值4.3非欧均值4.3.1Poincare质心4.3.2Lorentzian质心4.3.3Lorentzian焦点4.4核均值5.优化求解器5.1欧式梯度5.2非欧梯度5.3Stein梯度6.小数据表示的学习6.1小数据的迁移学

UnknownBody·2023-02-03 14:55

End-to-End Entity Resolution for Big Data: A Survey Matching部分学习笔记

MatchingER的核心是匹配任务，它接收一个块集合作为输入，对于一个块中的每一对候选匹配，它决定它们是否指向相同的真实世界实体。Preliminaries匹配决策通常由匹配函数MMM做出，它将每一对实体描述(ei,ej)(e_{i},e_{j})(ei,ej)映射到{true,false}\{true,false\}{true,false}，其中M(ei,ej)=trueM(e_{i},e_{

Alkali！·2023-02-03 14:22

如何做Genome survey，2018.11.8

网上有很多其他做survey的教程，有的还很详细，但大多都很老了，感觉对现在来说并不适用，所以总结出我觉得现在比较好的一个方法吧。

bettermaan·2023-02-02 22:57

文献学习(part104)--A Survey of Deep Learning and Its Applications: A New Paradigm to Machine Learning

学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录ASurveyofDeepLearningandItsApplications:ANewParadigmtoMachineLearningAbstractIntroductionBasicArchitecturesofDeepNeuralNetwork(DNN)AdvancedArchitecturesofDeepNeuralNetworkCharacteris

GoatGui·2023-02-02 09:23

【增量学习】综述解析：A continual learning survey: Defying forgetting in classification tasks

论文：Delange,M.,Aljundi,R.,Masana,M.,Parisot,S.,Jia,X.,Leonardis,A.,Slabaugh,G.,Tuytelaars,T.,2021.Acontinuallearningsurvey:Defyingforgettinginclassificationtasks.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMac

_Blueblue_·2023-02-01 02:54

综述论文阅读”A survey on contrastive self-supervised learning“（Technologies2020）

论文标题Asurveyoncontrastiveself-supervisedlearning论文作者、链接作者：Jaiswal,AshishandBabu,AshwinRameshandZadeh,MohammadZakiandBanerjee,DebapriyaandMakedon,Fillia链接：Technologies|FreeFull-Text|ASurveyonContrastive

不吃香菜的zbw·2023-01-31 21:29

【自监督学习综述】Self-Supervised Visual Feature Learning With Deep Neural Networks: A Survey

摘要通常需要标记的数据才能训练深层神经网络，以便从图像或视频中获得一些特征。为了避免收集和注释大规模数据集的成本，提出了自监督的学习方法。本文从图像或视频中对基于深度学习的一般视觉特征学习方法进行了广泛的评论。首先，描述了该领域的动机，一般方法和术语；然后，总结了用于自监督学习的常见深度神经网络体系结构；接下来，审查了自监督学习方法的模式和评估指标；然后是图像，视频，音频和3D数据的常用数据集以及

哈哈哈1102·2023-01-31 21:59

【论文阅读】A Survey on Contrastive Self-supervised Learning

论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.00362介绍有监督的方法的问题：1、需要昂贵的标记数据2、泛化性能差3、遭受对抗攻击大量的方法开始寻找不需要大量昂贵的标记的方法，通过自监督来学习特征表示随着2014年GAN被提出，有许多基于GAN的自监督的生成模型，但是GAN也存在问题：1、模型参数比较振荡，很难收敛2、判别器通常比生成器训练得更好，使得生成器很难生成逼真的样本对

huitailangyz·2023-01-31 21:58

【自监督学习综述】A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning

论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.00362摘要自监督学习越来越受欢迎，因为它能够降低注释大规模数据集的成本。它能够采用自定义的伪标记来监督，并将学习的表示形式用于多个下游任务。对比学习最近已成为用于计算机视觉，自然语言处理（NLP）和其他领域的自监督学习中的主要组成部分。它旨在加入相同样本的扩展版本，同时试图从不同样本中发现加入的样本。本文对遵循对比方法的自监督学习

哈哈哈1102·2023-01-31 21:27

A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning

ASurveyonContrastiveSelf-SupervisedLearning对比自监督学习综述Author：AshishJaiswal，AshwinRameshBabu,MohammadZakiZadeh,DebapriyaBanerjeeandFilliaMakedon机构：德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系，阿灵顿，美国期刊：technologies，10.31提交，12.23

HelloWorld__来都来了·2023-01-31 21:27

Graph Survey

##GraphEmbeding###Deepwalk核心思想是将图节点的表示像NLP句子中的单词一样进行表示，先进行随机游走，之后得到游走的n个序列，这里看作是NLP里面的句子，通过NLP的算法模型skip-gram来对这些序列学习，序列里面的节点相当于句子中的词汇。最终得到节点的embedding（复习用）这里我对deepwalk流程和思想到时搞明白了，但没有研究NLP那些模型，要是考虑攻击的话

Xinzhaohaha·2023-01-31 10:29

超全必读！事件抽取综述（上）

主要包括以下几大部分：定义（Define）综述（Survey）模型（Models）数据集（Datasets）挑战与展望（Fut

zenRRan·2023-01-31 05:38

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