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Yolov1模型——pytorch实现

论文传送门：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetectionYolov1的任务：目标检测Yolov1的结构：输入3通道448x448的图片，经过一系列的卷积和最大池化

CV_Peach·2023-01-24 15:03

YOLOv1(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)论文笔记

论文链接：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection网页地址：YOLO摘要：我们提出了YOLO，一个新的方法用于目标检测。

xuefengxiaoyang·2023-01-20 15:58

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection（Yolov1）论文详细解读

目录前言1.简介2.思想设计3.模型设计3.1网络3.2训练3.3预测4.实验结果前言研究目标检测相关的论文，将其文章梳理总结如下对应的ppt展示可看我这资源：YouOnlyLookOnce:Unified

码农研究僧·2023-01-20 15:57

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 论文翻译

YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection你只看一次:统一的实时对象检测约瑟夫·雷德蒙、桑托什·迪瓦拉*、罗斯·吉尔希克、阿里·法尔哈迪*华盛顿大学艾伦人工智能研究所

大春SSC·2023-01-20 15:56

（YOLO v1）You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文阅读笔记

文章目录（YOLO）YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection论文阅读笔记2016Abstract1.Introduction2.UnifiedDetection2.1NetworkDesign2.2Training2.3Inference2.4LimitationsofYOLO3

AndyLiu1997·2023-01-20 15:56

yolov1 - you only look once:unified,real-time object detection

你一定从未看过如此通俗易懂的YOLO系列(从v1到v5)模型解读(上)-知乎转载请务必注明出处。科技猛兽：你一定从未看过如此通俗易懂的YOLO系列(从v1到v5)模型解读(上)0前言本文目的是用尽量浅显易懂的语言让零基础小白能够理解什么是YOLO系列模型，以及他们的设计思想和改进思路分别…https://zhuanlan.zhihu.com/p/183261974【论文解读】Yolo三部曲解读——

Kun Li·2023-01-20 15:24

YOLO —— You Only Look Once：Unified，Real-Time Objection Detection

YOLO摘要我们提出了YOLO，一种新的目标检测方法。以前的目标检测工作重新利用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测框架看作回归问题从空间上分割边界框和相关的类别概率。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像上预测边界框和类别概率。由于整个检测流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。网络的一个较小版本，快

乐亦亦乐·2023-01-20 15:21

论文笔记：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection(yolo v1)

一、基本信息标题：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection时间：2016引用格式：Redmon,Joseph,etal.

snoopy_21·2023-01-20 15:50

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文解读

论文：链接代码：TensorFlow版本核心思想：将整张图片作为网络的输入，直接在输出层对BBox的位置和类别进行回归。回顾：两阶段目标检测的实现过程：1、采用滑动窗口，对每个窗口进行分类和位置修正；2、用RPN网络提取候选区域，特征图对应的候选区域经过roipooling得到所需特征；3、SSD继承RPN类似的anchor机制，设定预设框并对每个预设框赋予groundtruth，全卷积网络训练目

Dear_林·2023-01-20 14:10

YOLOV1(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)论文总结

YOLOV1(YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection)论文总结YOLOV1论文和PPT下载链接链接：https://download.csdn.net

IT_ROBOT·2023-01-20 14:38

完美解决QT在线安装太慢

/qt-unified-linux-x64-XXX-online.run只需要加上--mirrorhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/qt，即可使用清华镜像站飞快下载

666QAQ·2023-01-19 20:50

UPerNet：Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding论文解读

UnifiedPerceptualParsingforSceneUnderstanding论文：[1807.10221]UnifiedPerceptualParsingforSceneUnderstanding(arxiv.org)代码：CSAILVision/unifiedparsing:CodebaseandpretrainedmodelsforECCV’18UnifiedPerceptual

Trouble..·2023-01-18 12:47

YOLOv1

YOLOv1模型精学**YOLO介绍****YOLO的网络结构****YOLO网络的训练****总结**论文地址：《CVPR2016|OnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection

咚咚锵咚咚锵·2023-01-17 22:30

T5：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（万字长文略解T5）

目录论文AbstractIntroductionSetupModelCorpusDownStreamTasksInputandOutputFormatExperimentsBaselineModelTrainingVocabularyUnsupervisedObjectiveBaselinePerformanceArchitectureModelStructuresComparingDiffere

hithithithithit·2023-01-17 13:37

Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

Abstract本文提出了一种将所有基于文本的语言问题转化为统一的text-to-text格式的框架。并且在数十种语言理解任务上系统化地比较了：pre-trainingobjectivesacchitecturesunlableddatasetstransferapprochesotherfactors结合上述探索中得到的洞见以及规模上的扩展，加上新的C4（ColossalCleanCrawled

chansonzhang·2023-01-17 13:05

【论文阅读 T5】Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

文章目录ForewordIntroSettingModelTheColossalCleanCrawledCorpusDownstreamTasksInputandOutputFormatExperimentsBaselinesModelTrainingUnsupervisedObjectiveBaselinePerformanceArchitectureModelStructureComparin

长命百岁️·2023-01-17 13:03

UNIRE: A Unified Label Space for Entity Relation Extraction

UNIRE:AUnifiedLabelSpaceforEntityRelationExtractionUNIRE：一种用于实体关系抽取的统一标签空间https://github.com/Receiling/UniREAbstract(ZhongandChen,ACL2020)使用pipeline方法为实体检测和关系分类设置了两个独立的标签空间，并取得了SOTA。由于pipeline方法不能共享实体

自然语言处理CS·2023-01-16 11:51

记录Ubuntu下安装使用QT

一、镜像下载清华源镜像下载地址qt镜像；如图，选择版本4.2；进入后找到qt-unified-linux-x64-4.2.0-online.run,点击下载即可。

如阳光如你·2023-01-14 13:41

vivado安装双击setup.exe后无响应的问题解决

故障解决通过修改X:\Xilinx_Unified_2020.1_0602_1208\bin\xsetup.bat文件解决。

甲光向日·2023-01-13 22:00

yolov1 论文精读 - You Only Look Once- Unified, Real-Time Object Detection-统一的实时目标检测

Abstract我们提出了一种新的目标检测方法-YOLO。以前的目标检测工作重复利用分类器来完成检测任务。相反，我们将目标检测框架看作回归问题，从空间上分割边界框和相关的类别概率。单个神经网络在一次评估中直接从整个图像上预测边界框和类别概率。由于整个检测流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。FastYO

猛男技术控·2023-01-12 06:35

PySpark和RDD对象最新详解

python数据容器转RDD对象注意演示读取文件转RDD对象演示一.了解Spark、PySparkSpark是什么定义:ApacheSpark是用于大规模数据（large-scaladata）处理的统一（unified

·2023-01-12 04:31

yolo算法python代码_tensorflow-YOLO1

tensorflow-YOLO1目标检测yolo算法，采用tensorflow框架编写，中文注释完全，含测试和训练，支持摄像头模型简介yolov1yolo1是端对端的目标检测模型，参考论文为YouOnlyLookOnce:Unified

666齐乐家园·2023-01-10 21:41

Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning

文章目录ExistingMethodsAUnifiedFrameworkTransferDesignElementsSequentialorParallelAttentionorFFNMulti-headorSinglehead总结参考【论文分享】TowardsaUnifiedViewofParameter-EfficientTransferLearningICLR2022分享会ExistingM

HDU-Dade·2023-01-10 15:11

OpenMMLAB系列框架解读（基于PyTorch）

是一个用于多个重要研究领域的开源的代码库，力求在代码的质量和整体比别的代码库更具优势，其目标就是做到"Open-Source,Unified,Reproducible"。

PaperWeekly·2023-01-10 13:42

StarGAN中的损失函数

学习笔记论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Choi_StarGAN_Unified_Generative_CVPR_2018

嘻哈过路人·2023-01-09 06:25

交友盲盒源码h5开发浅谈

Unified的专家开发的约会应用程序包括以下工具和技术，但当然，它会根据您的需求而有

dakongl·2023-01-08 13:24

统一的NER识别模型-Unified NER

论文：UnifiedNamedEntityRecognitionasWord-WordRelationClassification地址：https://arxiv.org/abs/2112.10070截止到20220308为止的sota1.提出两个概念提出了两个新的概念，将连续、嵌套、不连续实体的识别进行了统一，可用一个模型更好的完成以上三种实体的识别：NNW：下一个相邻词/字，表示两个字之间的关

just do it now·2023-01-07 21:39

YOLO v1之总结篇（linux+windows）

论文解读篇：YOLO出自2016CVPRYouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection，也是一个非常值得学习的框架，不得不说facebook的技术就是牛啊

watersink·2023-01-07 11:16

【AI4Code】《Unified Pre-training for Program Understanding and Generation》 NAACL 2021

《UnifiedPre-trainingforProgramUnderstandingandGeneration》NAACL2021文章提出的PLBART是一种序列到序列模型，能够执行广泛的程序和语言理解和生成任务。PLBART通过denoisingautoencoding对大量Java和Python函数以及相关的NL文本进行了预训练。代码摘要、代码生成和七种编程语言代码翻译的实验表明，PLBAR

chad_lee·2023-01-06 20:01

【论文阅读】Unified Pre-training for Program Understanding and Generation

目录一、简介二、方法三、实验发表于NAACL2021paper地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06333v2.pdf代码地址：https://github.com/wasiahmad/PLBART一、简介文章提出的PLBART是一种序列到序列模型，能够执行广泛的程序和语言理解和生成任务。PLBART通过denoisingautoencoding对大量Java和Pytho

知识的芬芳和温柔的力量全都拥有的小王同学·2023-01-06 20:29

【论文精度】PLBART: Unified Pre-training for Program Understanding and Generation

PLBART:UnifiedPre-trainingforProgramUnderstandingandGeneration论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06333代码地址：https://github.com/wasiahmad/PLBARTAbstract代码摘要和生成支持编程语言（PL）和自然语言（NL）之间的转换，而代码翻译则有助于将旧代码从一种PL迁移到

marasimc·2023-01-06 20:21

解读UDVD:《Unified Dynamic Convolutional Network for Super-Resolution withVariational Degradations》

目录摘要：结论：Introduction:CNN基础方法本文贡献：UDVD：特征提取网络：修复网络：动态卷积的类型动态卷积：多级损失：实验：数据集和训练设置的细节：UDVD的不同配置的比较：动态核的学习：通过使用合成图片用不同的应用设置评估UDVD：多重退化的变化：退化的空间变化：Noise-Freedegradationandvariation：使用真实图片的评估：用于可变退化的统一动态卷积（U

子壹·2023-01-06 07:37

YOLO神经网络

YOLO神经网络本文准备详细介绍一下用于目标检测的YOLO神经网络，主要是个人研读《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》与《YOLO9000

鲸落于北·2023-01-05 14:20

EMNLP22：A Unified Generative Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis

这篇文章不想多说，类似于aunifiedframeworkforentitygeneration.方法是一样的，用在了不同的任务上。**任务形式：**基于方面的情感分析（ABSA）旨在识别方面术语、它们对应的情感极性和观点术语aspectterms,theircorrespondingsentimentpolarities,andtheopinionterms

QianTu&·2023-01-02 14:10

2022: BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and

摘要大多现有的视觉语言预训练好的模型只善于基于理解的任务或基于生成的任务，而且，性能的提高很大程度上是通过扩大来自web上收集的有噪声的图像-文本对的数据集，这是一个次优的监督来源。本文，提出BLIP，一种新的VLP框架，可以灵活地转换到视觉-语言理解和生成任务。BLIP通过引导字幕，有效地利用了有噪声的web数据，其中字幕器生成合成字幕，过滤器去除有噪声的字幕。我们在广泛的视觉语言任务上实现了最

weixin_42653320·2022-12-31 20:49

＜＜多模态预训练—泛读＞＞2022：BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Unders

目录问题与方案：一、Introduction二、RelatedWork2.1、Vision-languagePre-training2.2、KnowledgeDistillation2.3、DataAugmentation三、Method3.1.ModelArchitecture3.2、Pre-trainingObjectives3.3、CapFilt四、ExperimentsandDiscuss

金克丝、·2022-12-31 20:15

【论文速递】BLIP：Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and G

背景介绍什么是VLVisionandlanguage将视觉与语言进行一定程度的结合，从而产生出一些新的应用与挑战有哪些任务类型字幕生成ImageCaptioning图像检索ImageRetrieval视觉问答VisualQuestionAnswering图像中标出文字描述的目标GroundingReferringExpression视觉对话VisualDialog什么是VLP（图图传不上来orz）

404TATTOO·2022-12-31 20:11

论文精读:YOLOR:You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks

Abstract人类的经验可以通过正常的学习（我们称之为外显知识），或者潜意识地（我们称之为内隐知识）来学习。这些通过正常学习或潜意识学到的经验将被编码并存储在大脑中。利用这些丰富的经验作为一个巨大的数据库，人类可以有效地处理数据，即使它们是事先没有看到的。在本文中，作者提出了一个统一的网络，将内隐知识和外显知识一起编码.统一的网络可以生成一个统一的表示法，同时服务于各种任务。我们可以在卷积神经网

樱花的浪漫·2022-12-31 09:34

A Unified Generative Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis论文速看

AUnifiedGenerativeFrameworkforAspect-BasedSentimentAnalysis论文速看总括IntroductionMethodology实验datasetbaselinemainresultFrameworkAnalysisconclusion)总括ABSA旨在识别：aspectterms,theircorrespondingsentimentpolarit

qq_36234441·2022-12-30 20:33

yolov1在ubuntu环境下的安装配置

项目主页：http://pjreddie.com/darknet/yolo/CVPR论文：OnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection参考：http://blog.csdn.net

Conan_Cui·2022-12-29 18:21

YOLOv1论文中英文对照翻译

YOLOv1论文（附论文下载超链接）：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection声明：论文翻译仅用来学习，转载请注明出处YouOnlyLookOnce

IT修炼家·2022-12-29 12:06

深度学习论文阅读目标检测篇（四）中英文对照版：YOLOv1《 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》

深度学习论文阅读目标检测篇（四）中英文对照版：YOLOv1《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》Abstract摘要1.Introduction

Jasper0420·2022-12-29 12:34

【论文笔记】LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking

文章目录LayoutLMv3:Pre-trainingforDocumentAIwithUnifiedTextandImageMasking基本信息摘要模型结构EmbeddingTextEmbeddingLayoutEmbeddingImageEmbeddingSelf-attentionPre-trainingObjectivesMaskedLanguageModeling(MLM)Masked

每天想peach·2022-12-27 16:25

【论文&模型讲解】UPT 文本分类 Towards Unified Prompt Tuning for Few-shot Text Classification

文章目录前言0摘要1Introduction2UPT:TheProposedFramework2.1UPT概述2.2统一prompting范式2.3统一提示在自监督学习中的推广2.4Few-shotFine-tuning3实验3.1实验设置3.2主要结果3.3模型分析4相关工作5结论和未来的工作前言论文标题：TowardsUnifiedPromptTuningforFew-shotTextClas

friedrichor·2022-12-26 11:37

UIE:Unified Structure Generation for Universal Information Extraction

论文：https://arxiv.org/pdf/2203.12277.pdf作者采用生成式texttostructure结构统一了信息抽取的四个任务，并且在13个数据集上采用有监督、低资源和少样本设置下均取得了SOTA。0摘要本文提出了一个统一的文本到结构生成框架，即UIE，它可以通用地为不同的IE任务建模，自适应地生成目标结构，并从不同的知识来源协同学习通用的IE能力。具体来说，UIE通过一种

Rose sait·2022-12-25 10:33

Unified Structure Generation for Universal Information Extraction 阅读笔记

AuthorInformation:InstitutionsInformation:1ChineseInformationProcessingLaboratory2StateKeyLaboratoryofComputerScienceInstituteofSoftware,ChineseAcademyofSciences,Beijing,China3BaiduInc.,Beijing,China4

薰珞婷紫小亭子·2022-12-25 10:03

论文笔记 ACL 2022|Unified Structure Generation for Universal Information Extraction

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1StructuredExtractionLanguage2.2StructuralSchemaInstructor2.3StructureGenerationwithUIE3Pre-trainingandFine-tuningforUIE3.1Pre-training3.2On-DemandFine-tuning4实验1简介论文题目：UnifiedSt

hlee-top·2022-12-25 10:59

《Unified Structure Generation for Universal Information Extraction》论文阅读笔记

《UnifiedStructureGenerationforUniversalInformationExtraction》论文阅读笔记信息抽取大一统原文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.12277.pdf参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/495600185文章目录摘要1.介绍1.1IE面临的挑战1.2UIE应运而生2.具体方法UIE（SE

KekeLoveNLP·2022-12-25 10:26

《Unified Structure Generation for Universal Information Extraction》论文阅读

文章目录文章介绍文章方案用于统一结构编码的结构化抽取语言（SEL）用于可控IE结构生成的结构模式指导使用UIE生成预训练任务微调任务总结参考文章地址：https://arxiv.org/abs/2203.12277文章介绍目前对于自然语言处理中的信息抽取任务如关系抽取、时间抽取、情感识别等等，大多研究都是根据具体的任务设计不同的方案和框架，消耗了大量的时间且割舍了不同领域的相关知识。因此这篇文

jst100·2022-12-25 10:25

YOLO系列--YOLO V1模型讲解

YOLO系列–YOLOV1YOLOV1:论文：Youonlylookonce:unified,realtimeobjectdetection(2016CVPR)效果：448×\times×448,达到45FPS

椰楠liu·2022-12-20 21:44

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