VQA论文阅读第51页

Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning论文阅读笔记

提出了一种安全聚合算法，SecureAggregation算法，可以使得在多方学习（如联邦学习）中各方client在不暴露各自梯度的情况下实现梯度的聚合。实验我们提出了安全计算向量之和的算法，它满足常数迭代轮次、低通信代价、对故障具有鲁棒性、且有一个可信度受限的server。server有两种角色：一是想其他参与方发送信息，二是计算最终结果。鉴于联邦学习系统的缺点（对于隐私的要求以及终端不同步的问

SXxtyz·2023-01-28 20:11

【论文阅读笔记】（2022 ECCV）Contrastive Positive Mining for Unsupervised 3D Action Representation Learning

论文题目：ContrastivePositiveMiningforUnsupervised3DActionRepresentationLearning论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03497.pdf目录0.论文简介&创新点1、ContrastivePositiveMining(CPM)2、SimilarityDistribution3、PositiveMini

小吴同学真棒·2023-01-28 16:20

【论文阅读笔记】（2021 CVPR）3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit

写在前面方法部分好多公式变量，编辑器再打一遍好麻烦。。。偷个懒，就直接把这部分的笔记导出成图片咯，并且我按我自己理解比较顺的逻辑重新捋了一下。3DHumanActionRepresentationLearningviaCross-ViewConsistencyPursuit（2021CVPR）LinguoLi,MinsiWang,BingbingNi,HangWang,JianchengYang,

小吴同学真棒·2023-01-28 16:20

论文阅读笔记《AdaLAM: Revisiting Handcrafted Outlier Detection》

核心思想本文提出一种利用局部仿射变换筛除误匹配点的方法。两个视角之间的单应性矩阵在局部区域内能够使用仿射变换来近似，仿射变换能够强烈的约束正确匹配点之间几何交叉一致性，是一种非常可靠的滤波器。然而，仿射变换所基于的假设条件如平面性，局部性和正确的映射关系等在实际图像中很难保证。因此作者从候选匹配点中选择匹配置信度高的匹配点作为种子，并且在种子附近的一个小邻域内计算仿射变换矩阵，以满足上述的假设

深视·2023-01-28 16:19

【论文阅读】一种包含同态加密、差分隐私、多方安全计算的FL隐私保护框架 Efficient and Privacy-Enhanced Federated Learning for Industrial

本文来自：EfficientandPrivacy-EnhancedFederatedLearningforIndustrialArtificialIntelligence本文提出了一种包含同态加密、差分隐私、多方安全计算的FL隐私保护框架。目录FLrelatedworkpreliminariesDeeplearning的差分隐私MethodologyFL大家都知道，就不写了~relatedwork

学渣渣渣渣渣·2023-01-28 14:04

Deep Learning with Differential Privacy论文阅读笔记

摘要以神经网络为基础的机器学习在大量的领域取得了卓越的成就。通常来讲，模型训练需要大量典型的数据集，它们可能是外包的并且包含一些敏感信息。模型不该在这些数据集中暴露隐私。为了解决这一目标，我们提出了新的算法进行学习，以及差分隐私框架下隐私成本的改良分析。我们的实验证明我们可以使用非凸目标训练深度神经网络，在中等的隐私预算、可控的软件复杂度成本、训练效率和模型质量条件下。我们综合当前最新的机器学习方

SXxtyz·2023-01-28 14:30

Pedestrian Detection: The Elephant In The Room论文阅读笔记

这篇论文，记录了作者做的各种实验，不是通过各种技巧策略来提高性能，而是通过各种数据集的交叉试验验证对比来发现较好的试验结果，通过试验发现总结真理。对行人检测最近的方法做了介绍：首先介绍传统的行人检测方法。然后介绍深度学习的方法：基于R-CNN的行人检测，基于RPN+PB的。然后介绍这两年的方法，ALF,CSP,MGAN，其中ALF是基于SSD的anchor-based，MGAN是基于蒙版的可见区域

元水1314·2023-01-28 13:51

论文阅读：PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning onPoint Sets in a Metric Space

原文连接：https://arxiv.org/pdf/1706.02413.pdf题目：PointNet++：度量空间中点集的深度层次特征学习来源：NISP2017Pointnet的改进版本，（1）利用层次化信息获取局部信息（2）自适应密度的特征提取方法0、摘要很少有以前的工作研究点集的深度学习。PointNet[20]是这个方向的先驱。然而，根据设计，PointNet不会捕获由所在的度量空间点引

shiyueyueya·2023-01-28 08:15

论文阅读 + 复现：（LRCNs）Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description

目录写在前面网络架构论文中的训练细节复现代码时遇到的问题&解决方案1、如何动态调整pretrainedmodel中的layer？2、RuntimeError:Inputandparametertensorsarenotatthesamedevice,foundinputtensoratcpuandparametertensoratcuda:03、torch.nn.Linear用法4、torch.n

小吴同学真棒·2023-01-28 08:06

《论文阅读》Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention

《论文阅读》CommonsenseKnowledgeAwareConversationGenerationwithGraphAttention简介论文试图解决什么问题？

365JHWZGo·2023-01-28 07:44

对话系统中的自然语言生成（NLG）

zhuanlan.zhihu.com/p/49197552（此处只是为了我本人方便查看，我只关注深度学习的方法，想全面了解的建议看原文）自然语言生成(NLG)在很多NLP领域或任务都有涉及，比如摘要生成、VQA

你好世界_zhy·2023-01-28 04:04

论文阅读“Semi-supervised learning with mixed-order graph convolutional networks”

WangJ,LiangJ,CuiJ,etal.Semi-supervisedlearningwithmixed-ordergraphconvolutionalnetworks[J].InformationSciences,2021,573:171-181.摘要导读近年来，图卷积网络（GCN）在半监督学习（SSL）方面取得了重大进展。然而，现有基于GCN的方法有两个主要的局限性。首先，基于GCN的方

掉了西红柿皮_Kee·2023-01-28 03:42

【论文阅读】LIME概要及代码案例

论文概要LIMELIME(LocalInterpretableModel-agnosticExplanations)：一种新颖的解释技术，通过在预测周围局部学习一个可解释模型，以一种可解释的和可信赖的方法来解释任何分类器的预测。主要贡献总结如下：LIME：一种通过用可解释性模型对预测进行局部近似，以一种可信赖的方式对于任何分类器或回归器预测进行解释的算法。SP-LIME：该方法通过子模块优化，选择

IMPORT_UTIL·2023-01-27 10:16

Arxiv2019论文阅读《Generalizing Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild》

参考文献[1]:Asimpleyeteffectivebaselinefor3dhumanposeestimation(ICCV2017)附：针孔成像原理

Rosemary_tu·2023-01-27 08:50

Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey 论文阅读笔记

本文是论文的阅读笔记。Paper:AThreatofAdversarialAttacksonDeepLearninginComputerVision:ASurveyAuthor:NaveedAkhtar(cor)([email protected])AjmalMianPress:2018IEEEAccessDepartment:DepartmentofComputerSciencea

xbs118·2023-01-26 15:05

CGAN:Conditional Generative Adversarial Nets论文阅读

[toc]1.ConditionalGenerativeAdversarialNetsarXiv:1411.1784[cs.LG]tensorflow2代码：https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper1.1.摘要在GAN的基础上引入标签y，同时使用在生成器和判别器中.可以应用于多模态模型中。1.2.介绍生成对抗网络规避了棘手的概率计算不需要使用马尔科夫链，仅

山雾幻华·2023-01-26 10:00

论文解读：Multi-Modal Explicit Sparse Attention Networks for Visual Question Answering

今天，先进的VQA方法通过设计共同注意机制

幽灵深度学习·2023-01-25 22:33

论文阅读笔记“Attention-based Audio-Visual Fusion for Rubust Automatic Speech recognition”

关于论文的阅读笔记论文的题目是“Attention-basedAudio-VisualFusionforRubustAutomaticSpeechrecognition”，翻译成中文为基于注意力的视听融合技术实现鲁棒自动语音识别（这是用谷歌翻译的。。。。。）摘要文章介绍提出了一种音-视融合方案，这种方案超越了简单的特征融合，可以实现两种模式的自动对齐，进而实现了不论在嘈杂还是安静环境下识别精度的提

weixin_30784945·2023-01-25 18:49

【论文阅读】CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding

目录一、简介二、预训练a.Identifier-awareDenoisingPre-trainingb.IdentifierTagging(IT)c.MaskedIdentifierPrediction(MIP)d.BimodalDualGeneration三、实验发表于EMNLP2021paper地址：https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.685.pd

知识的芬芳和温柔的力量全都拥有的小王同学·2023-01-25 13:25

【论文阅读笔记】3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training

论文地址：3Dhumanposeestimationinvideowithtemporalconvolutionsandsemi-supervisedtraining代码地址：VideoPose3D论文总结本文方法名为VideoPose3D，使用2D关键点序列（xi,yix_i,y_ixi,yi）预测某个时间点的3D关键点，大致就是使用一段2D坐标序列（而不是作用在2Dheatmap上）动作去

时光机ﾟ·2023-01-25 08:41

FastSppech2论文阅读

论文链接：FastSpeech2:FastandHigh-QualityEnd-to-EndTexttoSpeech文章目录摘要简介FastSpeech2、2s动机模型概述VARIANCEADAPTOR(方差适配器)DurationPredictor(持续时间预测)PitchPredictor(音调预测器)EnergyPredictor(能量预测器)FASTSPEECH2s文本到波形生成的挑战论文

zzfive·2023-01-25 07:21

论文阅读笔记-GT U-Net: A U-Net Like Group TransformerNetwork for Tooth Root Segmentation

目录摘要1.引言2.方法2.1U-netlikegrouptransformernetwork2.2.1理论层面2.2.2代码层面2.2Shape-sensitiveFourierDescriptorLossFunction2.2.1理论层面2.2.2代码层面3.结果3.1ToothRootSegmentationDataset3.2ImplementationDetails3.3实验结果3.4P

科研澡·2023-01-24 08:43

EEG-GNN论文阅读和分析：《EEG Emotion Recognition Using Dynamical Graph Convolutional Neural Networks》

《EEGEmotionRecognitionUsingDynamicalGraphConvolutionalNeuralNetworks》算法方案构建邻接矩阵：按照Fig.3，展示的空间关系，在两个EEG的通道上有连接或者没有连接，这些连接关系被用来构建GCNN的邻接矩阵。计算邻接矩阵的权重：AtypicaldistancefunctionwouldbetheGaussiankernelfunct

KPer_Yang·2023-01-24 08:09

论文阅读|POET

POET:End-to-EndTrainableMulti-InstancePoseEstimationwithTransformers目录AbstractIntroductionRelatedWorkTransformersinvisionandbeyondPoseestimationThePOETmodelPOETarchitectureCNNbackboneEncoder-Decodertr

xiaoweiyuya·2023-01-24 07:07

【论文阅读笔记】对比学习与语义分割

安联之夜·2023-01-24 07:22

KnowIT VQA:Answering Knowledge-Based Questions about Videos心得体会

untitled713·2023-01-23 13:46

【论文阅读】Conversational Memory Networkfor Emotion Recognition in Dyadic Dialogue Videos

论文题目：ConversationalMemoryNetworkforEmotionRecognitioninDyadicDialogueVideos论文链接：https://aclanthology.org/N18-1193/论文代码：conv-emotion/CMNatmaster·declare-lab/conv-emotion·GitHub前言自从Web2.0出现以来，对话视频已经通过电影

weixin_45420890·2023-01-23 10:05

【论文阅读】Multi-Modal Sarcasm Detection Based on Contrastive Attention Mechanism

论文标题：Multi-ModalSarcasmDetectionBasedonContrastiveAttentionMechanism来源：NLPCC2021论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.15153动机随着视频通信的普及，多模态场景分析受到了广泛关注。在目前的多模态反讽识别中，存在着一个关键的问题：如何对话语中存在的模态间的不一致性进行建模（例如，文本表达的是赞

weixin_45420890·2023-01-23 10:05

【论文阅读】Convolutional MKL Based MultimodalEmotion Recognition and Sentiment Analysis

论文标题：ConvolutionalMKLBasedMultimodalEmotionRecognitionandSentimentAnalysis论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/7837868摘要本文针对多模态情绪识别和情感分析的问题，提出了一种新的方法（深度卷积神经网络）从文本和视频的模态提取特征。并且设计了一个MultipleKernelL

weixin_45420890·2023-01-23 10:35

论文阅读一、Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis

论文题目：TensorFusionNetworkforMultimodalSentimentAnalysis来源：EMNLP_2017论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.07250.pdf论文代码https://github.com/Justin1904/TensorFusionNetworks为了解决模态内的动态不稳定，作者提出了一种新的模型TensorFusionN

Y-yun·2023-01-23 10:35

【论文阅读】Fusing Audio, Visual and Textual Clues for Sentiment Analysis from Multimodal Content

Motivations随着社交媒体的普及，用户倾向于用视频来表达他们对产品的看法，因此，单单只对文本进行情感识别已经满足不了现在的智能系统，而且视频数据中可能包含更多的线索，视频中的音频数据表达的是说话者的语气，而视觉数据传递的是面部表情，这反过来有助于理解用户的情感状态。因此作者提出了一种新的多模态情感分析方法，从音频、视觉和文本中提取不同的特征，然后分别采用特征级和决策级两种融合方式来对不同模

weixin_45420890·2023-01-23 10:05

【论文阅读】Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis

论文题目：TensorFusionNetworkforMultimodalSentimentAnalysis来源：EMNLP_2017论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.07250.pdf论文代码：https://github.com/Justin1904/TensorFusionNetworks摘要以往的多模态情感分析的工作中并没有直接考虑模态内和模态间的动态，而是执

weixin_45420890·2023-01-23 10:32

论文阅读：cvpr2020 行人重识别 Relation-Aware Global Attention

Relation-AwareGlobalAttentionforPersonRe-identification阅读笔记作者：ZhizhengZhang，CuilingLan，WenjunZeng，XinJin，ZhiboChen来源：CVPR2020文章链接：https://arxiv.org/pdf/1904.02998v1.pdf代码链接：https://github.com/microsof

zqx951102·2023-01-22 23:09

论文阅读：recent trends in deep learning based natural language processing

作者通过本文概述了2017年深度学习技术在NLP领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017年是NLP领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一趋势还会持续下去。转载：http://www.sohu.com/a/210427622_465975近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现

暴躁的猴子·2023-01-22 13:12

网络模型剪枝-论文阅读《Pruning Filters For Efficient Convnets》

之前的两篇分别讲了剪枝的权重剪枝和神经元剪枝，这篇是专门针对CNN卷积核进行剪枝的，还是挺有针对性和有效的，建议大家去看下原文。Introduction论文首先指出了现有剪枝网络的两个主要问题：一个是有些剪枝方法在剪枝后并不能减少计算时间，因为大多数的剪枝操作是在计算量不大的FC层完成的；另一个问题是，有些能剪枝CNN的方法在剪枝后需要使用单独的稀疏网络框架（BLAS）甚至专门的硬件上才能运行。所

AManFromEarth·2023-01-22 12:25

[论文阅读] (26) 基于Excel可视化分析的论文实验图表绘制总结——以电影市场为例

《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行，加油。前文详细介绍了向量表征系列文章，从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和Graph2vec，再到Asm2vec和Log2vec。这篇文章将描述Excel可视化分析的基本知识

Eastmount·2023-01-22 07:16

密文检索论文阅读

文章目录EnablingEfficientandGeometricRangeQueryWithAccessControlOverEncryptedSpatialData摘要系统模型、威胁模型和安全要求SystemModelThreatModelandSecurityRequirementsPRELIMINARIESSecurekNNComputationOrder-PreservingEncryp

Juli_Eyre·2023-01-21 19:41

Juli_Eyre·2023-01-21 19:10

基于自适应降噪的深度神经网络对抗图像检测【论文阅读】

近年来，许多研究表明，深度神经网络(DNN)分类器可能会被对抗性示例所欺骗，这种对抗性示例是通过对原始样本引入一些扰动来设计的。据此，提出了一些强大的防御技术。然而，现有的防御技术往往需要修改目标模型或依赖于攻击的先验知识。在本文中，我们提出了一种直接的方法来检测对抗图像的例子，它可以直接部署到现成的DNN模型未经修改。我们把对图像的扰动看作是一种噪声，并引入标量量化和平滑空间滤波两种经典的图像处

Juli_Eyre·2023-01-21 19:39

【论文阅读】Density estimation using Real NVP

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.9.17⏰最近更新时间：2022.9.17本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz文章目录前言@[toc]1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览自由阅读5.模型定义（原文第三章）5.1变量公式变化5.2耦合层5.3性质5.4掩盖卷积5.5组合耦合层5.6多尺度结

睡晚不猿序程·2023-01-21 16:32

【论文阅读】Hiding Images in Plain Sight： Deep Steganography

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.9.9⏰最近更新时间：2022.9.9本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz文章目录前言1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览自由阅读5.架构以及误差传播6.总结、预告6.1总结6.2预告1.内容简介论文标题：HidingImagesinPlainSight:

睡晚不猿序程·2023-01-21 16:31

【论文阅读】Invertible Denoising Network A Light Solution for Real Noise Removal

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.9.12⏰最近更新时间：2022.9.12本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz文章目录前言1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览自由阅读5.可逆去噪网络（原文第三章）5.1可逆神经网络5.2INN的去噪应用的困难5.3设计理念5.4网络结构6.实验部分（原文

睡晚不猿序程·2023-01-21 16:31

【论文阅读】StegaStamp: Invisible Hyperlinks in Physical Photographs

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.7.27⏰最近更新时间：2022.7.27本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz目录文章目录前言1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览4.1总结5.自由阅读5.1为了实现在现实世界的鲁棒性进行的训练（原文第三章）5.1.1透视变换5.1.2运动和失焦模糊5.1

睡晚不猿序程·2023-01-21 16:01

【超分辨率】《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》论文阅读...

1.摘要在图像超分辨领域，卷积神经网络的深度非常重要，但过深的网络却难以训练。低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了网络的表示能力。为了解决上述问题，作者提出了一个深度残差通道注意力网络（RCAN）。特别地，作者设计了一个残差中的残差（RIR）结构来构造深层网络，每个RIR结构由数个残差组（RG）以及长跳跃连接（LSC）组成，每个RG则包含一些残差块和短跳跃连

不可能打工·2023-01-21 15:57

论文阅读|ViTPose

ViTPose:SimpleVisionTransformerBaselinesforHumanPoseEstimation代码目录AbstractIntroductionMethodSimplevisiontransformerbaselines.Pretraining.Finer-resolutionfeaturemaps.ExperimentAblationstudyTheinfluence

xiaoweiyuya·2023-01-21 14:09

【论文阅读】LASOR: Learning Accurate 3D Human Pose and Shape Via Synthetic Occlusion-Aware Data and Neural

1.环境配置上1.1报错1.1.1opencvcv2.error:OpenCV(4.6.0)error:(-5:Badargument)infunction‘circle’Overloadresolutionfailed:Can’tparse‘center’.Sequenceitemwithindex0hasawrongtypeCan’tparse‘center’.Sequenceitemwith

weixin_50862344·2023-01-21 14:09

【论文阅读--实时语义分割】DDRNet：Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation

用于道路场景实时准确语义分割的深度双分辨率网络摘要语义分割是自动驾驶汽车理解周围场景的关键技术。现代模型的吸引力表现通常是以繁重的计算和漫长的推理时间为代价的，这对于自动驾驶来说是无法忍受的。使用轻量级架构（编码器-解码器或双通道）或对低分辨率图像进行推理，最近的方法实现了非常快速的场景解析，甚至在单个1080TiGPU上以超过100fps的速度运行。然而，这些实时方法与基于dilationbac

magic_ll·2023-01-21 09:48

综述论文阅读”A comprehensive survey on graph neural networks“（TNNLS2020）

论文标题Acomprehensivesurveyongraphneuralnetworks论文作者、链接作者：Wu,ZonghanandPan,ShiruiandChen,FengwenandLong,GuodongandZhang,ChengqiandPhilip,SYu链接：AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks|IEEEJournals&Magaz

不吃香菜的zbw·2023-01-21 09:00

（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

目标检测论文阅读：CornerNet

CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.01244代码链接：https://github.com/umich-vl/CornerNetECCV2018的paperlist已经更新，想要下载的可以去这儿找。本周介绍的正是ECCV2018上的CornerNet，这篇文章借鉴了人体关键点检测的思

littleYii·2023-01-20 15:19

推荐频道

VQA论文阅读

Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning论文阅读笔记

【论文阅读笔记】（2022 ECCV）Contrastive Positive Mining for Unsupervised 3D Action Representation Learning

【论文阅读笔记】（2021 CVPR）3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit

论文阅读笔记《AdaLAM: Revisiting Handcrafted Outlier Detection》

【论文阅读】一种包含同态加密、差分隐私、多方安全计算的FL隐私保护框架 Efficient and Privacy-Enhanced Federated Learning for Industrial

Deep Learning with Differential Privacy论文阅读笔记

Pedestrian Detection: The Elephant In The Room论文阅读笔记

论文阅读：PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning onPoint Sets in a Metric Space

论文阅读 + 复现：（LRCNs）Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description

《论文阅读》Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention

对话系统中的自然语言生成（NLG）

论文阅读“Semi-supervised learning with mixed-order graph convolutional networks”

【论文阅读】LIME概要及代码案例

Arxiv2019论文阅读《Generalizing Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild》

Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey 论文阅读笔记

CGAN:Conditional Generative Adversarial Nets论文阅读

论文解读：Multi-Modal Explicit Sparse Attention Networks for Visual Question Answering

论文阅读笔记“Attention-based Audio-Visual Fusion for Rubust Automatic Speech recognition”

【论文阅读】CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding

【论文阅读笔记】3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training

FastSppech2论文阅读

论文阅读笔记-GT U-Net: A U-Net Like Group TransformerNetwork for Tooth Root Segmentation

EEG-GNN论文阅读和分析：《EEG Emotion Recognition Using Dynamical Graph Convolutional Neural Networks》

论文阅读|POET

【论文阅读笔记】对比学习与语义分割

KnowIT VQA:Answering Knowledge-Based Questions about Videos心得体会

【论文阅读】Conversational Memory Networkfor Emotion Recognition in Dyadic Dialogue Videos

【论文阅读】Multi-Modal Sarcasm Detection Based on Contrastive Attention Mechanism

【论文阅读】Convolutional MKL Based MultimodalEmotion Recognition and Sentiment Analysis

论文阅读一、Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis

【论文阅读】Fusing Audio, Visual and Textual Clues for Sentiment Analysis from Multimodal Content

【论文阅读】Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis

论文阅读：cvpr2020 行人重识别 Relation-Aware Global Attention

论文阅读：recent trends in deep learning based natural language processing

网络模型剪枝-论文阅读《Pruning Filters For Efficient Convnets》

[论文阅读] (26) 基于Excel可视化分析的论文实验图表绘制总结——以电影市场为例

密文检索论文阅读

联邦学习相关论文阅读

基于自适应降噪的深度神经网络对抗图像检测【论文阅读】

【论文阅读】Density estimation using Real NVP

【论文阅读】Hiding Images in Plain Sight： Deep Steganography

【论文阅读】Invertible Denoising Network A Light Solution for Real Noise Removal

【论文阅读】StegaStamp: Invisible Hyperlinks in Physical Photographs

【超分辨率】《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》论文阅读...

论文阅读|ViTPose

【论文阅读】LASOR: Learning Accurate 3D Human Pose and Shape Via Synthetic Occlusion-Aware Data and Neural

【论文阅读--实时语义分割】DDRNet：Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation

综述论文阅读”A comprehensive survey on graph neural networks“（TNNLS2020）

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

目标检测论文阅读：CornerNet