better 第11页

GPT,GPT-2,GPT-3

www.cs.ubc.ca/~amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdfGPT-2:https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models

Rose sait·2022-12-20 11:00

IS ATTENTION BETTER THAN MATRIX DECOMPOSITION

ISATTENTIONBETTERTHANMATRIXDECOMPOSITION?原始论文：IsAttentionBetterThanMatrixDecomposition?|OpenReview代码：[Gsunshine/Enjoy-Hamburger:ICLR2021top3%]IsAttentionBetterThanMatrixDecomposition?(github.com)摘要目前s

Trouble..·2022-12-18 08:23

zotero导出bibtex

文章目录better-bibtex配合vscodebetter-bibtex安装better-bibtex插件可以设置better-bibtex导出的格式，参考参考导出bibtex可以导出一个实时更新的

GUSONGEN·2022-12-15 19:38

Vue调试神器vue-devtools配置 / 解决提示 Download the Vue Devtools extension for a better development experience

访问Vue页面，控制台提示：DownloadtheVueDevtoolsextensionforabetterdevelopmentexperience:https://github.com/vuejs/vue-devtools下载VueDevtools扩展以获得更好的开发体验：https://github.com/vuejs/vue-devtoolsvue-devtools工具下载链接：http

LMGD·2022-12-15 16:22

YOLO系列论文精度 & YOLOv2 and YOLO9000

、细粒度的特征、预选BetterAnchorBoxes所有的代码和预训练的模型都可以在线获得：YOLO:Real-TimeObjectDetection目录一、摘要二、结论三、介绍YOLO9000四、Better

Flying Bulldog·2022-12-14 00:27

【目标检测】单阶段算法--YOLOv2详解

论文题目：《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf一文读懂YOLOv1：YOLOv1一文读懂YOLOv3

姚路遥遥·2022-12-13 14:39

YOLO系列论文

YOLO系列论文YOLO-v1(YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection)链接:linkYOLO-v2(YOLO9000:Better,Faster

AFILAFS·2022-12-13 07:58

YOLOv3: An Incremental Improvement 论文详细解读

网络架构前言对应YOLOv1论文解读：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection（Yolov1）论文详细解读YOLOv2论文解读：YOLO9000:Better

码农研究僧·2022-12-12 20:14

Spatio temporally Action Detection Location 系列(2) :A Better Baseline for AVA

SpatiotemporallyActionDetectionLocation系列（2）：ABetterBaselineforAVA一简介二ModelandApproach三Experiments：四与ava不同：五不同配置影响：六I3D结构:七code一简介这篇论文很短，提供了一个改进的方法，流程也更为简单，本文还是主要介绍模型框架.我们在AVA数据集上引入了一个简单的动作本地化基线。该模型建立

huyouni110·2022-12-08 05:54

写好C＃代码的技巧

原文包含以下三篇文章：《编写更好的C＃代码简介》https://www.pluralsight.com/guides/introduction-to-writing-better-csharp-code

溪源More·2022-12-05 21:13

Frequency Domain Image Translation: More Photo-realistic, Better Identity-preserving 论文笔记

作者信息当前要解决的问题基于GAN的方法使得图像到图像的翻译发生了巨大的变化，然而在使用源图像和参考图像合成新图像的任务中，现有的方法存在问题，即：合成后的图像缺乏保留源域identity（标识或身份）的能力，导致合成图像过度适应参考域，失去重要的结构特征，导致视觉效果不理想解决方法提出了一种基于频率域的图像翻译框架FDIT，利用频率的信息来增强图像生成过程主要思想：将图像分解为低频和高频成分，并

鱼汁一蘸·2022-12-05 21:51

【YOLOv1原文+翻译】You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection

我系统的从V1开始整理出稿，传送门：【YOLOv1原文+翻译】YouOnlyLookOnceUnified,Real-TimeObjectDetection【YOLOv2原文+翻译】YOLO9000:Better

MAKE ELEPHANT FLY·2022-12-03 10:38

Making better mistakes -- Mistake severity issues

Contents[CVPR2020]Makingbettermistakes:LeveragingclasshierarchieswithdeepnetworksIntroductionMethodFrameworkandrelatedworkHierarchicalcross-entropy(HXE)SoftlabelsEvaluationMetrics-Hierarchicalmeasures

连理o·2022-12-02 17:08

程序人生：为什么软件工程师是更好的CEO？

原文：https://iism.org/article/so-why-are-software-engineers-better-ceos-60翻译：36kr神译局比较长，非常推荐逐字读完，从一开始，我们就选择使用华尔街衡量一个优秀

IT技术分享社区·2022-12-02 13:41

YOLO9000 Better, Faster, Stronger

文章目录YOLO9000:Better,Faster,Stronger学习笔记摘要1.介绍2.更好的3.更快的4.更强大的总结YOLO9000:Better,Faster,Stronger学习笔记摘要yolo9000

小梦人心·2022-12-02 11:13

[半监督学习] Mean teachers are better role models

此前的TemporalensemblingModel中存在一个问题,即在每个epoch只进行一次EMA,因此在学习大型数据集时,TemporalEnsembling成变得比较笨拙,且无法实现模型的在线训练.为了克服这个问题,文中提出了MeanTeacher,能在每个epoch中的每个step进行模型权重的EMA.也就是将原来计算输出向量z~\tilde{z}z~的过程变成了计算整个网络的参数θ\t

码侯烧酒·2022-12-01 14:27

小样本关系分类（原型学习）：Better Few-Shot Relation Extraction with Label Prompt Dropout

BetterFew-ShotRelationExtractionwithLabelPromptDropoutcoreidea在小样本关系分类中，prompt信息是relationname是信息，这篇文章为了保持train和test的一致性，将train中的一些relationname信息删除掉了。（相反，我们提出了一种称为标签提示剔除的新方法，它在学习过程中随机剔除了标签描述）Modelintro

等景，不如找景·2022-12-01 11:54

yolo2

出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25167153分析的比较细致，直接看原文，图不完整本文是对YOLO9000:Better,Faster,Stronger（项目主页）的翻译

麦兜ppig·2022-12-01 08:35

YOLO2

本文是对YOLO9000:Better,Faster,Stronger（项目主页）的翻译。加了个人理解和配图。内容参考了YOLOv2论文笔记-Jesse_Mx。水平有限，错误之处欢迎指正。

mljsuc·2022-12-01 08:34

YOLO2详解

本文是对YOLO9000:Better,Faster,Stronger（项目主页）的翻译。加了个人理解和配图。内容参考了YOLOv2论文笔记-Jesse_Mx。水平有限，错误之处欢迎指正。

Bixiwen_liu·2022-12-01 08:26

时空序列预测：SimVP: Simpler yet Better Video Prediction解读

github代码地址：GitHub-ryok/SimVP-Simpler-yet-Better-Video-Prediction文章地址：SimVP:SimplerYetBetterVideoPredicti

时间序列预测_涛·2022-11-30 14:21

周报（1121-1127）

本周学习小结：本周学习了yolov2，yolov2基于yolov1改进而来，与上一版本对比：better、faster、stronger，极大改善了yolov1对图像定位不准确、召回率低的缺点。

上一站茶山刘·2022-11-29 16:25

sklearn学习笔记之metrics

本文基于以下链接:sklearn中文文档，sklearn官网模型选择Interfacemake_scorersklearn.metrics.make_scorer(score_func,*,greater_is_better

可大侠·2022-11-29 01:28

[译]make_scorer()

sklearn.metrics.make_scorersklearn.metrics.make_scorer(score_func,greater_is_better=True,needs_proba=

quantLearner·2022-11-29 01:57

多任务全景感知YOLOPv2:目标检测、freespace、车道线

论文：YOLOPv2:Better,Faster,Stro

@BangBang·2022-11-28 22:07

YOLO算法(You Only Look Once)系列讲解与实现（待完善）

文章目录前言一、指标分析1.mAP(meanAveragePrecision)2.IOU二、YOLO1.YOLO-v1（1）步骤（2）网络结构（3）损失函数（4）存在问题2.YOLO-v2（1）新的尝试-Better

好奇小圈·2022-11-26 21:41

目标检测模型 YOLO系列

目标检测模型YOLO系列文章目录目标检测模型YOLO系列YOLOv1一、背景二、YOLO模型主要思想模型结构损失函数三、优缺点四、参考YOLOv2与YOLO9000YOLO9000:Better,Faster

王心远·2022-11-26 18:42

论文阅读-可变形卷积v2: More Deformable, Better Results

论文地址：DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults工程地址：github链接1.介绍可变形卷积能够很好地学习到发生形变的物体，但是论文观察到当尽管比普通卷积网络能够更适应物体形变，可变形卷积网络却可能扩展到感兴趣区域之外从而使得不相关的区域影响网络的性能，由此论文提出v2版本的可变形卷积神经网络(DCNv2)，通过更有效的建模能力和训练

不会算命的赵半仙·2022-11-26 07:01

学习笔记：The Best of MySQL Forum

Better'isbasedonhowgoodIthingtheanswerwas.(Iwrotemany,butnotall,ofthebetteranswers.)

weixin_30340745·2022-11-26 01:14

YOLO v2总结

yolo9000Better,Faster,StrongerYOLOv2:Better,Faster,Stronger论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf项目地址

uncle_ll·2022-11-25 06:38

YOLO v2算法详解

论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger优势：YOLO9000能够预测超过9000个不同类别。

‘Atlas’·2022-11-25 06:08

【目标检测-YOLO】YOLO_V2

yolov2论文分为两部分：yolov2（Better,Faster）和yolo9000（Stronger）。本文不讨论yolo9000内容。

理心炼丹·2022-11-25 06:37

DeblurGAN-v2: Deblurring (Orders-of-Magnitude) Faster and Better 图像去模糊

目录Abstract1.Introduction2.Relatedwork2.1.ImageDeblurring2.2.Generativeadversarialnetworks3.DeblurGAN-v2Architecture3.1.FeaturePyramidDeblurring特征金字塔3.2.ChoiceofBackbones:Trade-offbetweenPerformanceand

CV小Rookie·2022-11-24 21:53

YOLO系列论文精读

YOLO系列论文精读YOLOV11）实现2）详细解读总结YOLOV2/90001）Better：2）Faster：3）Stronger：总结YOLOV3YOLOV41）Bagoffreebies：2）Bagofspecials

就是AT·2022-11-24 10:08

解决nodejs报digital envelope routines::unsupported错误的方法

这两天准备在github上找一个vue3的后台框架学习一下，后来找到一个vue-admin-better这个VUE3开发后台框架，感觉不错，准备安装了跑起来看一看效果就运行npmrunserve结果就报一堆错误

北漂燕郊杨哥·2022-11-24 08:48

YOLOv2对于YOLOv1的提升

YOLOv2对于YOLOv1的提升主要在于Better（更准确）BatchNormalization（批标准化）HighResolutionClassifier（高分辨率的分类器）ConvolutionalWithAnchorBoxesDimensionClustersDirectlocationprediction

郁彼*·2022-11-24 07:16

DAB-DETR: DYNAMIC ANCHOR BOXES ARE BETTER QUERIES FOR DETR翻译

点击下载论文代码摘要我们在本篇论文中展示一种新颖的查询公式，即在DETR上使用动态锚框(DEtectionTRansformer)并深入了解查询在DETR中的作用。这种新公式直接使用盒子坐标作为Transformer解码器中的查询并动态的逐层更新他们。使用方框坐标不仅有助于使用显式位置先验来改进特征相似性查询，消除DETR中训练收敛缓慢的问题，而且允许我们使用方框宽度和高度信息调整位置注意力图。这

jjw_zyfx·2022-11-23 23:10

DAB-DETR:Dynamic Anchor Boxes Are Better Queries for DETR阅读笔记

DAB-DETR阅读笔记(一)Title(二)Summary(三)ProblemStatement(四)Method4.1为什么位置先验能够加速训练?4.2本文的主要工作4.2.1直接学习anchorboxes4.2.2AnchorUpdate4.2.3Width&Height调制高斯核4.2.4温度系数的调整(五)Experiments(六)Conclusion(七)Notes(一)Title论

不知道叫啥好一点·2022-11-23 23:04

YOLO9000: Better, Faster, Stronger 论文学习笔记

论文基本信息标题：YOLO9000:Better,Faster,Stronger作者：JosephRedmon,AliFarhadi机构：UniversityofWashington来源：CVPR时间：

长歌丶采薇·2022-11-23 11:08

【目标检测】AAAI20 - 提升边界框回归《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》

文章目录初识相知回顾参考初识目标检测框有分割和定位两个任务，其中对于定位任务采用的损失通常为lnl_nln范式，但这种形式的损失并不是最佳选择（无法达到最优的IoU指标）。那是不是可以直接采用IoU作为损失呢？其损失函数形式如下所示：看起来不错，直接针对关注的指标进行优化，但实际上IoU损失的应用范围有限，其只能在gt与预测框重叠的时候有效。因为如果两个框不重叠，无论它们距离多远，其值永远为0，无

我是大黄同学呀·2022-11-22 22:09

YOLOv2论文笔记

前些天把yolov1论文学习完（yolov1论文笔记_crlearning的博客-CSDN博客），今天分享一下yolov2的论文（YOLO9000：Better，Faster，Stronger），主要是对

crlearning·2022-11-22 04:24

YOLOV2论文详解

本文主要介绍了YOLOV2的Better和Faster部分1.BetterYOLOV1存在如下两个缺点：定位误差大与基于regionproposal的方法相比，召回率低因此，我们集中提高定位准确性和召回率

何如千泷·2022-11-22 04:12

ICCV2021 频域图像翻译 Frequency Domain Image Translation: More Photo-realistic, Better Identity-preserving

FrequencyDomainImageTranslation:MorePhoto-realistic,BetterIdentity-preserving[pdf][github]Figure1:ImagetranslationresultsoftheFlickermountainsdataset.Fromleftcolumntoright:weshowthesourceimages,refere

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-21 14:12

YOLO系列文章阅读--yolov2

Better使用的提升方法。BatchNormalization批处理规范化大大提高了收敛性，同时消除了对其他形式的规范化的需要。通

DouRainBbow·2022-11-21 10:49

YOLO v2原理与代码解析

目录YOLOv1的缺点YOLOv2相比于v1做的改进Darknet-19LossReference论文《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》代码https://github.com

00000cj·2022-11-21 00:56

YOLOPv2: Better, Faster, Stronger for Panoptic Driving Perception（翻译）

YOLOPv2来啦|YOLOv7结合YOLOP的多任务版本，超越YOLOP以及HybridNets注：这篇文章相较于YOLOP改动较少，主干网络改为E-ELAN、可行驶区域分割分支接在主干网络的末端、车道线损失函数改为FocalLoss+DiceLoss和采用了反卷积。所以没有全文翻译。摘要在过去的十年中，多任务学习方法在解决全视驾驶感知问题方面取得了良好的效果，提供了高精度和高效的性能。在为计算

贰叁z·2022-11-20 22:27

Helper-based Adversarial Training: Reducing Excessive Margin to Achieve a Better Accuracy vs. Robust

文章研究了深度网络在对抗训练中引起的决策边界的变化，文章发现，对抗训练会导致某些对抗性的边界无端增加，从而损害准确性，基于这种现象，本文提出了一种新的的算法：Helper-basedAdversarialTraining（HAT）。通过在训练过程中加入额外的错误标记来减少这种影响，我们提出的方法在不影响鲁棒性的情况下，提高了显著的精度，与现有的防御相比，他在准确性和鲁棒性之间取得了更好的权衡。本文

你今天论文了吗·2022-11-20 19:10

YOLO系列算法原理讲解----（2）Yolov2/Yolo9000算法

YOLOV2/YOLO9000YOLO9000:Better,Faster,StrongerCVPR2017,BestPaperHonorableMention引入了anchorbox的思想（改进直接回归的粗糙做法

奔跑的小仙女·2022-11-20 11:14

Two are Better than One: Joint Entity and Relation Extraction with Table-Sequence Encoders

TwoareBetterthanOne:JointEntityandRelationExtractionwithTable-SequenceEncoders命名实体识别和关系提取是两个重要的基本问题。为了同时解决这两个任务，已经提出了联合学习算法，其中许多算法将联合任务作为一个填表问题。然而，他们通常专注于学习一个单一的编码器（通常是以表的形式学习表示）来捕捉同一空间内两个任务所需的信息。我们认为

梦在远方☯·2022-11-19 22:23

Two are Better than One Joint Entity and Relation Extraction with Table-Sequence Encoders

TwoareBetterthanOne:JointEntityandRelationExtractionwithTable-SequenceEncoders两个都比一个好：表序编码器的联合实体和关系提取codeAbstract对于联合实体关系抽取，许多研究者将联合任务归结为一个填表问题，他们主要专注于学习单个编码器来捕获同一空间内的两个任务所需的信息(一个表抽取实体和关系)。作者认为设计两个不同的

自然语言处理CS·2022-11-19 22:41

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