cs.CV论文笔记第15页

论文笔记（1）

《问答系统研究综述》毛先领+,李晓明北京大学信息科学技术学院,北京1008712012年的论文一、问答系统的分类问答系统包括三个主要部分：问题分析，信息检索和答案抽取。-从问题来划分：限定领域的问答系统、开放领域的问答系统-从数据来来划分：处理结构数据（半结构数据）的问答系统、处理无结构数据的问答系统-从答案纬度来划分：抽取式问答系统、产生式问答系统二、基于结构化的问答系统其主要思想就是把问题转化

一生太久只争朝夕·2023-07-28 09:30

论文笔记--GloVe: Global Vectors for Word Representation

论文笔记--GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1两种常用的单词向量训练方法3.2GloVe3.3模型的复杂度4.文章亮点

Isawany·2023-07-28 09:44

论文笔记--FEDERATED LEARNING: STRATEGIES FOR IMPROVING COMMUNICATION EFFICIENCY

论文笔记--FEDERATEDLEARNING:STRATEGIESFORIMPROVINGCOMMUNICATIONEFFICIENCY1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1联邦学习(federatedlearning

Isawany·2023-07-28 09:43

论文笔记：Fine-Grained Urban Flow Prediction

2021WWW1intro细粒度城市流量预测两个挑战细粒度数据中观察到的网格间的转移动态使得预测变得更加复杂需要在全局范围内捕获网格单元之间的空间依赖性单独学习外部因素（例如天气、POI、路段信息等）对大量网格单元的影响非常具有挑战性——>论文提出了时空关系网（STRN）来预测细粒度的城市流量骨干网络用于学习每个网格单元的高级表示全局关系模块（GloNet）捕获全局空间依赖性元学习器将外部因素和土

UQI-LIUWJ·2023-07-28 09:10

[论文笔记]DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

题目：DeepFool:asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks地址：https://arxiv.org/abs/1511.04599代码：https://github.com/lts4/deepfoolDeepFoolDeepFoolforbinaryclassifiersDeepFoolformulticlassclassifiers参考

wangxiaoguang·2023-07-27 08:16

[论文笔记] CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU

Honda,Hiroto,andYusukeUchida.“CLRerNet:ImprovingConfidenceofLaneDetectionwithLaneIoU.”arXivpreprintarXiv:2305.08366(2023).2023.05出的一篇车道线检测的文章,效果在CULane,CurveLanesSOTA文章目录简介LaneIoULineIoU存在问题为什么使用LaneI

zhwangye·2023-07-27 08:49

论文笔记|AAAI2023：ESPT: A Self-Supervised Episodic Spatial Pretext Task for Improving Few-Shot Learning

这篇论文的题目是ESPT:ASelf-SupervisedEpisodicSpatialPretextTaskforImprovingFew-ShotLearning，提出了用于改善小样本学习的自监督episodic空间代理任务论文接收：AAAI2023论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.13287代码地址：https://github.com/Whut-YiRong/

李问号·2023-07-27 07:20

论文笔记|CVPR2023:Supervised Masked Knowledge Distillation for Few-Shot Transformers

这篇论文的题目是用于小样本Transformers的监督遮掩知识蒸馏论文接收：CVPR2023论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.15466.pdf代码链接：https://github.com/HL-hanlin/SMKD1Motivation1.ViT在小样本学习（只有少量标记数据的小型数据集）中往往会过拟合，并且由于缺乏归纳偏置而导致性能较差；2.目前很多方法使用

李问号·2023-07-27 07:50

论文笔记--Skip-Thought Vectors

论文笔记--Skip-ThoughtVectors1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1SkipThoughtVectors3.2词表拓展4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题

Isawany·2023-07-26 05:28

论文笔记-Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(CLIP)

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020博客：https://openai.com/blog/clip/代码：https://github.com/OpenAI/CLIP论文精读：https://www.bilibili.com/video/BV1SL4y1s7LQ?share_source=copy_webOpenAI提出的CLIP方法很简单，效果却很好，预训练

升不上三段的大鱼·2023-07-25 21:31

Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning论文笔记

动机本文主要在于设计一个通用的关系抽取器，即学到一个合适的关系的表达，可以对任意关系建模。之前的工作，如利用SurfaceForm来表示关系，或者借助知识库中关系的定义，但这两类方案都需要事先定义好关系，泛化能力较弱。本文受到word2vec中的分布式假设（Harris’distributionalhypothesis）的启发，想利用上下文将关系编码成一个固定长度的向量。这就将关系抽取的问题，转变

有莘不殁·2023-07-25 19:50

[论文笔记] LLM数据集——金融数据集

一、chatglm_金融ModelScope魔搭社区请将modelscopesdk升级到v1.7.2rc0，执行：pip3install"modelscope==1.7.2rc0"-f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html#方式1gitclonehttp://www.modelscope.cn/data

心心喵·2023-07-25 16:01

[论文笔记] chatgpt系列 2.3 DeepSpeed-chat SFT训练

accelerate+deepspeed多机多卡训练的两种方法-知乎单节点训练：#Moveintothefirststepofthepipelinecdtraining/step1_supervised_finetuning/#Runthetrainingscriptbashtraining_scripts/single_gpu/run_1.3b.sh＃Evaluatethemodelbashev

心心喵·2023-07-25 16:31

论文笔记--Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classific

论文笔记--KnowledgeablePrompt-tuning:IncorporatingKnowledgeintoPromptVerbalizerforTextClassification1.文章简介

Isawany·2023-07-25 15:15

论文笔记--Distilling the Knowledge in a Neural Network

论文笔记--DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1SoftTarget3.2蒸馏Distillation4.文章亮点5.

Isawany·2023-07-25 15:43

论文笔记 | HyperNet: Towards Accurate Region Proposal Generation and Joint Object Detection

作者TaoKongAnbangYaoYurongChenFuchunSun摘要本文提出了一种HyperNet，同时用于处理regionproposal和objectdetection。Hyper特征是将各层featuremaps的特征聚集然后统一到一个空间。在cpu上处理速度是5fps。1Introduction首先说了Rcnn到Fasterrcnn的情况，指出Fasterrcnn对于小物体很st

bea_tree·2023-07-25 08:27

论文笔记--ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities

论文笔记--ERNIE:EnhancedLanguageRepresentationwithInformativeEntities1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1模型框架3.2K-Encoder

Isawany·2023-07-24 20:16

论文笔记--Won’t Get Fooled Again: Answering Questions with False Premises

论文笔记--Won’tGetFooledAgain:AnsweringQuestionswithFalsePremises1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1大模型面对FPQs的表现3.2FalseQAs

Isawany·2023-07-24 20:15

Factorization Machines(论文笔记)

样例一：一个简单的例子,train是一个字典，先将train进行“one-hot”coding，然后输入相关特征向量，可以预测相关性。frompyfmimportpylibfmfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerimportnumpyasnptrain=[{"user":"1","item":"5","age":19},{"user"

Knight840·2023-07-24 20:04

Ubuntu20.04系统Mip-NeRF代码复现（pytorch）

几乎都在35左右）bebeal/mipnerf-pytorch（训练、渲染视频、导出mesh，比较顺利）本篇文章复现的是这个项目给出一些关于Mip-NeRF原理讲解的博客：mip-NeRFMip-NeRF论文笔记

XINYU W·2023-07-24 14:39

论文笔记：日志解析Drain

Drain:AnOnlineLogParsingApproachwithFixedDepthTree1.背景一般的数据挖掘模型所需要的数据为结构性数据(listormatrix)。原始日志通常是非结构化的，因此解析日志的目标为将非结构化的文本转化为结构化的数据。传统的日志解析方法依赖于正则表达式(regularexpressions)。但是正则表达式需要人工编写，需要大量人力，以及需要维护模板更新

不会心跳·2023-07-23 08:34

检测论文综述（一） : 从RCNN到Mask-RCNN

对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN,fast-RCNN,faster-RCNN,mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。

Junr_0926·2023-07-23 00:17

STAR: A Structure-aware Lightweight Transformer for Real-time Image Enhancement2021ICCV低光图像增强论文笔记

STAR:AStructure-awareLightweightTransformerforReal-timeImageEnhancement用于实时图像增强的结构感知轻量级Transformer发表于2021ICCV发表于2021年ICCVPDF：pdfCode：github代码基于pytorchmaketrade-offsbetweenmodelflexibilityandcomputatio

丫丫爱吃·2023-07-20 10:46

【论文笔记】Graph Neural Networks for Recommender Systems: Challenges, Methods, and Directions

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2109.12843.pdf本文是清华李勇和中科大何向南组最新的推荐中GNN综述推荐系统的发展历程浅层模型早期的推荐模型主要通过计算交互的相似度来捕获协同信号，之后随着Netflix比赛中矩阵分解模型的大放异彩，推荐系统被转化为表示学习问题。神经网络模型浅层的模型不足以建模复杂的用户行为和大量数据输入，以神经协同过滤NCF，深度因子分解机Dee

·2023-07-20 07:54

【论文笔记】CIKM‘22 ＆ Amazon | (Navip) 推荐系统中图神经网络的去偏邻域聚合

目录1.Introduction2.RelatedWork2.1基于GNN的推荐2.2逆倾向评分IPS3.模型3.1Navip4.实验结果本文是亚马逊在CIKM2022的一篇工作论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.08847.pdf问题图形神经网络(GNN)对于曝光偏差的脆弱性导致模型偏差，产生次优推荐效果。之前工作的不足只在损失函数中应用IPS，但对GNN的邻域聚合关

·2023-07-20 07:54

【论文笔记】Beyond Low-frequency Information in Graph Convolutional Networks

文章目录1.Abstract2.Introduction低频和高频信号作用FAGCN怎么设计3.AnExperimentalInvestigation4.Model4.1filter定义4.2Aggregation4.3Problemsofsignalcombination4.4SpatialvisionofFAGCN4.5系数αijG\alpha_{ij}^{G}αijG4.6模型整体框架FAG

·2023-07-20 07:24

【论文笔记】Factorizable Graph Convolutional Networks

文章目录1.Abstract2.Method2.1DisentanglingStep2.2AggregationStep2.3MergingStep3.总体架构4.超参数的设置FactorizableGraphConvolutionalNetworks，FactorGCN，可分解图卷积网络1.Abstract在许多真实的图中，节点之间的多个异质关系被混合并折叠成一条边。在社交网络的情况下，两个人可

·2023-07-20 07:23

【论文笔记】K-plet Recurrent Neural Networks for Sequential Recommendation

原文：K-pletRecurrentNeuralNetworksforSequentialRecommendation（本文只是略读，所以笔记只记录了主要的思想，更多的细节还需看原文）背景一般推荐忽略时间因素，将用户的历史行为表示为一个集合，利用矩阵分解技术获取用户兴趣。序列推荐主要考虑用户的评分和购买行为马尔科夫链：序列转化为转移图，融合矩阵分解，难以对长期依赖性建模基于循环神经网络的方法：只对

·2023-07-20 07:53

LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation 论文笔记

目录1.简介1.1背景介绍1.2摘要1.3主要贡献2.准备工作2.1NGCF2.2对NGCF的实证探索3.LightGCN模型3.1LightGraphConvolution(LGC)3.2层组合和模型预测3.3矩阵表示4.实验4.1比较方法4.2和NGCF的性能比较4.3消融和有效性分析4.3.1层组合的影响4.3.2对称开方归一化的影响1.简介1.1背景介绍图卷积网络中的最常见的设计，特征变换

·2023-07-20 07:53

【论文笔记】KDD2019 | KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

·2023-07-20 07:50

《CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages》论文笔记

论文来源：EMNLP-2020 论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.08155 ⭐相关预训练模型在huggingface官网可以搜到，论文也公布了相应github链接。主要内容：传统的bert是面向自然语言的预训练模型，而codebert则是一个双模态的新型预训练模型，也是基于transformer的网络架构，它是面向自然语言和编程语言（包含6种编程语言）。预训练

#苦行僧·2023-07-19 23:18

Markdown 实现页内跳转

Markdown实现页内跳转在使用Markdown做一些论文笔记或者说写文档时,通常会出现这样一种情况。

一条菜鸟鱼·2023-07-19 12:39

Learning to cartoonize using white-box cartoon representations

论文笔记--漫画生成--White-boxCartoonRepresentations-知乎论文LearningtoCartoonizeUsingWhite-boxCartoonRepresentations

Kun Li·2023-07-19 11:14

论文笔记--OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning

论文笔记--OpenPrompt:AnOpen-sourceFrameworkforPrompt-learning1.文章简介2.文章概括3文章重点技术4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：OpenPrompt

Isawany·2023-07-19 07:28

12.30阅读论文笔记：Physics-Informed Neural Networks for Power Systems

Physics-InformedNeuralNetworksforPowerSystemsGeorgeS.Misyris,AndreasVenzkeandSpyrosChatzivasileiadisPhysicsInformedNeuralNetworks:自动微分:神经网络输出相对于输入的导数可以在训练过程中计算物理系统的微分代数模型可以包含在神经网络训练中神经网络现在可以利用实际物理系统的知

HJ·2023-07-18 12:22

万字长文解读图像超分辨率 Real-ESRGAN 论文笔记+代码阅读

目录一、介绍二、重点创新1.ESRGAN2.Real-ESRGAN三、生成器结构1.整体结构2.RRDB结构四、判别器结构五、高阶退化模型六、损失函数1.生成模型损失函数2.判别模型损失函数一、介绍超分辨率(Super-Resolution)指通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程。通俗的说就是在保持原图像清晰度不变的前提下，将图像放大。使用

小殊小殊·2023-07-18 11:43

论文笔记：MPRNet: Multi-Stage Progressive Image Restoration

love_lqz·2023-07-18 11:11

【论文笔记】图像修复MPRNet:Multi-Stage Progressive Image Restoration 含代码解析

目录一、介绍二、使用方法1.推理2.训练三、MPRNet结构1.整体结构2.CAB(ChannelAttentionBlock)3.Stage1Encoder4.Stage2Encoder5.Decoder6.SAM(SupervisedAttentionModule)7.ORSNet(OriginalResolutionSubnetwork)四、损失函数1.CharbonnierLoss2.Ed

小殊小殊·2023-07-18 11:08

[论文笔记]Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks

题目：TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks地址：https://arxiv.org/abs/1608.04644代码：https://github.com/carlini/nn_robust_attacksC&WObjectivefunctionBoxconstraintsProjectedgradientdescentClippedgrad

wangxiaoguang·2023-07-17 21:41

YOLO系列学习

论文学习】收藏夹里面DeepLearningPapersTranslation(CV)论文阅读：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetectionYOLOv2论文笔记

孟孟单单·2023-07-17 08:29

图像修复论文整理

[1]ContextEncoders:FeatureLearningbyInpainting(CVPR2016)参考文章：图像修复论文笔记:ContextEncoders:FeatureLearningbyInpainting

牛奶芝麻·2023-07-17 02:06

论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction

2017AAAI使用时空残差网络ST-ResNet进行城市区域流入流出客流量预测1研究对象城市客流流入流出根据经纬度将城市划分为网格I×J1.1难点空间依赖性时间依赖性外部影响2模型3实验北京出租车数据+纽约自行车数据评价指标：RMSE

UQI-LIUWJ·2023-07-16 19:45

论文笔记--DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter

论文笔记--DistilBERT,adistilledversionofBERT:smaller,faster,cheaperandlighter1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1知识蒸馏3.2DistilBERT4

Isawany·2023-07-16 18:57

论文笔记--PTR: Prompt Tuning with Rules for Text Classification

论文笔记--PTR:PromptTuningwithRulesforTextClassification1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1Pre-training&Fine-tuning&Prompt-basedFineTuning3.2PTR