end-to-end 第5页

MoCo 论文详解

目录一、自监督学习和对比学习1、自监督学习2、对比学习二、MoCo论文1、模型流程2、本文创新点1）队列作为字典2）动量更新3、与end-to-end和memorybank的比较1）end-to-end2

flow筝·2022-12-13 12:15

XGBoost的安装与介绍

xgboost的优点，几个关键词：scalable，end-to-end，usedwidely，sparsity-aware。先不用管这些花里胡哨的优点，我们就关注XGBoost是怎么发展起来的

zcg1942·2022-12-12 21:27

论文：TransVG: End-to-End Visual Grounding with Transformers

作者Abstract在本文中，我们提出了一个简洁而有效的基于转换的视觉基础框架，即TransVG，以解决将语言查询与图像上相应区域的基础任务。最先进的方法，包括两阶段或一阶段的方法，依赖于一个复杂的模块和手动设计的机制来执行查询推理和多模式融合。然而，在融合模块设计中，由于查询分解和图像场景图等机制的参与，使得模型很容易过度适应特定场景的数据集，限制了视觉语言环境之间的充分交互。为了避免这种警告，

小仙女呀灬·2022-12-12 19:26

【DETR用于3D目标检测】3DETR: An End-to-End Transformer Model for 3D Object Detection

3DETR:AnEnd-to-EndTransformerModelfor3DObjectDetection论文简介：具体实现：基本框架编码器解码器非参数查询嵌入3DETR-m边界框的参数化和预测：集合匹配和损失函数：可视化：对比实验：消融实验：论文简介：本文提出了基于端到端的3D目标检测模型，并提出了具有非参数查询和傅里叶位置嵌入的Transformer。通过大量的实验发现，3DETR在具有挑战

BIT可达鸭·2022-12-10 18:02

DETR系列之 MDETR - Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding 论文笔记

DETR系列之MDETR-ModulatedDetectionforEnd-to-EndMulti-ModalUnderstanding论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作四、方法4.1背景4.1.1DETR4.2MDETR4.2.1架构4.2.2训练SofttokenpredictionContrastivealignment五、实验5.1合成图像模型监督训练结果5.2自然图像5.2

乄洛尘·2022-12-10 18:00

wave-u-net：端到端（end-to-end）音源分离 1806

https://arxiv.org/pdf/1806.03185.pdf文章目录一、ABSTRACT二、INTRODUCTION三、RELATEDWORK四、WAVE-U-NET1.避免由于上采样造成aliasingartifact（扭曲具有人工伪造的痕迹=>嗡嗡的杂音？）2.体系结构的改进Differenceoutputlayer（差分输出层）Predictionwithproperinputc

舒克儿不开飞机·2022-12-10 08:25

MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with TRansformer

MOTR论文标题：MOTR:End-to-EndMultiple-ObjectTrackingwithTRansformer论文地址：http://arxiv.org/abs/2105.03247论文源码：https://github.com/megvii-model/MOTR收录入CVPR2021Introduction这篇论文中，作者提出了MOTR，一个真正的完全端到端的跟踪框架。MOTR能够

Fwenxuan·2022-12-09 07:56

《End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers》论文笔记

这是个人的学习笔记，如有侵权，请联系本人。还在更新代码摘要车道线检测的过程可以视为近似曲线，如今Thepopularpipeline分两步解决-特征提取加上后处理这种方法虽然很有用，但是效率不高，并且在处理图片上下文信息和车道的细长结构存在缺陷。为了解决这些问题，本文提出了一种端到端的直接输出车道形状模型参数的方法，能学习更丰富的结构和上下文信息。该模型基于车道线结构和摄像机姿态建立，为网络输出参

Good@dz·2022-12-09 02:17

BMVC-2021-DETR: End-to-End Object Detection with Transformers 阅读笔记

目录DETR整体架构BackboneTransformerencoderTransformerdecoderPredictionfeed-forwardnetworks(FFNs)AuxiliarydecodinglossesQUOTE论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872代码地址：https://github.com/facebookresearch/deth

菜菜子hoho·2022-12-08 11:28

【代码复现】NER之GlobalPointer解析

前言在NER任务中，主要分为三类实体：嵌套实体、非嵌套实体、不连续实体，今天分享方法以end-to-end的方式解决前两个问题，GlbalPointer，它利用全局归一化的思路来进行命名实体识别（NER

桐原因·2022-12-08 10:24

车道线检测--Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach

TowardsEnd-to-EndLaneDetection:anInstanceSegmentationApproachInIEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV’18)https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection以前的CNN网络将所有的车道线检测出来，没做区分，需要后续处理区分出不同的车道线。

O天涯海阁O·2022-12-08 01:05

车牌检测识别--Towards End-to-End Car License Plates Detection and Recognition with Deep Neural Networks

TowardsEnd-to-EndCarLicensePlatesDetectionandRecognitionwithDeepNeuralNetworkshttps://arxiv.org/abs/1709.08828本文使用CNN网络来进行车牌检测和识别，一个网络完成端对端训练，检测和识别不用分离。Thewholeframeworktakes0.3−0.4secondperimageonaTi

O天涯海阁O·2022-12-08 01:04

车牌识别--Towards End-to-End License Plate Detection and Recognition: A Large Dataset and Baseline

TowardsEnd-to-EndLicensePlateDetectionandRecognition:ALargeDatasetandBaselineECCV2018https://github.com/detectRecog/CCPD本文使用CNN网络端对端解决车牌识别问题。首先针对车牌识别问题，我们建立了一个比较大的数据库CCPD，这是目前为止车牌识别方面的最大的开源数据库CCPDisth

O天涯海阁O·2022-12-08 01:04

Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach

Lanenet车道线检测网络模型学习（论文解读）2018年06月08日18:25:23ciky奇阅读数：8598本文讲解的是用于车道线检测的一个网络结构叫lanenet，转载请备注，多谢哈|！2018.2发表出来的，文章下载地址：https://arxiv.org/abs/1802.05591github上代码：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-

李泽滨_123·2022-12-08 01:02

Towards End-to-End Unified Scene Text Detection and Layout Analysis(2022)

[PDF][GitHub]摘要场景文本检测和文档布局分析长期以来一直被视为不同图像域中的两个独立任务。在本文中，我们将它们结合在一起，介绍了统一场景文本检测和布局分析的任务。引入了第一个分层场景文本数据集以实现这一新颖的研究任务。我们还提出了一种新颖的方法，能够同时检测场景文本并以统一的方式形成文本集群。综合实验表明，我们的统一模型比多种设计良好的基线方法具有更好的性能。此外，该模型在多个场景文本

studyeboy·2022-12-08 01:31

基于全景分割Max-Deeplab的版面分析：Towards End-to-End Unified Scene Text Detection and Layout Analysis

目录一、全景分割介绍二、Max-Deeplab1.粗略框架2.官方框架3.详细框架（1）Encoder（2）self-attention（3）Decoder（4）Output4.损失函数（1）PQ风格损失（2）辅助损失函数![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/fb4380daac834b12b43ac4e19ddc0ff6.jpeg#pic_center

哑巴湖哩大水怪·2022-12-08 01:57

AI 美甲生成器｜训练笔记

Finetune模型的训练其实并不难，目前有很多基于StableDiffusion的finetunepipeline，也多半会提供一个end-to-end的notebook给用户使用。

shadowcz007·2022-12-07 13:54

An End-to-End Steel Surface Defect Detection Approach via Fusing Multiple Hierarchical Features

网络结构建立了一个端到端的ADI系统，即缺陷检测网络(DDN)。使用ResNet在每个阶段生成特征图，然后所提出的多级特征融合网络（MFN）将ResNet的所有阶段的特征合并到一个特征中，该特征可以包括更多缺陷的位置细节。基于这些多层次特征，采用区域建议网络（RPN）生成感兴趣区域（ROI）。通过ROI池和全局平均池化层（GAP），将每个ROI对应的MFN特征转换为固定长度特征。得到的特征送到两个

每天都要吃肉肉(●'◡'●)·2022-12-06 17:41

【CVPR 2022】目标检测SOTA：DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection

DINO:DETRwithImprovedDeNoisingAnchorBoxesforEnd-to-EndObjectDetection摘要：论文简介：具体实现：总体框架：对比去噪训练：混合查询选择：LookForwardTwice：实验结果：超参数：实验结果：消融实验：训练效率：这篇文章是该团队的第三篇（前两篇分别是DAB-DETR[ICLR2022]和DN-DETR[CVPR2022]，实现

BIT可达鸭·2022-12-06 12:50

论文阅读：An Empirical Study of Training End-to-End Vision-and-Language Transformers

摘要提出MultimodalEnd-to-endTransformERframework，即METER，通过这个框架研究如何以一个端到端的方式(inanend-to-endmanner)设计和预训练一个完全基于transformer的视觉语言模型。端到端指的是输入是原始数据，输出是最后的结果，整个模型过程相当于黑箱操作；相反，非端到端的方法，数据的预处理部分是单独的模块，需要人工处理（如人工标注数

xiyou__·2022-12-05 21:21

DD3D代码复现，docker环境下运行DD3D代码教程

DD3D是一个end-to-end、单阶段的基于单目视觉的3D检测模型，由于不靠点云，精度远不及多模态，但在单目视觉领域中遥遥领先，在KITTI目前榜前三。因此复现DD3D有一定的必要性，是

我是一个小小的程序猿·2022-12-04 21:05

论文阅读：DEFORMABLE DETR:DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERSFOR END-TO-END OBJECT DETECTION

题目：DEFORMABLEDETR:DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION来源：ICLA是针对Detr的改进原文：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf个人觉得有用的和自己理解加粗和（）内表示，尽量翻译的比较全，有一些官方话就没有翻译了，一些疑惑的地方欢迎大家探讨。需要对T

shiyueyueya·2022-12-03 17:22

[文章阅读] EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object ...

CVPR2022论文链接源代码：Github1速读1.1论文试图解决什么问题？这是否是一个新的问题？试图解决：基于PnPDE的单目物体位姿估计，需要获得图像中点的3D深度（通过深度网络之类的方法）以及2D-3D之间的关联，然后通过PnP求解得到物体位姿；而PnP本质上不可导，使得无法通过反向传播位姿的误差训练网络；文章通过将求解位姿转换为预测位姿的概率密度解决这一问题，实现了基于位姿真值的端到端训

感天动地大白狗·2022-12-03 11:38

语音信号处理基础与MFCC

现在的语音识别往往引入神经网络，进行端到端(end-to-end)的模型建立与训练。这篇博客主要对语音信号处理必须面对的基本问题进行阐述，详解MFCC梅尔倒谱这种分析方法的由来，以及具体实现。

edward_zcl·2022-12-03 08:23

论文阅读笔记 | 三维目标检测——VoxelNet算法

End-to-EndLearningforPointCloudBased3DObjectDetection》1.背景以往的3d检测器都难免利用了手工设计特征(hand-crafted)，不够智能不能实现end-to-end

Clichong·2022-12-03 02:07

GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching

Code：https://github.com/feihuzhang/GANet摘要在立体匹配任务中，匹配损失配准是至关重要的在传统方法和深度神经网络模型中，为了精确估计差异。我们提出了两个新颖的神经网络层，目的去捕获一个局部和全局图像的成本依赖性。第一个是半全局聚集层，它是半监督匹配的一个可微近似，第二个是局部引导聚集层，它是使用了一个传统的损失滤波策略来简化结构。这两层用来代替广泛使用的3D卷

元宇宙MetaAI·2022-12-02 22:59

【论文阅读】Multi-Modal Fusion Transformer for End-to-End Autonomous Driving

参考与前言resource代码：https://github.com/autonomousvision/transfuser作者自己的博客：https://autonomousvision.github.io/transfuser/论文地址：http://www.cvlibs.net/publications/Prakash2021CVPR.pdf博客园外链（因为那边没广告&主题比较优美hhhh）

Kin__Zhang·2022-12-02 18:12

【Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech 论文阅读】

《ConditionalVariationalAutoencoderwithAdversarialLearningforEnd-to-EndText-to-Speech》ICML2021JaehyeonKim,JungilKong,JuheeSon摘要一些基于单阶段训练和并行解码的端到端语音合成模型取得了不错的效果，但是它们的语音质量与两阶段训练的语音合成模型相比还有一定差距。本文提出了一个完全并

hcqwertyuiop123·2022-12-02 14:36

HOTR: End-to-End Human-Object Interaction Detection with Transformers论文阅读笔记

一、本文的内容1.研究目的本文提出了一种基于transformer的人物交互的新的框架，它能够根据图像预测出apairof三元组(人，物，交互)，通过该集合预测，能够利用图像中的语义信息，并且，不需要后处理。2.研究现状目前对于人机交互的主要方式是：（1）对人和物体定位（2）对交互的标签分类局限性：（1）他们需要额外的后处理步骤（向相似的预测值的抑制）（2）关系建模对于目标检测有帮助，但是考虑到H

ycolourful·2022-12-01 23:30

DETR：End-to-End Object Detection with Transformers

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers摘要一、模型的整体结构二、损失函数三、实验摘要DETR简化了目标检测的流程，避免了许多需要手动设计的模块，比如没有proposal（FasterR-CNN），没有Anchor（YOLO），没有center(CenterNet)，也没有繁琐的NMS，根据目标和全局图像信息的关系，直接预测输出检测框和分类。在COCO数据

Thomson Tang·2022-12-01 23:59

【ECCV2020】End-to-End Object Detection with Transformers论文解读

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、研究背景二、研究成果1.DETRarchitecture2.lossfunction总结前言`本文对ECCV2020论文《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers》进行解读。一、研究背景目标检测的任务是要去预测一系列的BoundingBox的归一化坐标值以及物体的ClassLa

OnTheYoung·2022-12-01 23:59

[Transformer] TransVOD: End-to-End Video Object Detection with Spatial-Temporal Transformers

2022年1月https://arxiv.org/abs/2201.05047v3https://github.com/SJTU-LuHe/TransVOD.DETR《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers》DeformableDETR《DeformableTransformersforEnd-to-EndObjectDetection》TransVOD

Cherry_qy·2022-12-01 23:29

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

DETR:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers端到端目标检测摘要贡献特点引言训练过程简述：预测过程简述：相关工作：.1集合预测原文.2Transformer和并行解码DETR模型3.1目标检测集合预测损失整体网络框架伪代码实验原文链接:DETR:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers.代码链接:GitHub官

星辰阁·2022-12-01 23:59

详解DETR （End-to-End Object Detection with Transformers）

文章目录详解DETR（End-to-EndObjectDetectionwithTransformers）简介网络详解总述1.BackBone2.Encoder图像特征处理位置编码需要进行位置编码的原因NLP和CV位置编码的不同DETR的位置编码EncoderLayer3.Decoder4.PredictionHeads5.匹配策略常见问题Encoder和Decoder中每个Self-Attent

L☆★·2022-12-01 23:58

HOTR: End-to-End Human-Object Interaction Detection with Transformers

模型在vcoco场景1上的验证效果模型在vcoco场景2上的验证效果模型在HICO-DET上的验证效果HOTR的模型结构图如下所示:在代码中如何实现的?在Backbone中:(1)将图片([bs,3,H,W])送入CNN模型中进行特征提取,使用了ResNet50,得到特征图src([bs,2048,h,w])(2)引入位置编码pos_embed[bs,256,h,w],query_embed([1

计算机视觉从零学·2022-12-01 23:58

目标检测之DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

特点:self-attentionlayers,end-to-endsetpredictions,bipartitematchinglossTheDETRmodel有两个重要部分：1）保证真实值与预测值之间唯一匹配的集合预测损失。2）一个可以预测（一次性）目标集合和对他们关系建模的架构。3）由于是加了自注意力机制，而且在学习的过程中，观众的注意力训练的很好，每个人的关注点都不一样，所以分割效果很好

Diros1g·2022-12-01 23:52

paper reading(2)-HOTR: End-to-End Human-Object Interaction Detection with Transformers

注：该文章取自CVPR2021源码：Abstract首先介绍了一下HOI任务：检测人与物体交互关系的任务，包含i)定位交互的主体和客体ii)交互标签的分类大多数现有的方法是通过检测人和对象，分别推断每一对直接的关系，但这种方法是间接地解决问题。本文提出了HOTR框架，基于transformer的encoder-decoder结构直接预测（人，物体，交互）的三元组集合。这种预测集合的方法，有效地利用

代号06009·2022-12-01 23:21

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers阅读笔记

两个关键词1.EndtoEnd（端到端的目标检测）2.Transformers目标检测里很少有端到端的方法大部分方法最后都需要一个后处理的操作也就是nms（non-maximumsuppression）这个操作那么nms是什么？"""NMS:即非极大抑制顾名思义就是抑制不是极大值的元素搜索局部的极大值在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcn

Lyttonkeepgoing·2022-12-01 23:51

论文阅读：End-to-End Object Detection with Transformers

PaperTitleEnd-to-EndObjectDetectionwithTransformers转载loss讲的很仔细https://blog.csdn.net/zjuPeco/article/details/107209584authorNicolasCarion,FranciscoMassa,GabrielSynnaeve,NicolasUsunier,AlexanderKirillov

forHeart_toHeart·2022-12-01 23:51

论文阅读：DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

题目：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers来源：FacebookAIECCV2020论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.12872个人觉得有用的和自己理解加粗和（）内表示，尽量翻译的比较全，有一些官方话就没有翻译了，一些疑惑的地方欢迎大家探讨。如果对transformer比较了解建议只用看一下引言最后一段+第三章网络结构即可

shiyueyueya·2022-12-01 23:17

yolo如何降低loss_YOLO详解

基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。

weixin_39730801·2022-12-01 04:34

DehazeNet: An End-to-End System for Single ImageHaze Removal（图像去雾2016）

摘要：在这篇文章中，提出了一个可训练的端到端系统称为DehazeNet，用于介质传输估计。DehazeNet将一幅有雾的图像作为输入，输出其介质透射图，然后通过大气散射模型恢复出一幅无雾的图像。DehazeNet采用基于卷积神经网络(CNN)的深度架构，其层是专门设计来体现图像去雾中的既定假设/先验。具体来说，Maxout单元层用于特征提取，可以生成几乎所有的与雾向光的特征。我们还在去雾网中提出了

change_lkl·2022-12-01 00:05

An End-to-End Compression Framework Based on Convolutional Neural Networks

摘要深度学习，例如卷积神经网络，已经在图像处理和计算机视觉方面取得巨大成就，尤其是识别和理解这样的高水平应用。然而，很少被用来解决图像压缩这样低水平的视觉问题。这篇论文就介绍了一个基于卷积神经网络的图像压缩网络。为了实现高水平的图像压缩，两个卷积神经网络被紧密集成到一个端对端的压缩网络。第一个卷积神经网络叫压缩卷积神经网络，用来学习输入图像结构信息的最优压缩表达，然后利用图像编解码器（例如，JPE

weixin_39831283·2022-11-29 12:21

HybridNets: End-to-End Perception Network

端到端的多任务感知网络：检测、车道线、freespace，性能优于YOLOP。HybridNets:End-to-EndPerceptionNetwork端到端的多任务感知网络：目标检测、车道线、freespace，性能优于YOLOP，速度可实时。论文HybridNets:End-to-EndPerceptionNetwork，代码已开源。欢迎对车道线检测、车位检测、freespace、目标跟踪、

StrongerTang·2022-11-28 23:49

深度学习图像压缩：End-to-end Optimized Image Compression 笔记

本系列文章由@邻居张师傅出品，转载请注明出处。文章链接：https://blog.csdn.net/qq_39120048/article/details/117753592邮箱：[email protected]目录ABSTRACT1INTRODUCTION2CHOICEOFFORWARD,INVERSE,ANDPERCEPTUALTRANSFORMS论文地址：End-to-endOptimiz

邻居张师傅·2022-11-28 21:42

刷论文的感觉太棒了！（对比学习 / CLIP改进 / 视频理解）

对比学习论文总结学习视频：李沐-MoCo论文逐段精读李沐-对比学习论文综述阶段代表工作百花齐放（18-19中）InstDisc:memoryBank,每张图都是一个类别（个体判别）InvaSpread:end-to-end

贪钱算法还我头发·2022-11-28 20:05

Faster R-CNN 详解

*青云*·2022-11-28 18:04

人工智能-强化学习-算法：DQN（Deep Q-Learning Network）【Deep Learning Network + Q-Learning 】

DeepQ-LearningNetwork）可谓是深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知（Perception）到动作（Action）的端对端（End-to-end

u013250861·2022-11-27 18:26

端到端无人驾驶文献学习：End-to-end Interpretable Neural Motion Planner

End-to-endInterpretableNeuralMotionPlanner1简介关键点一些背景信息3深度结构化规划3.1深度结构化规划输入表示骨干网络感知头成本量头3.2有效推断输出参数化采样3.3端到端学习PerceptionLossPlanningLoss4实验关于数据集关于实验4.1规划结果4.2可解释性&消融实验5结论参考文献1简介由Uber高级技术小组与多伦多大学合作完成的En

Nick_cloud·2022-11-27 13:34

Fast RCNN总结

2.用RoIpooling层取代最后一层maxpooling层，同时引入建议框信息，提取相应建议框特征；3.FastR-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层，可同时输出分类结果和窗口回归结果，实现了end-to-end

ZDA爱吃火锅·2022-11-27 08:20

推荐频道

end-to-end