guided

对抗攻击：Robust Superpixel-Guided Attentional Adversarial Attack

对抗攻防文献记录文献一：RobustSuperpixel-GuidedAttentionalAdversarialAttack文章目录对抗攻防文献记录一、相关概念二、SAI-FGM1.原始图像的超像素点分割2.注意力热图分割3.对抗噪声的产生三、总结一、相关概念"pixel-wise"meanstheseadversarialperturbationsareaddedontoeachpixelin
巡礼之年0v0·2022-11-23 00:33

【HDR】AHDRNet: Attention-guided Network for Ghost-free High Dynamic Range Imaging

文章目录一、背景二、模型架构2.1AttentionModule2.2DRDB2.3Globalresiduallearning2.4Trainingloss三、实验3.1消融实验3.2L1/L2loss四、参考文献Paper:Attention-guidedNetworkforGhost-freeHighDynamicRangeImagingCode:https://github.com/liu
有时候。·2022-11-22 04:59

【Paper Notes】DiffusionCLIP: Text-Guided Diffusion Models for Robust Image Manipulation

论文链接该论文发表在CVPR2022上目录主要任务方法介绍DDPM/DDIM回顾模型架构Loss设计Forward和Reverse过程未知Domain之间的迁移实验结果参考文献主要任务DiffusionCLIP的主要任务就是利用CLIP和Diffusion模型做图像处理（这里的处理指按照指定的命令修改图像风格，或者修改图像所包含的内容）。读这篇文章之前，我们可以回顾一下CLIP模型的结构和功能CL
Kross Sun·2022-11-22 00:15

DE-Net: Dynamic Text-guided Image Editing Adversarial Networks(DE-Net: 动态文本引导图像编辑对抗网络)

1.DE-Net:DynamicText-guidedImageEditingAdversarialNetworks(DE-Net:动态文本引导图像编辑对抗网络)20222.机构：南京邮电大学github:https://github.com/tobran/DE-Net\2.摘要：文本引导的图像编辑模型已经显示出显着的效果。然而，仍然存在两个问题。首先，他们采用固定的操作模块来满足各种编辑需求（例
海柱12·2022-11-21 14:09

SFG:Unsupervised Histological Image Registration Using Structural Feature Guided CNN

《UnsupervisedHistologicalImageRegistrationUsingStructuralFeatureGuidedConvolutionalNeuralNetwork》基于结构特征引导的卷积神经网络的无监督组织学图像配准发表于：IEEETRANSACTIONSONMEDICALIMAGING（2022Aug31）IF：11.04；GitHub：https://github
不存在的c·2022-11-20 22:26

论文阅读——Distillation-guided Image Inpainting

原文链接：Distillation-GuidedImageInpainting(ICCV2021).MaitreyaSuin,KuldeepPurohit,A.N.Rajagopalan[Paper]本文创新点：提出了一种基于知识蒸馏的修复方法，构建辅助网络（重构图像）为修复网络提供监督信号。网络结构网络主要由两个部分组成，一是修复网络（IN），而是辅助网络（AN），辅助网络仅用于训练。Cross
行百里-半九十·2022-11-20 16:31

论文阅读：Uncertainty Guided Multi-Scale Residual Learning-using a Cycle Spinning CNN for Single Image De

这是后面发现的一个2019年CVPR的一篇去雨文章，遗珠。2019CVPR：UMRL这是2019CVPR的一片文章，作者来自约翰霍普金斯大学，也有不少文章，RajeevYasarla这篇文章主要是基于估计的置信度引导学习权值，并融入了循环旋转框架来去除伪影。代码：UMRL雨图中可能会包含大小、方向、密度不同的雨纹，之前的一些利用图像先验的方法由于没有考虑到雨在图片中的位置信息而效果欠佳，所以本文以
行走的歌·2022-11-20 14:49

[Pytorch框架] 4.2.3 可视化理解卷积神经网络

文章目录4.2.3可视化理解卷积神经网络背景基于Deconvolution的方法基于Backpropagation的方法Guided-BackpropagationCAM（ClassActivationMap
图像算法AI·2022-11-20 14:34

FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification

FD-GAN:Pose-guidedFeatureDistillingGANforRobustPersonRe-identification(NIPS2018)YixiaoGe，ZhuowanLi，HaiyuZhaoAbstract人员重新识别（reID）是一项重要任务，需要在给定感兴趣的人的一个图像的情况下从图像数据集中检索人的图像。为了学习健壮的人物特征，人物图像的姿势变化是关键挑战之一。针对
而濡木染·2022-11-19 21:23

Reinforced Neighborhood Selection Guided Multi-Relational Graph Neural Networks阅读笔记

ReinforcedNeighborhoodSelectionGuidedMulti-RelationalGraphNeuralNetworks阅读笔记文章标题：ReinforcedNeighborhoodSelectionGuidedMulti-RelationalGraphNeuralNetworks文章链接：https://arxiv.org/pdf/2104.07886.pdf代码链接：h
DifferenceEngine·2022-11-19 20:10

论文《Explainable Session-based Recommendation with Meta-path Guided Instances and SAN》阅读

论文《ExplainableSession-basedRecommendationwithMeta-pathGuidedInstancesandSelf-AttentionMechanism》阅读论文概况方法论总结论文概况今天带来的是南开的关于会话推荐可解释性的论文《ExplainableSession-basedRecommendationwithMeta-pathGuidedInstances
行者^_^煜煜·2022-11-19 19:33

模型解释 -- Guided-Backpropagation、CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++ 及 pyTorch Hook

1pyTorchHook本节内容引用自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75054200首先贴一段维基百科中对钩子的定义：钩子编程（hooking），也称作“挂钩”，是计算机程序设计术语，指通过拦截软件模块间的函数调用、消息传递、事件传递来修改或扩展操作系统、应用程序或其他软件组件的行为的各种技术。处理被拦截的函数调用、事件、消息的代码，被称为钩子（hook）。Hook是
cdknight_happy·2022-11-19 18:07

GDR-Net: Geometry-Guided Direct Regression Network for Monocular 6D Object Pose Estimati

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/paper地址：GDR-Net:Geometry-GuidedDirectRegressionNetworkforMonocular6DObjectPoseEstimation作者及团队：王谷&季向阳团队&清华大学&字节跳动&谷歌会议及时间：CVPR2021code：https://git.io/GDR-Net视频：文
john_bh·2022-11-19 17:37

CD2-pFed: Cyclic Distillation-guided Channel Decoupling for ModelPersonalization in Federated Lear论文

背景知识蒸馏将同一批数据同时放入两个模型中，将教师模型的预测输出作为软标签，将真实标签作为硬标签，分别计算学生模型的两种损失，最后将两个损失加权求和，作为最终损失更新网络参数。预测的时候，仅使用学生模型。本文内容模型个性化的通道解耦1）给目标模型的每一层分配一个可学习的个性化权重的自适应比例2）定义了每一层的统一个性化分配率p∈[0,1]。3）p比例的通道参数在本地进行训练不需要中央服务器聚合。4
Mp4r8672v·2022-11-19 17:01

vm安装树莓派_在虚拟机上安装树莓派系统

www.raspberrypi.org/downloads/raspberry-pi-desktop/02、install03、Configurethekeyboard:Chinese04、Partitiondisks:Guided-useentiredisk05
weixin_39979489·2022-11-19 16:09

【论文简述及翻译】Correlate-and-Excite: Real-Time Stereo Matching via Guided Cost Volume Excitatio（CVPR 2021）

一、论文简述1.第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20213.发表期刊：CVPR4.关键词：立体匹配、代价聚合、特征激励、实时网络、视差回归5.探索动机：使用3D卷积进行聚合的深层堆叠计算成本高且内存效率低。最近的工作尝试使用空间变化的聚合来提高代价聚合步骤的效率。虽然这些工作提高了准确性，但计算成本和内存消耗明显增加，并且在实现所提出的方法时增加了额外的复杂性。6
华科附小第一名·2022-11-16 15:41

论文翻译之Enriched Feature Guided Refinement Network for Object Detection

摘要我们提出了一个单阶段检测框架，该框架解决了多尺度目标检测和类不平衡的问题。我们没有设计更深层的网络，而是引入了一种简单而有效的特征丰富化方案来生成多尺度的上下文特征。我们进一步引入了一种级联的优化（精炼）方案，该方案首先将多尺度的上下文特征注入到一阶段检测器的预测层中，以增强其进行多尺度检测的判别能力。其次，级联精炼方案通过细化锚（anchors）和丰富的特征以改善分类和回归来解决类不平衡问题
To_1_oT·2022-11-07 08:44

ECCV2020 Flow-edge Guided Video Completion20论文翻译

ECCV2020Flow-edgeGuidedVideoCompletion20论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1综述3.2Edge-guidedFlowCompletion边缘引导的光流补全3.3LocalandNon-localTemporalNeighbors局部和非局部邻域3.4FusingTemporalNeighbors融合时间邻域3.5IterativeCompletio
Laughing-q·2022-10-25 14:41

【论文阅读】DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting

一篇CLIP应用在语义分割上的论文论文标题：DenseCLIP:Language-GuidedDensePredictionwithContext-AwarePrompting作者信息：代码地址：https://github.com/raoyongming/DenseCLIPAbstractCLIP模型对下游分类任务取得很好的效果，作者通过隐式和显式的利用CLIP中的预训练知识，提出一个密集型预测
阿委困的不能行·2022-10-19 14:19

Re5：读论文 TWAG: A Topic-guided Wikipedia Abstract Generator

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文是ACL2021论文，在ACL上的官方网页为：TWAG:ATopic-GuidedWikipediaAbstractGenerator-ACLAnthologyPDF版会议论文下载地址为：https://aclanthology.org/2021.acl-long.356.pdfArXiv网址为：[2106.15135]TWAG:ATopic-GuidedWi
诸神缄默不语·2022-10-13 07:52

ICCV2019-行人重识别-Pose-Guided Feature Alignment for Occluded Person Re-Identification

动机：这篇文章的中心思想很明确，就是针对于目标遮挡情况下的行人重识别问题。我们知道在目标检测的数据集，尤其是较密集的数据集里对检测目标都会有是否遮挡这样的标注，而re-id数据集里，默认的都是少部分遮挡的目标。所以这个工作对于现实场景下的很有帮助。创新：这个文章对于遮挡目标的处理方法很直接，就是将未遮挡区域提出其特征，再结合原始的全局特征进行re-id学习。遮挡数据集：作者分析了原Duke数据集在
再困也得吃·2022-09-27 07:51

Deformable Convolutional Networks && Region Proposal by Guided Anchoring

本文介绍下DCN的基本原理代码，以及用到DCN的一篇CVPR2019的目标检测文章GARPN论文链接DeformableConvolutionalNetworks：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdfICCV2017DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults:https://arxiv.org/pdf/18
breeze_blows·2022-09-17 07:48

Semantics-Guided Neural Networks for Efficient Skeleton-Based Human Action Recognition 论文阅读

Semantics-GuidedNeuralNetworksforEfficientSkeleton-BasedHumanActionRecognition论文阅读笔记语义引导的神经网络在基于骨架的人体动作识别中的应用论文地址文章目录Semantics-GuidedNeuralNetworksforEfficientSkeleton-BasedHumanActionRecognition论文阅读笔
位俊超·2022-09-05 18:34

Seurat 4.0 初探（Guided tutorial — 2,700 PBMCs）

学习Seurat官网https://satijalab.org/seurat/中的Seurat-GuidedClusteringTutorial（Compiled:January11,2022），记录学习笔记。1.建立Seurat对象分析10XGenomics给出的外周血单核细胞（PBMC）数据集，数据是用IlluminaNextSeq500测的2700个单细胞，下载连接如下：https://cf
林枫bioinfo·2022-08-24 18:27

论文解读（SEP）《Structural Entropy Guided Graph Hierarchical Pooling》

论文信息论文标题：StructuralEntropyGuidedGraphHierarchicalPooling论文作者：JunranWu,XueyuanChen,KeXu,ShangzheLi论文来源：2022,ICLR论文地址：download论文代码：downloa
关注我更新论文解读·2022-08-16 17:00

2021-CVPR-图像修复论文导读《TransFill: Reference-guided Image Inpainting by Merging Multiple Color and ~~~》

《TransFill:Reference-guidedImageInpaintingbyMergingMultipleColorandSpatialTransformations》1.论文背景ImageInpainting即为图像修复，旨在补全被抠除的区域，而以往的Inpainting研究方法主要是针对单图像（Single-ImageInpainting），也就是仅仅根据给出的目标图像进行修复，根
clarkjs·2022-08-13 16:53

【论文阅读笔记】Looking Fast and Slow: Memory-Guided Mobile Video Object Detection

LookingFastandSlow:Memory-GuidedMobileVideoObjectDetection未经作者允许，本文禁止转载（一）论文地址：（二）核心思想：（三）主要贡献：（四）InterleavedModels（交叉模型）：（五）Backbone（主干网络）：（六）MemoryModule（记忆模块）：（七）TrainingProcedure（训练过程）：（八）Adaptive
BIT可达鸭·2022-08-12 07:09

GA-RPN：Region Proposal by Guided Anchoring 引导锚点的建议区域网络

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.03...代码地址：GitHub-open-mmlab/mmdetection:OpenMMLabDetectionToolboxandBenchmark1.RPNRPN即RegionProposalNetwork，是用RON来选择感兴趣区域的，即proposalextraction。例如，如果一个区域的p>0.5，则认为这个区域中可
·2022-07-26 10:17

[深度学习论文笔记]A Tri-attention Fusion Guided Multi-modal Segmentation Network

ATri-attentionFusionGuidedMulti-modalSegmentationNetwork一种三注意力融合引导的多模态分割网络Published:2Nov2021PatternRecognition2021论文：https://arxiv.org/abs/2111.01623摘要：  在多模态分割领域，可以考虑不同模态之间的相关性来提高分割结果。考虑到不同磁共振模态之间的相关
Slientsake·2022-07-17 07:35

引导策略搜索guided policy search 代码环境安装+ubantu16.04

GPS代码github官方安装手册以下主要是参考官方安装手册进行安装的。One.安装Box2D环境：2018/08/06一.用pycharm创建一个python的虚拟环境（没有使用anaconda），我的命名为mygpsenv2。将下载的名为gps-master的代码用pycharm打开，之后在pycharm标题栏的file->settings->选中Project:gps-master下的Pro
拉格朗日橙汁·2022-07-05 07:18

[论文笔记]DiffusionCLIP: Text-Guided Diffusion Models for Robust Image Manipulation

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：之前带大家读过《2021年度最火DiffusionModels：用于图像编辑和高质量图像生成的GLIDE》，最新的CVPR2022上发表了对标的新工作，我们一起来品读一下这篇论文。目录Diffusionmodels图像编辑方向论文汇总
沉迷单车的追风少年·2022-05-29 07:59

论文阅读《Meta-FDMixup：Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data》

Background＆Motivation之前看的小样本论文大部分是目标域和源域属于同一个域，比如COCO数据集里的小样本设定：60类为Base，20类为Novel。Base和Novel都属于同一个数据集，同一个域内。而对于底片缺陷检测（类似于下图中的医学射线图像），与传统数据集相比我主观上认为不属于同一个域，因此就涉及到了域适应DomainAdaptation、域泛化DomainGenerati
不说话装高手H·2022-05-21 07:36

论文解读《Deep Attention-guided Graph Clustering with Dual Self-supervision》

论文信息论文标题：DeepAttention-guidedGraphClusteringwithDualSelf-supervision论文作者：ZhihaoPeng,HuiLiu,YuhengJia,JunhuiHou论文来源：2022,arXiv论文地址：downl
Learner-·2022-05-15 12:00

论文阅读 Fast User-Guided Video Object Segmentation by Interaction-and-Propagation Networks

FastUser-GuidedVideoObjectSegmentationbyInteraction-and-PropagationNetworksCVPR2019task交互式的视频目标分割算法阅读记录说明以上内容均为作者本人平时阅读并且汇报使用，内容整理全凭个人理解，如有侵权，请联系我；内容如有错误，欢迎留言交流。转载请注明出处，并附有原文链接，谢谢！此外，我还喜欢用ipad对论文写写画画（
WXiujie123456·2022-04-01 18:54

暗通道去雾（何恺明的成名作）：简洁与效果并存的传统图像处理算法

本篇博客主要作用为学习代码段与快应用的使用，内容浅显，还请路过的大佬见谅>_图像会整体向白场过度3.因此一般设置一阈值t0：当t值小于t0时，令t=t0"""trans_guided=cv2.max(trans_guided
wind faded·2022-03-07 07:19

Guided Anchoring：在线稀疏anchor生成方案，嵌入即提2AP | CVPR 2019

GuidedAnchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题，以及能够根据生成的anchor自适应特征，在嵌入方面提供了两种实施方法，是一个很完整的解决方案 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RegionProposalbyGuidedAnchoring论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.03278论文代码：https://git
·2022-03-04 12:41

Guided Anchoring：在线稀疏anchor生成方案，嵌入即提2AP | CVPR 2019

GuidedAnchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题，以及能够根据生成的anchor自适应特征，在嵌入方面提供了两种实施方法，是一个很完整的解决方案 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RegionProposalbyGuidedAnchoring论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.03278论文代码：https://git
晓飞的算法工程笔记·2022-03-04 12:00

论文阅读：AAAI2022 PFD_Net :Pose-guided Feature Disentangling for Occluded Person Re-identification Based

Pose-guidedFeatureDisentanglingforOccludedPersonRe-identificationBasedonTransformerTaoWang北京大学机器感知深圳研究生院论文：https://arxiv.org/abs/2112.02466源码：https://github.com/WangTaoAs/PFD_NetAbstract：被遮挡的人的重新识别是一项
zqx951102·2022-02-28 07:36

导向滤波（Guided filter）

【OpenCV完整例程】61.导向滤波（Guidedfilter）欢迎关注『OpenCV完整例程100篇』系列，持续更新中欢迎关注『Python小白的OpenCV学习课』系列，持续更新中图像滤波是在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是常用的图像预处理操作。2.6非线性滤波—导向滤波（Guidedfilter）导向滤波又称引导滤波，通过一张引导图片反映边缘、物体等信息，对输入图
小白YouCans·2022-02-06 18:57

guided filter and Guassian filter

theinfraredimageshavinghighcontrastandbigcolordifferencethetraditionalimagedecompositionmethodscannotextractthehighfrequencyinformationoftheinfraredimage,sothatthefusedimagestendtobecomeblurredandconf
阿布儿·2022-02-03 10:30

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection论文解析

近日拜读了本篇论文，有以下理解：1.问题研究背景检测视频序列中的异常事件（如人行道上的车辆）的问题对监控和故障检测系统尤为重要。由于一些原因，它是极具挑战性的。首先，异常事件是根据不同的情况而确定的。也就是说，同样的活动可能是正常的，也可能是不正常的（例如，在厨房或在公园里拿刀)。在这种情况下，手动注释异常事件是劳动密集型的。其次，收集异常数据集需要大量的努力，因为异常事件在现实生活中很少发生。因
蒙眼的兔子·2021-11-11 20:52

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection创新点介绍

LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection创新点介绍  最近，我阅读了LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection一文，对其中的Featurecompactness和Separatenesslosses两种更新Memory的方法有了一些自己的看法，具体如下：  （注：以下内容仅做科学研究）
也是不知道叫什么的一天·2021-11-09 23:11

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection 模型介绍

LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection模型介绍本文为对LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection一文所提出的创新模型的介绍。如图所示，该模型为对传统卷积自编码器的优化，主要模块可分为三个部分：Encoder、MemoryModule和Decoder。Networkarchitectu
热衷泡茶的年轻人·2021-11-09 23:23

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection 代码解析

LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection代码解析目录:整体结构训练(train)部分分析评估(evaluate)部分分析模型(model)部分分析代码环境配置及运行1.整体结构1.1代码文件及作用根目录下包含:Evaluate.py评估代码Train.py模型训练代码utils.py负责数值运算:包含均方根差,峰值信噪比,学习率以及评估最后
Jam_in_C_major·2021-11-09 16:06

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection异常检测中的memory机制论文

前法没有明确考虑正常模式的多样性。论文为无监督的异常检测学习方法，使用一个具有更新方案的内存模块，其中内存中的项目记录正常数据的原型模式（prototypicalpatternsofnormaldata）。我们还提出了新的特征紧凑性（novelfeaturecompactness）和分离性损失（separatenesslosses）来训练记忆模块，提高了记忆项目和深度学习特征对正常数据的辨别能力。
FakeOccupational·2021-10-13 10:14

Guided Anchoring：在线稀疏anchor生成方案，嵌入即提2AP | CVPR 2019

GuidedAnchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题，以及能够根据生成的anchor自适应特征，在嵌入方面提供了两种实施方法，是一个很完整的解决方案 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RegionProposalbyGuidedAnchoring论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.03278论文代码：https://git
·2021-07-27 19:46

Impact of tissue classification in MRI-guided attenuation correction on whole-body Patla...

ZhuangM,KarakatsanisNA,DierckxR,ZaidiH.ImpactoftissueclassificationinMRI-guidedattenuationcorrectiononwhole-bodyPatlakPET/MRI.MolImagingBiol.2019.21(6):1147-1156.
赞在简书·2021-06-25 03:08

留学日记（5）：Guided Tour——选择

2017年9月15日，今天一直期待下午4点布里斯托国际留学生中心举办的GuidedTour。步行的路线是从BISC（Bristolinternationalstudentcentre）出发，到布里斯托最出名的CliftonSuspensionBridge，然后再原路返回。下午3：45从宿舍匆忙下楼，发现天气阴沉，想到布里斯托这么容易下雨，于是毅然决定回寝室取雨伞后再出发，这样一来就又多耽误了两分钟
章鱼VS张雨·2021-06-23 05:58

Seurat包学习笔记（一）：Guided Clustering Tutorial

SeuratisanRpackagedesignedforQC,analysis,andexplorationofsingle-cellRNA-seqdata.Seurataimstoenableuserstoidentifyandinterpretsourcesofheterogeneityfromsingle-celltranscriptomicmeasurements,andtointegr
Davey1220·2021-06-21 03:50

深度神经网络的特征引导黑盒安全测试（Feature-Guided Black-Box Safety Testing of Deep Neural Networks）

作者：MatthewWicker,XiaoweiHuang,andMartaKwiatkowska单位：佐治亚大学，利物浦大学，牛津大学目录摘要预备知识基于人类感知的操作安全性蒙特卡罗树搜索渐近最优策略实验结果总结摘要  大多数现有的生成对抗样本的方法都需要一些自己使用的神经网络知识（结构、参数等）。本文以图像分类器为研究对象，提出了一种特征引导的黑盒方法，可以在不需要这种知识的情况下来验证深度神
GGG_Yu·2021-06-18 20:21
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