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关系抽取：传统：UniRel: Unified Representation and Interaction for Joint Relational

针对传统下的三元组抽取提出的一种方法，在NYT和webNLG数据集上，再次刷新榜单。本来对这个结果不是很确定，但作者公布了源码，wecanreformulateit.很少在看到这种文章了吧。Coreidea换了一种解释思路。从entity-entity的interaction和entity-relation的interaction两种角度提出的模型结构。根据entity-entity和entity

等景，不如找景·2022-12-01 11:25

AXera-pi使用使用记录（1）

/ax_hrnet-mhrnet_256x192.joint-iimage.jpgfbonfbvpose_out.png后处理参考modelzoo里面的onnxhrnet处理下就好对应HRNet仓库==

栋哥爱做饭·2022-11-30 17:17

Chapter6 机器人系统仿真(Ⅰ)---使用rviz集成urdf、xacro建造机器人模型

建造机器人的模型1.1概述1.2URDF集成Rviz基本流程1.3URDF语法详解1.3.1本节概述1.3.2URDF语法详解01_robot1.3.3URDF语法详解02_link1.3.4URDF语法详解03_joint1.4base_footprint

Courage2022·2022-11-29 21:45

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

提出的HyperNet网络基于设计的Hyper特征，这种特征主要先集合分等级的特征图，然后将其压缩到一个空间。这种Hyper特征同时具有足够深和很好的语义信息，在PASCALVOC2007和2012上可以通过每张图产生仅仅100个proposal，而达到很好的精度和效果，同时可以达到实时，GPU下5fps的速度。Hyper方法主要的贡献有：（1）在仅仅50proposal情况下，可达到recall

潇湘_AQ·2022-11-29 12:20

文献阅读_Joint Prostate Cancer Detection and Gleason Score Prediction in mp-MRI via FocalNet

JointProstateCancerDetectionandGleasonScorePredictioninmp-MRIviaFocalNet0储备知识0.1Gleason分级0.1.1肿瘤组织的分化0.1.2Gleason分级与积分体系======文献阅读记录======AbstractI.INTRODUCTIONII.MATERIALSANDMETHODSA.MRIdataB.Whole-m

Jason_Lee_·2022-11-29 08:56

推荐模型-基于知识图谱-2019：KTUP

inWWW2019.Referencecode:https://github.com/TaoMiner/joint-kg-

u013250861·2022-11-28 13:10

【ECCV 2020】Joint Visual and Temporal Consistency for Unsupervised Domain Adaptive Person Re-ID

JVTC1背景知识1.1PersonRe-Identification(ReID)1.2supervisedpersonReIDProblem#2Problem#31.3unsupervisedlearning1.4unsupervisedpersonReID1.5UnsuperviseddomainadaptivepersonRe-IDentificationProblem#12内容概要2.1本

_Summer tree·2022-11-27 19:00

PoseTrack: Joint Multi-Person Pose Estimation and Tracking

介绍文章指出现有的方法不能直接解决posetrack问题，因为这个问题包括两个问题，一个pose估计，一个是track本文提出一个新颖的方法和一个数据集剑指同时解决这个两个子问题，方法有几个关键点用一个时空graph，表达视频中姿态估计通过求解一个整数线性规划问题（integerlinearprogram）去把这个图分割成子图，每个子图仅含有单个人的pose时空轨迹这个问题还没有定量的评价数据集，

梦之泪殇·2022-11-27 17:58

使用docker将深度学习模型容器化

shiftlessCat·2022-11-27 14:00

DSNet:Joint Semantic Learning for Object Detection in Inclement Weather Conditions

参考DSNet:JointSemanticLearningforObject-云+社区-腾讯云目录摘要1、简介2、相关工作2.1、目标检测2.2、图像去雾2.3、多任务学习3、提出的方法3.1、检测子网络3.2、恢复子网络3.2.1、CB模块3.2.2、FR模块4、实验结果4.1.1、FOD数据集4.1.2、有雾驾驶数据集4.2、实现细节4.3、结果在FOD数据集和Foggy驾驶数据集4.3.1、

Wanderer001·2022-11-27 13:18

论文笔记｜A Joint Learning Approach based on Self-Distillation for Keyphrase Extraction from Scientific..

导读《AJointLearningApproachbasedonSelf-DistillationforKeyphraseExtractionfromScientificDocuments》是一篇发表在COLING2020上的论文，作者来自UniversityofIllinoisatUrbana-Champaign和Adobe研究团队。本研究主要是受到自蒸馏算法的启发，将自蒸馏算法应用到科技文档的

yanyc428·2022-11-27 11:22

研读Joint Multi-modal Aspect-Sentiment Analysis with Auxiliary Cross-modal

JointMulti-modalAspect-SentimentAnalysiswithAuxiliaryCross-modal联合多模态方面情感分析与辅助跨模态关系检测Abstract背景方面术语抽取(ATE)和方面情感分类(ASC)是方面级情感分析(ALSA)中两个基础的细粒度子任务。在文本分析中，联合提取方面术语和情感极性比单独的子任务具有更好的实用性，因此受到了广泛关注。然而，在多模态场景

Fire °·2022-11-26 20:03

【无标题】

AVOD论文解读论文地址：[1712.02294]Joint3DProposalGenerationandObjectDetectionfromViewAggregation(arxiv.org)代码地址

sky1_23·2022-11-25 19:57

CVPR‘15 Joint action recognition and pose estimation from video

任务：actionrecognitionandposeestimation思路：对动作和姿态进行统一建模，将动作分成姿态，再将姿态分成part，学习三种level特征，通过动态规划有效的推断动作标签和姿态。方法：统一建模，划分，推理，SVM1.intro1.1动机动作识别和姿态估计都是基于视觉的人体运动理解重要任务。虽然两任务目标不同，但是这两个任务是高度耦合的，现有方法中分别训练两个模型，并一次

error:404..·2022-11-24 15:46

论文阅读笔记——DLT-Net: Joint Detection of Drivable Areas, Lane Lines, and Traffic Objects)

论文阅读笔记——DLT-Net:JointDetectionofDrivableAreas,LaneLines,andTrafficObjects论文简介1引言2DLT-Net架构2.1Encoder2.2Decoder2.2.1'D'-Drivableareas2.2.2ContextTensors2.2.3'L'-Lanelines2.2.4'T'-Trafficobjects2.3LossF

SmieSmile^_^·2022-11-24 12:51

双边滤波(bilateral filter)以及联合双边滤波（joint bilateral filter）

文章目录双边滤波理论公式代码（C++）数学辅助理解联合双边滤波（jointbilateralfilter）参考链接双边滤波自用备忘，若侵则删。理论公式利用二维高斯函数生成空间域核，一维高斯函数生成颜色域核。-空间域核：其中，(k,l)(k,l)(k,l)为核中心坐标，(i,j)(i,j)(i,j)为核内邻域坐标。σd\sigma_dσd为高斯函数的标准差，我个人感性上认为就是σ\sigmaσ小的时

F_L_O_W·2022-11-24 05:58

解决ROS中运行launch文件报错ERROR: cannot launch node of type[xxx/xxx]:xxx的问题

launch文件报错ERROR:cannotlaunchnodeoftype[xxx/xxx]:xxx的问题错误截图：原因：解决方式：当时我出现的错误是ERROR:cannotlaunchnodeoftype[joint_state_publisher_gui

霍迪迪·2022-11-24 03:01

论文阅读10——《Adversarially regularized joint structured clustering network》

论文阅读10——《Adversariallyregularizedjointstructuredclusteringnetwork》原文地址：论文阅读10——《Adversariallyregularizedjointstructuredclusteringnetwork》作者：YachaoYang,FujiaoJu,YanfengSun,JunbinGao,BaocaiYin发表时间：2022年

小吴不会敲代码吧·2022-11-23 17:27

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks原文

Abstract—Facedetectionandalignmentinunconstrainedenvironmentarechallengingduetovariousposes,illuminationsandocclusions.Recentstudiesshowthatdeeplearningapproachescanachieveimpressiveperformanceonthese

moggyna·2022-11-23 14:24

python绘制混淆矩阵(2s-AGCN结果分析)

双流自适应图卷积网络有现成的开源代码，使用NTU-RGBD数据集进行训练，本文采用的是batch_size=32,epoch=15进行简单的复现，使用15次的权重时，bone网络的准确率是84.57%，joint

Ark.C·2022-11-23 10:16

Aubo机械臂初学（愁）——2、机械臂基础控制

（以下代码参考古月居）一、关节空间运动1、正向运动学规划python正向运动学规划，就是直接设置每个joint的位置python

iMoriarty·2022-11-23 10:29

解决joint_state_publisher_gui-2] process has died

在进行ros仿真时在rviz中打开模型报错[joint_state_publisher_gui-2]processhasdied[pid6498,exitcode1,cmd/opt/ros/melodic

chaohui_chen1024·2022-11-22 16:07

Decouping representation and classifier for long-tailed recognition

文章目录前言本文贡献方法数据表示（representation）联合训练（Joint）时采样策略matters联合训练还是解耦？

没想好叫啥···2022-11-22 14:13

论文笔记：DECOUPLING REPRESENTATION AND CLASSIFIER FOR LONG-TAILED RECOGNITION

对长尾识别，通常是joint学习，就是representation和分类一起进行。本文的创新点就在于打破这个固有认识。现有类平衡策略三种维度：损失重采样，数据重采样，学习从头到尾转换（迁移学习）。

cqbelt·2022-11-22 14:42

(CVPR 2017) Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation

摘要我们提出了AVOD，一种用于自动驾驶场景的聚合视图目标检测网络。所提出的神经网络架构使用LIDAR点云和RGB图像来生成由两个子网络共享的特征：区域proposal网络(RPN)和第二阶段检测器网络。所提出的RPN使用一种新颖的架构，能够在高分辨率特征图上执行多模态特征融合，从而为道路场景中的多个目标类别生成可靠的3D目标proposal。使用这些proposal，第二阶段检测网络执行准确的定

fish小余儿·2022-11-22 08:03

Distributed Blind Hyperspectral Unmixing via Joint Sparsity and Low-Rank Constrained Non-Negative Ma

C.G.Tsinos,A.A.RontogiannisandK.Berberidis,"DistributedBlindHyperspectralUnmixingviaJointSparsityandLow-RankConstrainedNon-NegativeMatrixFactorization,"inIEEETransactionsonComputationalImaging,vol.3,n

m0_51414342·2022-11-22 06:04

口语理解-联合多意图检测和槽填充GL-GIN：Non-Autoregressive Model for Joint Multiple Intent Detection and Slot

论文题目GL-GIN:FastandAccurateNon-AutoregressiveModelforJointMultipleIntentDetectionandSlot下载地址GL-GIN官方Pytorch代码

葫芦娃啊啊啊啊·2022-11-21 23:34

GL-GIN: Fast and Accurate Non-Autoregressive Model for Joint MultipleIntent Detection and Slot Fill

论文标题：GL-GIN:FastandAccurateNon-AutoregressiveModelforJointMultipleIntentDetectionandSlotFilling(联合多意图检测和槽位填充的快速精确非自回归模型).论文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.15.pdf代码地址：GitHub-yizhen20133868/GL

托尼stark·2022-11-21 23:27

《Close the Loop: Joint Blind Image Restoration and Recognition with Sparse Representation Prior》阅读笔记

1.论文主要思想这是一篇关于模糊人脸图像识别的文章，作者将基于最大后验估计的去模糊模型以及稀疏表示分类模型紧密结合起来，同时实现了对模糊人脸图像的去模糊和识别。对于模糊图像识别这一问题，最直观的解决方案就是：先利用图像复原技术从模糊图像中恢复出清晰图像，然后对清晰图像进行识别。但是这种直观的解决方案存在以下缺陷：①很多图像复原的方法的目的都是为了提升人眼对图像的感知，而不是提升机器（识别算法）对图

lcq0905·2022-11-21 09:45

Unity 模拟手指关节运动,控制手指握拳,展开,逆向动力学

Unity逆向动力学关节运动效果:分析:关键技术就是逆向动力学,如何控制"一个点"带动其他关节运动,类似于Unity内置的铰链关节Joint.不过我们暂时不考虑使用铰链关节,里面的限制比较多,不确定性太强

唐沢·2022-11-21 05:38

Channel Augmented Joint Learning for Visible-Infrared Recognition—详细分析，建议收藏

ChannelAugmentedJointLearningforVisible-InfraredRecognition（可见光-红外行人重识别的通道增强联合学习）期刊合集：最近五年，包含顶刊，顶会>>网址文章来源：ICCV2021实验源码：点这里研究背景本文针对可见光-红外行人重识别的问题，提出了一种强大的通道增强联合学习策略。对于数据增强，大多数现有的方法直接采用为单模态可见光图像设计的标准

JJxiao24·2022-11-21 03:11

ros中绕过控制器直接更新robot的状态

1.将话题改名：（直接rosrunjoint_state_publisher/joint_states：=/state无效，不清楚为啥）2.编写自己的话题，为了与ros时间戳同步，需要接收/state，

Venus-ww·2022-11-20 23:06

ROS URDF语法-实现小车模型构建-URDF工具使用（十六）

URDF文件在launch文件中集成URDF与Rviz在Rviz中显示机器人模型优化rviz启动URDF语法详解URDF语法详解01_robotURDF语法详解02_link案例URDF语法详解03_joint

啥也不是的py人·2022-11-20 22:33

Bi-directional Joint Neural Networks for Intent Classification and Slot Filling 论文分享

论文来源：CCFA类期刊SoyeonCarenHan,SiquLong,HuichunLi,HenryWeld,andJosiahPoon.2021.Bi-directionalJointNeuralNetworksforIntentClassiicationandSlotFilling.InProc.Interspeech2021.ISCA,Brno,CzechRepublic,4743-474

张某文的博客_Lambda·2022-11-20 10:27

HLA-Face Joint High-Low Adaptation for Low Light Face Detection

文章目录HLA-Face:JointHigh-LowAdaptationforLowLightFaceDetection（HLA-Face联合高低自适应微光人脸检测）0Abstract1Contribution2JointAdaptationforDarkFaceDetection2.1Motivation2.2BidirectionalLow-LevelAdaptationBrightening

李劭卓保护美好一切·2022-11-20 06:27

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

《A Relation-Specific Attention Network for Joint Entity and Relation Extraction》论文

taggingscheme:对每个关系生成单独的标签sequence，只有头实体和尾实体会被标注，其他被标注为O，此方法能解决重叠三元组问题这张图是在rk关系下的模型图input：asentenc经过bilstm进行编码得到句子向量{h1,h2......hn}，然后应用注意机制来构建rk的特定句子表征。Relation-BasedAttentionMechanism(最重要的机制)基于我们的假设

sylviazzqq·2022-11-19 22:52

关系抽取新SOTA: 《A Frustratingly Easy Approach for Joint Entity and Relation Extraction》论文笔记

其主要可以归纳为两种主要的技术框架：1.pipeline方式的抽取：即先抽取实体，在预测已抽取实体之间存在的关系2.joint方式的抽取：即实体和关系的联合抽取模式由于pipeline抽取方法存在的误差积累

爱吃腰果的李小明·2022-11-19 22:19

关系抽取-学术界

.基于依存句法的方法2.2.监督学习2.2.1.机器学习2.2.1.1.基于特征向量的方法2.2.1.2.基于核函数的方法2.2.2.深度学习2.2.2.1.Pipeline(管道式)2.2.2.2.Joint

ox180x·2022-11-19 22:49

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

论文阅读笔记 | 三维目标检测——AVOD算法

文章目录1.背景2.网络结构3.实验结果paper：《Joint3DProposalGenerationandObjectDetectionfromViewAggregation》1.背景AVOD同样是一个

Clichong·2022-11-19 13:54

V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction

V2VNet：使用V2V通信提高自动驾驶车辆的感知和运动预测任务：感知和motion预测，SDV需要对3D场景进行推理，识别其他车辆/行人，并预测他们未来可能如何行动。在一个深度网络模型中联合执行3D目标检测和motion预测可提高准确性和稳健性，且两个任务的共享计算实现了高效的内存使用和快速的推理时间。挑战：严重遮挡的物体或距离较远的物体会导致稀疏的观察结果，对现代计算机视觉系统构成挑战。网联S

superbzhoucc·2022-11-19 08:22

JSNet: Joint Instance and Semantic Segmentation of 3D Point Clouds

Abstract在本文中，我们提出了一种新的联合实例和语义分割方法，称为JSNet，以同时解决3D点云的实例和语义分割。首先，我们建立了一个有效的骨干网络来从原始点云中提取鲁棒的特征。其次，为了获得更多的判别特征，提出了一种点云特征融合模块来融合骨干网络的不同层特征。此外，开发了一个联合实例语义分割模块，将语义特征转换为实例嵌入空间，然后将转换后的特征与实例特征进一步融合，以方便实例分割。同时，该

fish小余儿·2022-11-15 17:45

CS50_AI_2_Uncertainty 概率（Python实现 - 英文注释）

主要内容概率论基础,贝叶斯公式,贝叶斯网络似然估计马尔可夫模型,马尔可夫链,隐马尔可夫模型课程笔记地址：https://cs50.harvard.edu/ai/2020/notes/2/#joint-probability

lihua777·2022-11-14 07:23

对话系统-口语理解-意图检测和槽填充：A Co-interactive Transformer for joint Slot Filling and Intent Detection

论文题目：ACo-interactiveTransformerforjointSlotFillingandIntentDetection原论文地址PyTorch代码论文精简版-PPT1.背景意图检测和槽填充是构建口语理解（SLU）系统的两个主要任务。以前的研究要么用多任务框架隐式地对两个任务进行建模{\color{Red}多任务框架隐式地对两个任务进行建模}多任务框架隐式地对两个任务进行建模，要么

葫芦娃啊啊啊啊·2022-11-10 23:50

M²BEV: Multi-Camera Joint 3D Detection and Segmentation with Unified Bird’s-Eye View Representation

M²BEV:Multi-CameraJoint3DDetectionandSegmentationwithUnifiedBird’s-EyeViewRepresentation论文笔记原文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.05088.pdf1.引言本文设计一个联合训练多视图图像3D目标检测和BEV分割任务的统一网络。此外，本文提出了几个能提高精度并减小空间耗费的方法：高效

byzy·2022-11-08 14:57

＜论文阅读＞ M2BEV Multi-Camera Joint 3D Detection and Segmentation with Unified Bird’s-Eye View Represen

0.为什么要读这篇论文首先，作者本人并不是这个领域的科研工作者，只能说是自动驾驶领域的一个工程师，我更希望我做的每一件事情，读的每一篇文章都在帮我解决一个问题或者一个疑惑。那么，谈一下为什么要读这篇文章，自动驾驶视觉感知领域算法开发这个领域可谓是日新月异，越来越多的事物可以被感知到，更多的摄像头参与到了感知算法中，从一开始的1V（前视）到5V，再到8V，从1M像素到2M再到现在8M的摄像头，甚至还

小灰灰Coding·2022-11-08 14:26

文献学习02-Effective Modeling of Encoder-Decoder Architcture for Joint Entity and Relation Extraction

论文信息（1）题目：EffectiveModelingofEncoder-DecoderArchitectureforJointEntityandRelationExtraction（用于联合实体和关系提取的编码器-解码器架构的有效建模）（2）文章下载地址：https://ojs.aaai.org//index.php/AAAI/article/view/6374（3）相关代码：https://g

振哥在，世界充满爱！·2022-10-30 03:17

【研一小白论文精读】Joint Generative and Contrastive Learning for Unsupervised Person Re-identification

Abstract就是将GAN和对比学习模块结合起来，对比学习不是需要数据增强吗，就用GAN的视图生成器来做这个增强，还提出了一种对比学习的损失函数，实验也证明取得了SOTA。IntroductionReID的目标是从不同视图中识别物体，也即是根据可视化相似度从gallery中识别query，gallery和query其实就是对比学习中的两个试图，也是一大一小数据集和样本这样的一个关系。直白一点就是

Titus W·2022-10-26 16:01

A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction 论文阅读

一、概述论文：https://paperswithcode.com/paper/a-frustratingly-easy-approach-for-joint解读：https://mp.weixin.qq.com

HxShine·2022-10-03 07:46

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