large-scale

论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor

论文笔记—NDT-Transformer:Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中，自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求，并且是基于激光雷达的SLAM系统的重要组成部分（即闭环检测）。本文提出了一种名为NDT-Transf

入门打工人·2024-09-10 03:09

论文笔记之LINE:Large-scale Information Network Embedding

原文：LINE:Large-scaleInformationNetworkEmbedding本文提出一种新的networkembeddingmodel：LINE.能够处理大规模的各式各样的网络，比如：有向图、无向图、有权重图、无权重图.文中指出对于networkembedding问题，需要保留localstructure和globalstructure，分别对应first-orderproximi

小弦弦喵喵喵·2024-02-11 03:13

CVPR2023|Learning Instance-Level Representation for Large-Scale Multi-Modal Pretraining in Ecommerce

文章目录摘要引言贡献方法提取实例为中心的表示1.InstanceQuery2.InstanceDecoder3.Multi-ModalPretrainingObjectives4.TransfertoDowntasks转换到下游任务实验预训练数据集实验细节在下游任务上的Evaluationconclusion摘要本文旨在建立一个通用的多模态基础模型，该模型具有可扩展的电子商务中大规模下游应用的能力

万年枝·2024-02-06 06:59

【单目深度估计】Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data

前言论文题目：DepthAnything:UnleashingthePowerofLarge-ScaleUnlabeledData——任何深度：释放大规模无标记数据的力量论文地址：DepthAnything:UnleashingthePowerofLarge-ScaleUnlabeledData源码地址：https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything2024

十小大·2024-02-02 12:26

【论文阅读】Grasp-Anything: Large-scale Grasp Dataset from Foundation Models

文章目录Grasp-Anything:Large-scaleGraspDatasetfromFoundationModels针对痛点和贡献摘要和结论引言相关工作Grasp-Anything数据集实验-零镜头抓取检测实验-机器人评估总结Grasp-Anything:Large-scaleGraspDatasetfromFoundationModelsProjectpage：Grasp-Anythin

三木今天学习了嘛·2024-01-27 09:43

【论文笔记】BGRL：Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping（简要笔记供复习使用）

BGRL:Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrapping文章地址：Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrappingMotivation现有自监督学习的方法大多需要大量的负样本和大规模的数据增强，而选择负样本的原则的缺失导致负样本不一定会增加模型精度，尤其是在大模型中

好想变有钱535·2024-01-18 07:28

CloudLeak: Large-Scale Deep Learning Models一种黑盒的攻击方法

backgroundstateoftheart(已有的对比项)solution/contribution(系统还是算法贡献)evaluationconclusion/futureworkCloudLeak:Large-ScaleDeepLearningModelsCloudLeak：通过对抗性示例窃取的大规模深度学习模型通过查询的方法可以发生信息泄露（泄露模型或者训练数据memberinferen

叩钉吧zz·2024-01-17 19:12

Large-scale cluster management at Google with Borg 论文要点记录

PPT为个人总结成果AbstractGoogle’sBorgsystemisaclustermanagerthatrunshundredsofthousandsofjobs,frommanythousandsofdifferentapplications,acrossanumberofclusterseachwithuptotensofthousandsofmachines.Itachievesh

银灯玉箫·2024-01-15 00:33

[论文精读]Large-scale Graph Representation Learning of Dynamic Brain Connectome with Transformers

论文网址：[2312.14939]Large-scaleGraphRepresentationLearningofDynamicBrainConnectomewithTransformers(arxiv.org)英文是纯手打的！论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误，若有发现欢迎评论指正！文章偏向于笔记，谨慎食用！又见面了ProfKi

夏莉莉iy·2024-01-14 13:32

[论文阅读]4DRadarSLAM: A 4D Imaging Radar SLAM System for Large-scale Environments

目录1.摘要和引言：2.系统框架：2.1前端：2.2回环检测：2.3后端：3.实验和分析：4.结论1.摘要和引言：这篇论文介绍了一种名为“4DRadarSLAM”的新型4D成像雷达SLAM系统，旨在提高大规模环境下的定位与地图构建性能。与传统的基于激光雷达的SLAM系统相比，该系统在恶劣天气条件下表现更佳。它包括前端、回环检测和后端三个主要部分：前端通过扫描匹配计算里程计数据，回环检测模块识别回环

稻壳特筑·2024-01-09 08:18

102、X^3 : Large-Scale 3D Generative Modeling using Sparse Voxel Hierarchies

简介官网 Nvidia2023提出的一种新的生成模型，可生成具有任意属性的高分辨率稀疏3D体素网格，以前馈方式生成数百万体素，最细有效分辨率高达102431024^310243，而无需耗时的test-time优化，使用一种分层体素潜扩散模型，使用建立在高效VDB数据结构上的自定义框架，以从粗到细的方式生成逐步更高的分辨率网格。XCube在100m×100m规模的大型户外场景中的有效性，体素大小小至

C--G·2024-01-06 13:22

【论文阅读笔记】医学多模态新数据集-Large-scale Long-tailed Disease Diagnosis on Radiology Images

这是复旦大学2023.12.28开放出来的数据集和论文，感觉很宝藏，稍微将阅读过程记录一下。ZhengQ,ZhaoW,WuC,etal.Large-scaleLong-tailedDiseaseDiagnosisonRadiologyImages[J].arXivpreprintarXiv:2312.16151,2023.项目主页：https://qiaoyu-zheng.github.io/RP

cskywit·2024-01-06 09:24

Learning hand-eye coordinationfor robotic grasping with deep learning and large-scale data collecti

题目：基于深度学习的机器人抓取手眼协调学习和大规模数据采集摘要：我们描述了一种基于学习的手眼协调方法，用于机器人从单目图像抓取。为了学习手眼协调抓取，我们训练了一个大型卷积神经网络来预测抓取器的任务空间运动成功抓取的概率，只使用单目摄像机图像，独立于摄像机标定或当前机器人姿态。这就需要网络去观察抓爪与场景中物体之间的空间关系，从而学习手眼协调然后利用该网络对夹持器进行实时伺服控制，实现成功的抓取。

cocapop·2023-12-30 02:17

论文学习记录之OpenFWI（Large-scale Multi-structuralBenchmark Datasets for Full Waveform Inversion）

目录0Abstract—摘要1Introduction—简介2SeismicFWIandForwardModeling—地震FWI和正演模拟3OpenFWIDatasetsandDomainInterests—OpenFWI数据集与领域兴趣4OpenFWIBenchmarks—OpenFWI基准4.1DeepLearningMethodsforFWI—FWI的深度学习方法4.2InversionB

摘星星的屋顶·2023-12-27 09:40

《Learning Fine-grained Features via a CNN Tree for Large-scale Classification》阅读笔记

论文标题《LearningFine-grainedFeaturesviaaCNNTreeforLarge-scaleClassification》通过CNN树学习细粒度特征，实现大规模分类作者ZhenhuaWang，XingxingWang，GangWang以色列耶路撒冷希伯来大学计算机科学与工程学院新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院阿里巴巴人工智能实验室，杭州，中国初读摘要我们提出了一种增强卷

AncilunKiang·2023-12-26 09:09

VGG: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition大规模图像识别的深度卷积神经网络

文章目录VGG全文翻译论文结构摘要1引言2卷积网络配置2.1网络结构2.2网络配置VGG16参数计算VGG16结构示意图VGG特点2.3探讨3分类框架3.1训练训练图像尺寸3.2测试Densetest（稠密测试）Multi-crop测试3.3实现细节4分类实验数据集4.1单尺度评估4.2多尺度评估4.3Multi-cropevaluation4.4convnetfusion4.5与现有技术的比较5

源代码•宸·2023-12-25 18:55

【具身智能评估7】ProcTHOR: Large-Scale Embodied AI Using Procedural Generation

论文标题：ProcTHOR:Large-ScaleEmbodiedAIUsingProceduralGeneration论文作者：MattDeitke,EliVanderBilt,AlvaroHerrasti,LucaWeihs,JordiSalvador,KianaEhsani,WinsonHan,EricKolve,AliFarhadi,AniruddhaKembhavi,RoozbehMot

datamonday·2023-12-19 06:51

Power Bundle Adjustment for Large-Scale 3D Reconstruction 阅读

PowerBA新颖点在于提高上式（12）中dX_p=S_{-1}*(-b)的计算效率。提高原理：如下所示：将矩阵的求逆计算转换为矩阵的乘加计算。

xyz599·2023-11-30 04:42

深度学习/光学计算/计算机视觉论文速览 | Nature Communications 2023, Training large-scale optoelectronic neural networ

R.X. NLOS·2023-11-21 14:33

Progressive Tree-Based Compression of Large-Scale Particle Data | 学习笔记

代码魔法师！·2023-11-19 22:04

论文笔记--Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

论文笔记--Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练3.1.1预训练数据3.1.2模型架构3.2对齐3.2.1SFT3.2.2RewardModel(RM)3.2.3PPO3.3安全性4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels作者：

Isawany·2023-11-13 11:15

深度学习奠基作VGG《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》(现代卷积神经网络/网络结构)

VGG首次提出的论文VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition很长有40页，是2014年发表的。1、使用块的VGG网络VGG是一个使用块的网络AlexNet最大的问题是什么呢，就是长的不规则，就像是一个变大的LeNet，这里加一点那里加一点。结构不那么清晰，大家也会问为什么要这样为什么要那样，如果我怎么变深怎么变宽我都不知

机器学习杨卓越·2023-11-09 13:20

针对目标重识别的大规模训练集搜索：Large-scale Training Data Search for Object Re-identification

本文介绍一篇发表于CVPR2023的论文《Large-scaleTrainingDataSearchforObjectRe-identification》。这篇文章主要介绍了澳大利亚国立大学新推出的训练集搜索任务，和相应的训练集搜索算法（SnP）。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2303.16186.pdf源代码:https://github.com/yorkeyao/SnP

学术菜鸟小晨·2023-11-09 05:22

CLUECorpus2020: A Large-scale Chinese Corpus for Pre-training Language Model

整篇文章，很好理解，建议大家读一下。0摘要主要是使用CLUECorpus2020，100G语料预训练模型。他们在小数据及以及大数据集上做了实验，表明这个语料训练的模型，更适合中文。他们使用的vcoba_clue是8k,是google的ChineseBert的1/3。他们发布了这个语料训练的小模型和大模型。大模型能达到最高的水平,小模型在保留大部分精度的情况下加速了训练,并且预测速度是bert-ba

candy134834·2023-11-02 22:29

Investigating Dominant Trip Distance for Intercity Passenger Transport Mode Using Large-Scale ...

文章目录0核心要点1ResearchIntroduction2Data0核心要点中国intercitytransport的距离集中在0-300km最大为101-200km的范围覆盖率超过50%Dominanttransportdistance1ResearchIntroductionImportance:Intercitytransportation在城市互联中扮演者重要角色，对于提升区域经济一体

PinkGranite·2023-10-28 20:06

论文阅读 - A Large-Scale Longitudinal Multimodal Dataset of State-Backed Information Operations on Twitt

ProceedingsoftheSixteenthInternationalAAAIConferenceonWebandSocialMedia(ICWSM2022)CCF-B目录引言DataAccessDataCollectionState-BackedData(PositiveSet)BackgroundData(NegativeSet)FilteringTweetsDataExploratio

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:48

Towards Unified Text-based Person Retrieval: A Large-scale Multi-Attribute and Language Search Bench

文章目录题目：TowardsUnifiedText-basedPersonRetrieval:ALarge-scaleMulti-AttributeandLanguageSearchBenchmark（面向统一的基于文本的人物检索：一个大规模的多属性和语言搜索基准）研究背景相关工作BENCHMARK论文方法分析网络框架1、APTMArchitecture2、AttributePromptLearn

JJxiao24·2023-10-18 22:40

CBLab: Supporting the Training of Large-scale Traffic Control Policies with Scalable Traffic...

文章目录1简介2Introduction3CBEngine4CBData5CBScenario1简介该文章预发表于arXiv，后为KDD2023（CCF-A，数据库/数据挖掘/内容检索）接收2Introduction越来越多的研究倾向于使用real-timetrafficdata来进行交通控制策略的优化缺陷：数据量不足，难以支撑交通策略的训练；训练效果不叫可能进一步导致交通恶化交通模拟器能够为策略

PinkGranite·2023-10-17 21:45

【Whisper】《Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision》译读笔记

《RobustSpeechRecognitionviaLarge-ScaleWeakSupervision》学习资料《OpenAIWhisper精读【论文精读】byMuLi-YouTube》模型特点Zero-shot：Whisper可以在没有针对特定任务的微调的情况下，对多种语言识别任务进行预测。这是因为它在训练时使用了一种多任务的格式，通过一些特殊的标记来指定不同的任务或分类目标。这样，Whis

songyuc·2023-10-16 15:00

Content-Based Similarity Search in Large-Scale DNA Data Storage Systems

AuthorsCallistaBee1*,Yuan-JyueChen2,DavidWard1,XiaomengLiu1,GeorgSeelig1,3,KarinStrauss2*,LuisCeze1*.Affiliations:1PaulG.AllenSchoolofComputerScience&Engineering,UniversityofWashington.2Microsoft.3Dep

不愿透露身份的美凌格·2023-10-14 18:53

InternImage: 使用可变形卷积探索大规模视觉基础模型（Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Conv）

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.05778v4.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2211.05778v4.pdf代码库：https://github.com/OpenGVLab/InternImage/tree/masterhttps://github.com/OpenGVLab/InternImage/tree/master0.摘要相较于近年来大

Joney Feng·2023-10-04 19:23

论文阅读《Pingmesh: A Large-Scale System for Data Center Network Latency Measurement and Analysis》

背景在我们内部产品中，一直有关于网络性能数据监控需求，我们之前是直接使用ping命令收集结果，每台服务器去ping(N-1)台，也就是N^2的复杂度，稳定性和性能都存在一些问题，最近打算对这部分进行重写，在重新调研期间看到了Pingmesh这篇论文，Pingmesh是微软用来监控数据中心网络情况而开发的软件，通过阅读这篇论文来学习下他们是怎么做的。数据中心自身是极为复杂的，其中网络涉及到的设备很多

夜莺云原生监控·2023-10-01 04:02

Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

PapernameBaichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModelsPaperReadingNotePaperURL:https://cdn.baichuan-ai.com/paper/Baichuan2-technical-report.pdfCodeURL:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2BlogURL:https:

kebijuelun·2023-09-20 19:49

【大模型迁移 2022】Exploring Visual Prompts for Adapting Large-Scale Models

ExploringVisualPromptsforAdaptingLarge-ScaleModels论文简介：具体实现：Pre-trainedModels：InputTransformation：PromptTuningPromptDesignOutputTransformation：ImplementationDetails：实验设置：Datasets：BaselineMethods：实验结果：

BIT可达鸭·2023-09-17 22:30

Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels》的翻译。Baichuan2：开放的大规模语言模型摘要1引言2预训练3对齐4安全性5评估6相关工作7限制和道德考虑摘要大型语言模型（LLM）在基于自然语言指令的几个例子的各种自然语言任务中表现出了显著的性能，从而减少了对广泛功能工程的需求。然而，大多数强大的LLM都是封闭源代码的，或者对英语以

UnknownBody·2023-09-14 07:19

LLMs之Baichuan 2：《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》翻译与解读

LLMs之Baichuan2：《Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels》翻译与解读导读：2023年9月6日，百川智能重磅发布Baichuan2。科技论文主要介绍了Baichuan2，一个开源的大规模语言模型，以及其在多个领域的性能表现和安全性措施。论文强调了对开源模型的重要性，特别是对于非英语语言的研究者和应用程序开发者。此外，论文还详细讨论了模型的预训练、

一个处女座的程序猿·2023-09-08 11:58

Rethinking the Role of Pre-ranking in Large-scale E-Commerce Searching system

来源：KDD’2023TaobaoSearch文章目录ASHASMOL训练样本训练目标蒸馏精排总结反思粗排在大规模电商搜索系统中的角色。由于巨大的数据量以及对系统实时反馈的要求，一个典型的工业排序系统通常由这些模块组成：召回（matching）、粗排（pre-ranking）和精排（ranking）。其中粗排通常被认为是一个迷你的精排，因为它需要对更多物品进行排序。因此，现在很多关于粗排的工作都是

Miha_Singh·2023-09-04 01:43

分布式链路追踪——Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure

要解决的问题如何记录请求经过多个分布式服务的信息，以便分析问题所在？如何保证这些信息得到完整的追踪？如何尽可能不影响服务性能？追踪当用户请求到达前端A，将会发送rpc请求给中间层B、C；B可以立刻作出反应，但是C需要后端服务D、E的配合才能应答一个简单有用的请求追踪应该包含发送、接收消息的消息标识符、时间戳。为了关联给定发起者的这些记录，在此有黑盒和基于标注的监控模式黑盒：假定并没有除了以上记录之

动态一时爽，重构火葬场·2023-08-18 07:36

论文阅读 - Large-scale weakly-supervised pre-training for video action recognition

文章目录1概述2数据的收集方式3使用的模型4预训练时的一系列问题4.1预训练的数据是不是越多越好？4.2用于预训练的模型是不是越大越好？4.3预训练数据的标签种类和数量是不是越多越好？4.4用于预训练的每个video有长有短，时长该如何选取？5总结1概述本文是对论文Large-scaleweakly-supervisedpre-trainingforvideoactionrecognition的阅

七元权·2023-08-17 11:49

A large-scale study on the usage of Java’s concurrent programming constructs

原文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0164121215000849?via%3Dihubhttps://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0164121215000849?via%3DihubALarge-ScaleStudyontheUsageofJa

喜乐L·2023-08-15 09:21

《论文阅读12》RandLA-Net: Efﬁcient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

一、论文研究领域：全监督3D语义分割（室内，室外RGB，kitti）论文：RandLA-Net:EfﬁcientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointCloudsCVPR2020牛津大学、中山大学、国防科技大学论文链接论文github二、论文概要2.1主要思路现有的语义分割网络几乎所有都限于极小的3D点云（例如，4k个点或1×1米块），并且不能直接扩展到更大的

Darren_pty·2023-08-14 10:14

【论文摘要】ImageNet：A Large-Scale Hierarchical Image Database

ImageNet系列1《ImageNet：ALarge-ScaleHierarchicalImageDatabase》ImageNet系列2《ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge》（待完成）ImageNet系列2《Scalablemulti-labelannotation》（待完成）ImageNet：ALarge-ScaleHierarchica

joyce_peng·2023-08-12 15:53

小目标检测的现有方法--来自论文(Towards Large-Scale Small Object Detection: Survey and Benchmarks)

文章目录REVIEWONSMALLOBJECTDETECTION1.1ProblemDefinition1.2MainChallenges1.3ReviewofSmallObjectDetectionAlgorithms1.3.1Sample-orientedmethodsData-augmentationstrategiesOptimizedlabelassignment1.3.2Scale-a

Re-赟·2023-08-08 05:00

「论文阅读」RandLA-Net：Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

目录1)局部空间编码块(LocSE)2)注意力池化模块（AttentivePooling）3)膨胀残差模块文章提出的局部特征聚合模块并行应用于每个3D点，它由三个神经单元组成:1)局部空间编码(LocSE)，2)注意力池化(attentivepooling)，3)扩张残留块。局部特征聚合模块的结构如下：顶部的两个模块分别是提取特征的局部空间编码块(LocSE)和基于局部上下文和几何形状的加权注意力

小麋鹿跑了·2023-08-08 05:24

论文阅读：RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

2020年7月18日周六天气晴【不悲叹过去，不荒废现在，不惧怕未来】RandLA-Net:EfficientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointCloudsRandLA-Net:大规模点云的高效语义分割论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.11236github代码（tensorflow）：https://github.com/Qi

LikeMarch·2023-08-08 05:51

论文翻译 | RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

论文：RandLA-Net:EfficientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointClouds代码：code前言：最近很犹豫要不要继续翻译点云方面的论文，直到看到这篇论文的作者是自己学校以前的学长，他的科研经历挺振奋人心的。突然觉得应该好好读一下他的文章。摘要我们研究了一个高效的大规模3D点云的语义分割问题。通过代价很高的下采样策略或高运算量的预处理或后处理

btee·2023-08-08 05:50

iSAID: A Large-scale Dataset for Instance Segmentation in Aerial Images

简介https://captain-whu.github.io/iSAID/dataset.html实验室夏老师他们弄得，19年暑假的时候看到同学在弄这个网站，基于DOTA的image包含了更精细的语义分割标注和实例分割标注，取自高分一号高分二号亚米级，具有尺度变化性，而且基本都看的清，标的也很精细，感觉还挺有意思的，cvpr2019的workshop，kaggle上也有人上传了数据集https:

carry_hjr·2023-08-07 22:45

[ ACL 2019 ] DocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset

ACL2019|DocRED:ALarge-ScaleDocument-LevelRelationExtractionDataset论文：https://arxiv.org/abs/1906.06127代码：https://github.com/thunlp/DocREDLeaderboard：https://competitions.codalab.org/competitions/20717D

Gmeas_HuiMing·2023-07-25 19:44

《DocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset》阅读笔记

引言近期关注篇章级关系抽取，两个原因，一是之前做大规模知识抽取，遗留的一块内容就是篇章级关系抽取和事件抽取；另一个是大模型目前在抽取任务，特别是复杂抽取任务上表现不如其他NLP任务，这也引起我的研究兴趣。作为积累，首先阅读刘知远老师实验室发布的DoCRED作为积累的第一步。数据采集人工标注数据采集人工标注数据是通过四个阶段收集的：（1）为维基百科相关文档生成远程监督标注。首先用spacy工具对wi

有莘不殁·2023-07-25 19:41

DocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset

1.介绍目前RE研究多集中于单句子关系提取：但本文研究发现有40%左右的关系需从多句中提取。当前docRE数据集：QuirkandPoon(2017)andPengetal.(2017)基于远程监督构建了docRE数据集(准确度不高);BC5CDR(Lietal.,2016)构建了领域docRE数据集(范围小)。2.数据集构建2.1人工标注数据集这里使用的是维基百科词条的介绍部分，因其质量高且包含

SwordIng·2023-07-25 04:17

推荐频道

large-scale

论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor

论文笔记之LINE:Large-scale Information Network Embedding

CVPR2023|Learning Instance-Level Representation for Large-Scale Multi-Modal Pretraining in Ecommerce

【单目深度估计】Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data

【论文阅读】Grasp-Anything: Large-scale Grasp Dataset from Foundation Models

【论文笔记】BGRL：Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping（简要笔记供复习使用）

CloudLeak: Large-Scale Deep Learning Models一种黑盒的攻击方法

Large-scale cluster management at Google with Borg 论文要点记录

[论文精读]Large-scale Graph Representation Learning of Dynamic Brain Connectome with Transformers

[论文阅读]4DRadarSLAM: A 4D Imaging Radar SLAM System for Large-scale Environments

102、X^3 : Large-Scale 3D Generative Modeling using Sparse Voxel Hierarchies

【论文阅读笔记】医学多模态新数据集-Large-scale Long-tailed Disease Diagnosis on Radiology Images

Learning hand-eye coordinationfor robotic grasping with deep learning and large-scale data collecti

论文学习记录之OpenFWI（Large-scale Multi-structuralBenchmark Datasets for Full Waveform Inversion）

《Learning Fine-grained Features via a CNN Tree for Large-scale Classification》阅读笔记

VGG: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition大规模图像识别的深度卷积神经网络

【具身智能评估7】ProcTHOR: Large-Scale Embodied AI Using Procedural Generation

Power Bundle Adjustment for Large-Scale 3D Reconstruction 阅读

深度学习/光学计算/计算机视觉 论文速览 | Nature Communications 2023, Training large-scale optoelectronic neural networ

Progressive Tree-Based Compression of Large-Scale Particle Data | 学习笔记

论文笔记--Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

深度学习奠基作VGG《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》(现代卷积神经网络/网络结构)

针对目标重识别的大规模训练集搜索：Large-scale Training Data Search for Object Re-identification

CLUECorpus2020: A Large-scale Chinese Corpus for Pre-training Language Model

Investigating Dominant Trip Distance for Intercity Passenger Transport Mode Using Large-Scale ...

论文阅读 - A Large-Scale Longitudinal Multimodal Dataset of State-Backed Information Operations on Twitt

Towards Unified Text-based Person Retrieval: A Large-scale Multi-Attribute and Language Search Bench

CBLab: Supporting the Training of Large-scale Traffic Control Policies with Scalable Traffic...

【Whisper】《Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision》译读笔记

Content-Based Similarity Search in Large-Scale DNA Data Storage Systems

InternImage: 使用可变形卷积探索大规模视觉基础模型（Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Conv）

论文阅读 《Pingmesh: A Large-Scale System for Data Center Network Latency Measurement and Analysis》

Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

【大模型迁移 2022】Exploring Visual Prompts for Adapting Large-Scale Models

Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

LLMs之Baichuan 2：《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》翻译与解读

Rethinking the Role of Pre-ranking in Large-scale E-Commerce Searching system

分布式链路追踪——Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure

论文阅读 - Large-scale weakly-supervised pre-training for video action recognition

A large-scale study on the usage of Java’s concurrent programming constructs

《论文阅读12》RandLA-Net: Efﬁcient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

【论文摘要】ImageNet：A Large-Scale Hierarchical Image Database

小目标检测的现有方法--来自论文(Towards Large-Scale Small Object Detection: Survey and Benchmarks)

「论文阅读」RandLA-Net：Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

论文阅读：RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

论文翻译 | RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

iSAID: A Large-scale Dataset for Instance Segmentation in Aerial Images

[ ACL 2019 ] DocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset

《DocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset》阅读笔记

DocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset

深度学习/光学计算/计算机视觉论文速览 | Nature Communications 2023, Training large-scale optoelectronic neural networ

论文阅读《Pingmesh: A Large-Scale System for Data Center Network Latency Measurement and Analysis》