oral

USYD悉尼大学INFO1110 Oral Exam口语考试复习资料

INFO1110OralExam考试复习资料前言Review:1.IteratorvsIterable2.TrueorFalse:localvariablesonlyexistwithinthescopeofafunction3.Whatisapurefunction(week5labsheet)4.Whataresideeffectsofafunction(week5labsheet)5.Wha
不二程序猿·2020-11-26 13:41

开源: CVPR 2020 修复你的老照片

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达今天介绍的是CVPR2020Oral的「老照片修复」工作。
Tom Hardy·2020-10-26 21:33

INTERSPEECH 2020 | 腾讯AI Lab解读语音识别与合成方向及入选论文

而由于今年的会议不再受物理场地的限制，原本展示方式不同的oral和pos
腾讯AI实验室·2020-10-26 18:55

NeurIPS 2020论文接收列表公布，智源研究院35篇入围

近日，机器学习和计算神经科学领域国际顶会NeurIPS2020论文接收列表公布，共接收论文1899篇，包含Oral论文105篇，Spotlight论文280篇。
BAAIBeijing·2020-10-14 10:58

CSG：清华大学提出通过分化类特定卷积核来训练可解释的卷积网络 | ECCV 2020 Oral

论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核，并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵，进一步保证类特定。从实验结果来看，CSG的稀疏性能够引导卷积核与类别的强关联，在卷积核层面产生高度类相关的特征表达，从而提升网络的性能以及可解释性 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:TrainingInterpretableConvolutionalNeuralNetworksbyDifferentia
VincentLee·2020-10-09 19:20

CSG：清华大学提出通过分化类特定卷积核来训练可解释的卷积网络 | ECCV 2020 Oral

论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核，并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵，进一步保证类特定。从实验结果来看，CSG的稀疏性能够引导卷积核与类别的强关联，在卷积核层面产生高度类相关的特征表达，从而提升网络的性能以及可解释性 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:TrainingInterpretableConvolutionalNeuralNetworksbyDifferentia
晓飞的算法工程笔记·2020-10-09 15:00

小波（小波包）变换 频率/频域 与 图像细节处理

python小波包变换小波变换与深度学习的结合频域（DCT,小波变换）与CNN结合超分-wavelet[InvertibleImageRescaling可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片（ECCV2020Oral
xys430381_1·2020-09-28 10:45

ECCV 2020 论文大盘点-目标检测篇

本文盘点ECCV2020与目标检测相关的研究，包含目标检测新范式、密集目标检测、点云目标检测、少样本目标检测、水下目标检测、域适应目标检测、弱监督目标检测、训练策略等，总计41篇，其中2篇Oral，6篇
我爱计算机视觉·2020-09-23 23:18

【神经网络的压缩(第二弹)】Extremely Low Bit Nerual Network

主题：【神经网络的压缩(第二弹)】ExtremelyLowBitNerualNetwork简介：阿里巴巴团队提出来的低比特神经网络，被AAAI2018收录为oral。
weixin_41977410·2020-09-17 04:44

Just Go with the Flow: Self-Supervised Scene Flow Estimation[CVPR2020 Oral]

[论文链接]\qquad现有的估计场景流的方法都需要有标注的场景流数据去使用监督的方法训练网络。本文作者提出了使用两个自监督损失函数训练（场景流估计）网络的方法，这两个损失函数分别基于最近邻和cycleconsistency（不知道该怎么翻译。。。）。自监督的训练方法使得大量没有标注信息的自动驾驶数据集可以用于训练网络。使用本篇文章自监督方法训练的网络，表现与目前最好的使用监督方法学习的网络效果相
CXY_Likescoding·2020-09-15 19:28

Underexposed Photo Enhancement using Deep Illumination Estimation CVPR 2019 阅读记录

貌似是挺有争议的一篇文章，挺多人说这篇文章抄袭hdrnet，结果还中了CVPR的oral，不值这个价。暂时还没看hdrnet，所以我也不好评说，不过hdrnet的主页是这个这个，有空大概会去看一看。
Y.Z.A·2020-09-15 09:18

24小时图像增强方法论文：An Integrated Enhancement Solution for 24-hour Colorful Imaging翻译与解读

论文来自AAAI2020oral论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.04580摘要目前，24小时室外成像的行业惯例是使用硅相机，并辅以近红外（NIR）照明。
import_torch_as_tf·2020-09-15 07:23

ECCV 2020 Oral 中谷歌论文盘点，点云与3D方向工作居多

本文汇总其入选ECCV2020Oral的作品，总计10篇。
我爱计算机视觉·2020-09-15 01:34

ECCV 2020 Spotlight 谷歌论文大盘点

ECCV2020已经结束，官方放出了所有论文：ECCV2020论文合集下载，分类盘点进行中ECCV2020总计录取1361篇论文，其中Oral102篇，Spotlight161篇。
我爱计算机视觉·2020-09-15 01:34

Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining - cvpr 2016 oral

这是rbg大神的又一神作，cvpr2016的oralpaper，论文地址here。给rbg大神发邮件问了下问题，想不到大神居然回我，还给了开源的代码：https://github.com/abhi2610/ohem，（太开心了）另外另一个作者的主页：http://abhinav-shrivastava.info/====题外话，说下自己的implementation（主要基于rbg开源的OHEM代
_menglan_Zi·2020-09-14 16:24

BMVC 2020 开幕，196篇论文73篇开源~

BMVC2020在9月7-10日举行，同样为网络虚拟会议，共录用论文196篇，其中Oral论文34篇，Poster论文
OpenCV中文网公众号·2020-09-14 15:52

2019 CVPR（oral）之ReID：Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification

JointDiscriminativeandGenerativeLearningforPersonRe-identification这篇文章的思路和2017NIPS之GAN（imagetransfer）：UnsupervisedImage-to-ImageTranslationNetworks思路相近，甚至源码都是相近的。本文源码：https://github.com/NVlabs/DG-Net1
matlabLKL·2020-09-14 07:03

【CVPR2018】Squeeze-and-Excitation Networks (SEnet)

这是当年的oral文章，也算Momenta团队近几年最后一个重磅点儿的学术工作了。国际惯例，先给出论文标题和链接。
木盏·2020-09-14 00:35

pl/sql 变量的声明与赋值

pl/sql是一种强类型的编程语言,所有的变量必须声明后再使用,要求在DECLARE部分进行声明变量名称规定:变量名称可以有字母,数字_$#等组成所有的变量名称要求以字母开头,不能是oral中的保留字变量长度小于
wezzdo·2020-09-13 04:03

听说你刚中了NIPS？恭喜（研究德扑、老鼠胡须等AI的都入围了）

其中有40篇被选中进行口头报告（oral），112篇选为spotlight进行展示。接收到NIPS2017入选通知邮件的研究者，纷纷都迫不及待的开始与外界分享这一喜悦。或曰：“
weixin_34075551·2020-09-11 22:45

ECCV 2020 谷歌论文盘点—Poster 篇

前文已经盘点了谷歌ECCV2020中Oral和Spotlight的论文：ECCV2020Oral中谷歌论文盘点，点云与3D方向工作居多ECCV2020Spotlight谷歌论文大盘点今天盘点Poster
我爱计算机视觉·2020-09-11 19:58

ECCV 2020 | 对损失信息进行建模，实现信号处理高保真还原

今天这篇文章就来探讨一下信号处理中的信息丢失问题，其中包括微软亚洲研究院机器学习组与北京大学在ECCV2020上发表的Oral论文《可逆图像缩放》（InvertibleImageRescaling）等工作
AI科技大本营·2020-09-11 08:01

CVPR2020 Oral | 港中文-商汤等开源：自监督场景去遮挡

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文作者：XiaohangZhanhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/129300832本文已由原作者授权，不得擅自二次转载我们的Self-SupervisedSceneDe-occlusion[1]很荣幸被接收为CVPR2020的oralpresentation。无监督的去遮挡和场景分解这个问题从18年底就
视学算法·2020-09-10 22:23

AAAI 2020论文分享：持续学习语义理解框架ERNIE 2.0

NLP预训练领域入选论文***《ERNIE2.0:AContinualPre-TrainingFrameworkforLanguageUnderstanding》***被选为Oral展示。
百度-NLP·2020-09-10 16:47

ECCV 2020 | 腾讯优图8篇论文入选，涵盖目标跟踪、行人重识别、人脸识别等领域...

其中，oral的论文数为104篇，占提交总量的2%；spotlight的数目为161篇，占提交总量的5%；其余论文均为poster。ECCV（EuropeanConferenceonComputerV
我爱计算机视觉·2020-09-10 15:24

开源|2017 CVPR（Oral Paper）：多目标实时体态估测 项目开源

本目录下的代码赢得了2016年MSCOCO关键点挑战赛以及2016年ECCV最佳演示奖，并发表在2017年CVPR的口头论文(OralPaper）中。演示视频：在论文中，我们提出了一种自下而上的方法进行多人姿态估计，这种方法不需要任何行人检测的算法。论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.08050实验结果测试C++（实时版本，用于演示）按照说明，使用我们改动后的Caffe
算法学习者·2020-09-10 11:39

【CVPR Oral】TensorFlow实现StarGAN代码全部开源，1天训练完

近日，有研究人员将StarGAN在TensorFlow上实现的全部代码开源，相关论文获CVPR2018Oral。
weixin_33774308·2020-08-26 23:25

再破纪录！ECCV 2020 旷视研究院15篇成果总览

其中，Oral论文104篇（占总投稿数2%），Spotlight论文161篇（本届新增，占总投稿数5%），其
PaperWeekly·2020-08-26 12:22

CVPR 2020满分论文 | FineGym：面向细粒度动作分析的层级化高质量数据集

机器之心发布作者：邵典等本文介绍了一个大规模、高质量、层级化标注的细粒度人体动作数据集「FineGym」，研究者来自香港中文大学，目前这项研究已被CVPR2020接收为oral论文。
视学算法·2020-08-25 01:50

汇编语言（3） 条件处理

其余的都是0将字符转换为大写：01100001=61h('a')01000001=41('A')把任何一个字符与二进制数11011111进行and九科得到大写or指令：除了两个零逻辑或是0其余的都是1oral
arch li·2020-08-24 06:13

再破纪录！ECCV 2020 旷视研究院15篇成果总览

其中，Oral论文104篇（占总投稿数2%），Spotlight论文161篇（本届新增，占总投稿数5%），其
旷视·2020-08-23 23:45

AAAI 2020论文分享：持续学习语义理解框架ERNIE 2.0

NLP预训练领域入选论文《ERNIE2.0:AContinualPre-TrainingFrameworkforLanguageUnderstanding》被选为Oral展示。
百度NLP·2020-08-22 14:14

支付宝安全实验室成果入选世界万维网大会，风控能力全面出海

ModelingUsers'BehaviorSequenceswithHierarchicalExplainableNetworkforCross-domainFraudDetection》成功入选研究型长文，并受邀做oral
蚂蚁技术·2020-08-22 11:20

VDSR论文阅读笔记

“AccurateImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepConvolutionalNetworks”发表于CVPR2016，并且是oral，文章的内容主要是分析了SRCNN
骑猪撞地球J·2020-08-22 04:21

Oral Thesis Defence

Ihavetosaymanythankstoteacherswhohelpedmeinmythesiswriting.AndIappreciatealotthattodayteachersdidn'taskmemanytoughquestions.Ihadbeenstayinganxiousuntilitwasmyturntodothedefence.AfterIdidtheanalysis,If
小简法·2020-08-22 01:44

VGG - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionICLR2015(oral)http://www.robots.ox.ac.uk/~
O天涯海阁O·2020-08-22 00:35

全新行人ReID域框架，达到SOTA效果！道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。

本文带来的是ECCV2020Oral论文《JointDisentanglingandAdaptationforCross-DomainPersonRe-Identification》，提出一种全新的联合学习框架
天琼智能·2020-08-20 20:48

S2DNAS：北大提出动态推理网络搜索，加速推理，可转换任意网络 | ECCV 2020 Oral

S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间，从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索，解决了动态推理网络的设计问题，可进行任意目标网络的转换 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:S2DNAS:TransformingStaticCNNModelforDynamicInferenceviaNeuralArchitectureSearch论文地址：https://arxiv.o
VincentLee·2020-08-20 17:03

S2DNAS：北大提出动态推理网络搜索，加速推理，可转换任意网络 | ECCV 2020 Oral

S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间，从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索，解决了动态推理网络的设计问题，可进行任意目标网络的转换 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:S2DNAS:TransformingStaticCNNModelforDynamicInferenceviaNeuralArchitectureSearch论文地址：https://arxiv.o
VincentLee·2020-08-20 17:03

Gradient Centralization: 一行代码加速训练并提升泛化能力 | ECCV 2020 Oral

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:GradientCentralization:ANewOptimizationTechniqueforDeepNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.0
VincentLee·2020-08-20 17:14

Gradient Centralization: 一行代码加速训练并提升泛化能力 | ECCV 2020 Oral

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:GradientCentralization:ANewOptimizationTechniqueforDeepNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.0
VincentLee·2020-08-20 17:14

DETR：基于Transformer的目标检测新范式，性能媲美Faster RCNN | ECCV 2020 Oral

DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美FasterRCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像FasterRCNN为后续的很多研究提供了大致的思路 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872论文代码：https://github.c
VincentLee·2020-08-20 17:06

BorderDet：通过边界特征大幅提升检测准确率，即插即用且速度不慢 | ECCV 2020 Oral

边界对于定位问题十分重要，BorderDet的核心思想BorderAlign巧妙又有效，将边界特征融入到目标定位预测中，而且能够简单地融入到各种目标检测算法中带来较大的性能提升下。在开源实现中，对BorderAlign进行了高效CUDA实现，不会对耗时带来很大的影响，整个工作十分扎实 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:BorderDet:BorderFeatureforDenseObjectDe
VincentLee·2020-08-20 17:36

DETR：基于Transformer的目标检测新范式，性能媲美Faster RCNN | ECCV 2020 Oral

DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美FasterRCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像FasterRCNN为后续的很多研究提供了大致的思路 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872论文代码：https://github.c
VincentLee·2020-08-20 17:36

BorderDet：通过边界特征大幅提升检测准确率，即插即用且速度不慢 | ECCV 2020 Oral

边界对于定位问题十分重要，BorderDet的核心思想BorderAlign巧妙又有效，将边界特征融入到目标定位预测中，而且能够简单地融入到各种目标检测算法中带来较大的性能提升下。在开源实现中，对BorderAlign进行了高效CUDA实现，不会对耗时带来很大的影响，整个工作十分扎实 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:BorderDet:BorderFeatureforDenseObjectDe
VincentLee·2020-08-20 17:35

Gradient Centralization: 一行代码加速训练并提升泛化能力 | ECCV 2020 Oral

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:GradientCentralization:ANewOptimizationTechniqueforDeepNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.0
VincentLee·2020-08-20 17:35

Gradient Centralization: 一行代码加速训练并提升泛化能力 | ECCV 2020 Oral

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:GradientCentralization:ANewOptimizationTechniqueforDeepNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.0
VincentLee·2020-08-20 17:35

ICML 2019 oral 论文 | 伯克利 AI 研究院提出新的数据增强算法，比谷歌大脑的 AutoAugment 更强！

伯克利AI研究院的一篇关于数据增强的论文便被ICML2019收录为oral论文，该论文巧妙地运用基于种群的数据增强算法，在降低计算成本的情况下，既能提高学习数据增强策略的速度，又能提升模型的整体性能。
AI研习社·2020-08-20 01:33

Oral English

图片发自App1.Aboldattemptishalfsuccess.勇敢的尝试是成功的一半。2.Onetodayisworthtwotomorrows.一个今天胜似两个明天。3.Actionsspeaklouderthanwords.行动比语言更响亮。4.Goodcompanyontheroadistheshortestcut.行路有良伴就是捷径。5.Twoheadsarebetterthano
Darren321·2020-08-19 04:50

CVPR2018 oral《Relation Networks for Object Detection》论文阅读笔记

前言最近希望能够寻找一个NMS的替代方案，能够去除冗余检测框，并且不阻断梯度传递。这篇论文的核心内容是设计了一种关系网络，输入输出维度相等，能嵌入到目标检测任务中提高检测结果，也能代替NMS作为后处理模块。论文主要参照了Attention方法中的一些思想，设计的RelationModule是由《Attentionisallyouneed》论文中self-attention模型改进而来。本人对NLP
ryERO·2020-08-19 04:52
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