1.设计来源：(1).componentfailuresarethenorm.Thesystemshouldincludeconstantmonitoring,errordetection,faulttoleranceandautomaticrecovery.(2).filesarehuge,I/Ooperation,blocksize,etchavetoberevisited.(3).files

paper：EfficientRGB-DSemanticSegmentationforIndoorSceneAnalysis本文主要贡献在以下：结合深度图像，提升仅用RGB图像分割的mIOU设计一种结构，可用tensorRT实现，进而可在NX板上提升分割效率，比如有限计算能力和电池量的机器人场景改进的ResNet-basedencoder和decoder.降低计算量，提升效率本文的语义分割结合了R

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文章目录前言概要导论unlearning定义SISA系统时间复杂度实验测试总结前言做一篇发表在顶会S&P-42nd42^{nd}42ndIEEESymposiumofSecurityandPrivacy的paper

弱监督实例/语义分割目录弱监督实例/语义分割前言一、《WeaklySupervisedLearningofInstanceSegmentationwithInter-pixelRelations》1.摘要2.主要方法2.1ClassAttentionMaps2.2Inter-pixelRelationNetwork2.2.1IRNet的结构2.2.2基于CAMs的像素间关系挖掘2.2.3损失函数2

不同于现有的主流方法，yolov7的主要改进点在优化训练过程，包括优化modules和优化方法，这些会加强traingcost从而提高objectdetect的accuracy,但是不会提高inferencecost（时间开销）,这个改进方法和优化方法叫做trainablebag-of-freebies。最近，模型的re-parameterization和动态labelassignment在模型训

置顶篇Paper阅读笔记——(2022.06.28)Git常见命令(持续更新)——(2022.04.25)Anaconda常用命令整理——(2020.10.24)Ubuntu系统命令笔记(持续更新中)—

我平均每天零零碎碎地花一个小时来阅读这些文章，部分会保存到Instapaper阅读，收藏到印象笔

Paper阅读：ExploitingUnintendedFeatureLeakageinCollaborativeLearning文章概述文章内容：1.背景知识1.1推理的分类：1.2联合学习的分类：1

摘要和结论本篇论文中，作者提出了大名鼎鼎的transformer模型。在过去的工作中，nlp领域的主流模型是基于各种RNN的encoder-decoder模型。RNN他是有时间步传递，对时间步传递而言可以说没有任何并行性。transformer抛弃了传统的RNN和CNN，全程使用的都是注意力机制，这让他的并行性非常的强。transformer已经可以说是独一类的基础模型了。作者以机器翻译为任务进行

原文标题：BroadbandChannelEstimationforIntelligentReflectingSurfaceAidedmmWaveMassiveMIMOSystems地址：https://arxiv.org/pdf/2002.01629.pdf前言：智能反射面的工作中，个人认为信道估计举足轻重。因为其他的诸如波束成形的设计等，都基于较好的CSI（信道信息）前提下。最近arxiv上，

资料：Anon-localalgorithmforimagedenoising||翻译（上）图像去噪重要文献整理（一）NL-means/singleimageSROpenCV的NonLocalMeans（CUDA版）源码解析1.Paper翻译和注释：Abstract&Introduction2.Methodnoise算法噪声所以高斯卷积的methodnoise在平坦部分为0，在边缘和纹理的区域很大

Paper阅读：Dynamic-SLAM前言Misseddetectioncompensationalgorithm(漏检补偿算法)SeletiveTrackingMethod（选择跟踪算法）总结前言论文原文

01论文研究背景、成果及意义两个重要条件LabelMe,ImageNet等大的标注数据集的出现硬件计算能力的提升（算力比较强的GPU等）研究意义环境影响的物体展示出多样性，想要获得更好的识别能力需要更加强大的训练数据以及更加复杂的拟合参数图像物体分类计算机视觉中的基本问题。图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高级视觉任务的基础。深度学习分类两个阶段第一阶段：训练阶段第二阶段：测试阶段发展历史趋势：让

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前言MIT6.824是麻省理工学院开设的一个很棒的分布式系统公开课程，课程的Schedule在这里，这门课程的学习方式主要是通过教授的lecture讲解、Paper阅读、FAQ答疑，以及实践lab来完成的

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本文是大概花费1个月时间做的目标检测调研报告，其中有些论文总结是基于个人理解从网上摘录，论文的细节还需找到原始paper阅读。可作为一个目标检测领域研究情况的快速浏览，仅供参考。

看Forster的paper有两天了，今天想总结一下，好文章信息量总是很足的。1.预积分的由来为什么要预积分了，slam系统中为了减小优化求解器的负担，采用了关键帧策略，IMU的速率显然要快于关键帧的插入，它们之间的关系可以用论文中的这张图很好的表示。紧耦合的方式就是把imu和图像的信息共同来估计状态量，所以如何协调两者之间的关系了，预积分干了这么一件事，通过重新参数化，把关键帧之间的IMU测量值

作者&编辑：李中梁前言论文阅读一直是科研过程中至关重要的一环，如何收集论文，快速选取和课题匹配的论文，高效地把握论文核心思想是每个科研人员的必备素养，也是每个科研萌新（硕士研究生）苦恼的问题。台湾国立清华大学的彭明辉教授曾出版过一份《研究生手册》，其中关于论文阅读的内容详实精彩，将其整理如下，希望对大家有所帮助。Paper从哪来询问导师和同门师兄的意见，因为他们在这个领域比你经验丰富，可以推荐经典

2.学习路线完成Python学习，完成相应代码修改.阅读基础cvpaper阅读特定应用方向paper学习某一种学习框架，并实现复现感兴趣方向一篇paper的实验结果

论文地址：GFSPaper阅读此论文的过程中，感觉内容繁多且分散，一个概念的相关内容在不同部分相交地出现。所以本文尽量将同一概念的相关内容串联并总结在一起。本文以批注的形式添加个人理解。

借助于中国科学院计算技术研究所的沈华伟老师的精彩分享，在此次报告中对于图卷积神经网络的历史、发展现状、未来展望进行了高度总结，对于我这种刚看了几篇相关paper的小白犹如醍醐灌顶，特此做一下相关paper的笔记，也算是接下来paper

已读paper列表DeepresiduallearningforimagerecognitionIdentitymappingsindeepresidualnetworksWideresidualnetworksDenselyConnectedConvolutionalNetworksMobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileV

01引言02监督学习03反向传播和链式法则x的微小变化影响到y的变化，再影响z的变化Inpractice,poorlocalminimaarerarelyaproblemwithlargenet-works.Regardlessoftheinitialconditions,thesystemnearlyalwaysreachessolutionsofverysimilarquality.前向传递：

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背景小猪不是生物学生或者医学生，所以对于病毒本身的分析或者相关paper阅读真是无能为力。小猪会注意到这个事情，是因为自己最近两天看一些社交平台和朋友圈，一直被这个东西刷屏，那就是...口罩！口罩！

Tip:阅读论文不要一字一句的从头到尾线性阅读Paper阅读顺序：1.首先阅读论文题目，关键字，摘要。（阅读完这三部分之后决定要不要继续阅读这篇Paper）2.阅读Conclusion。

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Paper阅读系列，主要是一些Paper阅读后，整理的阅读笔记和个人对一些关键思想的理解，方便自己健忘的时候翻出来快速复习一下；）这个第一帖，选取Mesa这个几乎没有什么热度的系统，炒冷饭示例帖，原文发在

你可以在DeepMindpaper阅读更多有关空间变换器网络的内容。空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括。

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引言:最近开始学习PersonReID（行人重识别）有关的内容，于是便读了几篇2018CVPR论文。来记录学习的经历。如果有讲得不到位或者您有什么想要补充的话，欢迎留言哦~接下里将列举3篇论文：PoseTransferrablePersonRe-IdentificationDeepSpatialFeatureReconstructionforPartialPersonRe-identificati

今天分享的paper是IncorporatingCopyingMechanisminSequence-to-SequenceLearning，作者来自香港大学和华为诺亚方舟实验室。模型通过借鉴人类在处理难理解的文字时采用的死记硬背的方法，提出了COPYNET。将拷贝模式融入到了Seq2Seq模型中，将传统的生成模式和拷贝模式混合起来构建了新的模型，非常好地解决了OOV问题。解决问题的思路与之前的一

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Semi-supervisedconvolutionalneuralnetworksforhumanactivityrecognition基于半监督卷积神经网络的人体动作识别Zeng,M.Y.,Tong&Wang,Xiao&Nguyen,LeT.&Mengshoel,Ole&Lane,Ian.(2017).Semi-supervisedconvolutionalneuralnetworksforh

这篇博客是2017NLP十大paper阅读笔记系列的第一篇，当初我立下一个flag—要在2018读完这十篇paper，所以我会依次阅读这些paper，写出我的一些观点。

如同最开始阅读数学证明，最好从浅显易懂的教材开始，之后再开始最前沿的paper阅读。阅读源代码需要同阅读证明一样的耐心，甚至更多。

Paper是Facebook的秘密项目，用户可以利用Paper阅读到来自传统出版物的内容、好友状态更新和Instagram照片等内容。

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浏览了一些大牛的机器学习类技术博客，总结下典型的内容如下：1、书籍阅读笔记2、paper阅读笔记及分类调研总结3、technicalnote及tutorial阅读笔记4、典型疑难问题学习心得总结5、研究计划及学习记录

DetectionofHumanActionsfromaSingleExample其中paper“Training-Free,GenericObjectDetectionUsingLocallyAdaptiveRegressionKernels”为其期刊版关键点：1，提出一种衡量局部时空特性的度量；2，通过PCA对所得度量进行主成份提取；3，通过MCS求query与target的相似性：RV；4，

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