robust 第2页

论文中注意力机制可视化图的制作

我这里用到：seabornseaborn.heatmapseaborn.heatmap(data,vmin=None,vmax=None,cmap=None,center=None,robust

MeteorMan99·2023-11-20 12:43

初识CGAL

CGAL项目致力于提供健壮（robust），灵活高效的代码。模板和特征类这些方法受STL的启发。项目由三部分组成：Kernel，basiclibrary和supportlibrary。

weixin_34247032·2023-11-17 07:23

Learning reliable modal weight with transformer for robust RGBT tracking

论文：《LearningreliablemodalweightwithtransformerforrobustRGBTtracking》针对问题：局部线性匹配容易丢失语义信息解决方法：为了增强特征表示和深化语义特征，分别设计了一种基于改进的Resnet-50的模态权值分配策略和骨干特征提取网络。并采用基于注意的变压器特征融合网络，改善长距离特征关联，减少语义信息的损失。最后，研究了一个分类回归子网

小学生玩编程·2023-11-15 03:46

【论文】——Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance浅读

视频matting时序监督摘要我们介绍了一种稳健、实时、高分辨率的人类视频抠图方法，该方法取得了新的最先进性能。我们的方法比以前的方法轻得多，可以在NvidiaGTX1080TiGPU上以76FPS处理4K，以104FPS处理HD。与大多数现有的逐帧作为独立图像进行视频抠图的方法不同，我们的方法使用循环架构来利用视频中的时间信息，并在时间一致性和抠图质量方面取得了显著改进。此外，我们提出了一种新的

农夫山泉2号·2023-11-15 00:44

论文阅读：Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance

发表时间：2021年8月25日项目地址：https://peterl1n.github.io/RobustVideoMatting/论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.11515.pdf我们介绍了一种鲁棒的，实时的，高分辨率的人体视频匹配方法，以实现了新的最先进的性能。我们的方法比以前的方法要轻得多，可以在NvidiaGTX1080TiGPU上以76FPS处理4K和10

万里鹏程转瞬至·2023-11-15 00:02

（论文阅读21/100）DeepTrack: Learning Discriminative Feature Representations Online for Robust Visual Trac

文献阅读笔记简介题目DeepTrack:LearningDiscriminativeFeatureRepresentationsOnlineforRobustVisualTracking作者HanxiLi,YiLi,FatihPorikli原文链接arXiv:1503.00072.关键词Objecttrackingalgorithm研究问题Objecttrackingalgorithm研究方法使用

朽月初二·2023-11-11 06:01

WXK+ 分布外鲁邦 AugMax: Adversarial Composition of Random Augmentations for Robust Training

读NIPS2021论文AugMax:AdversarialCompositionofRandomAugmentationsforRobustTraining摘要数据增强是提高鲁棒性的一个简单有效之法。diversity和hardness是数据增强的两大需要考量的分支。AugMix使用多种的增强方法来加强收敛，而对抗训练通过生成困难的对抗样本来spottheweakness。由此启示，作者提出Aug

hoix·2023-11-05 05:49

【实验记录】为了混毕业·读读论文叭

PR曲线1.Robust_Place_Recognition_using_an_Imaging_Lidar在第三节方法中，提到了一些列处理步骤，分析来与vins相似，在vins中是关键帧检索、特征提取、

白白白白白kkk·2023-11-04 23:36

vslam论文4：Dynam-SLAM: An Accurate, Robust Stereo Visual-Inertial SLAM Method in Dynamic Environments

出版：TRO2022摘要大多数现有的基于视觉的SLAM系统及其变体仍然假设观测是绝对静态的，无法在动态环境中表现良好。在这里，我们介绍了Dynam-SLAM(Dynam)，这是一种双目视觉惯性SLAM系统，能够在高动态环境中实现稳健、准确和连续的工作。我们的方法致力于将双目场景流与惯性测量单元(IMU)松耦合，用于动态特征检测，并将动态特征和静态特征与IMU测量紧耦合以进行非线性优化。首先，对测量

xsyaoxuexi·2023-11-04 19:10

聚类_21范数_NMF_非负矩阵分解：Robust Manifold Nonnegative Matrix Factorization

将21范数应用到NMF的一篇论文，写的有些简略，后面有时间再补充Abstract非负矩阵分解（NMF）是用于数据分析的应用最广泛的聚类技术之一。由于目标函数中含有每个数据点的平方残差误差，因此易受极端值影响。本文提出鲁棒流形非负矩阵分解（RMNMF）方法，使用21范数，并在相同的聚类框架下集成NMF和谱聚类。本文还指出了现有NMF方法的解决方案唯一性问题，并提出了一个额外的正交约束来解决这个问题。

Lr_AI·2023-11-01 19:38

Class-Aware Robust Adversarial Training for Object Detection论文阅读笔记

针对目标检测的类感知对抗训练2021年的CVPR，哥伦比亚大学和中心研究院合作的工作。摘要：目的通过对抗训练增强目标检测的鲁棒性，对于一张给定的图像，本文提出的方法产生一个通用的对抗性攻击来同时攻击图像中所有的目标，共同最大化每个对象各自的损失，然后将总损失再分解成类损失，按照该类的数量进行归一化。引言：（这里理一下之前一直都没清楚的时间线，关于对抗攻击的）： 2014年的ICLR文章——《

骑驴去学习·2023-10-27 07:10

鲁棒性解释

鲁棒性：鲁棒是英文Robust的音译，也就是健壮的意思，因此鲁棒性也被翻译为健壮性。鲁棒性一般用于描述一个系统在异常或极端情况下仍然可以工作的能力。

今我来思雨霏霏_JYF·2023-10-27 04:35

Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations?

本文是LLM系列文章，针对《AreLargeLanguageModelsReallyRobusttoWord-LevelPerturbations?》的翻译。大型语言模型真的对单词级扰动具有鲁棒性吗？摘要1引言2相关工作3合理稳健性评价的奖励模型（TREvaL）4LLM的词级鲁棒性评价5讨论6结论7局限性摘要大型语言模型（LLM）的规模和功能的迅速发展使其成为各种下游任务的有前途的工具。除了追求更

UnknownBody·2023-10-26 18:37

【论文阅读】以及部署BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework

BEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFrameworkBEVFusion：一个简单而强大的LiDAR-相机融合框架NeurIPS2022多模态传感器融合意味着信息互补、稳定，是自动驾驶感知的重要一环，本文注重工业落地，实际应用融合方案:前融合（数据级融合）指通过空间对齐直接融合不同模态的原始传感器数据。深度融合（特征级融合）指通过级联或者元素相乘

挥剑决浮云 -·2023-10-23 07:45

区块链公司谈区块链技术定义的新数字信任协议

容错可以提供对少数人的鲁棒性（鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危

Sunmoon杨先生·2023-10-19 01:08

【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

linux下rtsp推流软件,GitHub - Jamine66/EasyPusher-Android: 简单、高效、稳定、免费的一款标准RTSP/RTP协议直播推送库，支持将H.264/H.265/...

EasyPusherAndroid直播推流Asimple,robust,lowlatencyRTSPvideo&audio&screenstreampusherandrecorderonandroid.

jie sherry·2023-10-13 12:46

Android最简单的热更新方式 - Robust 使用填坑

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35849743/article/details/102562335看了Tinker和Robust，普通的修复的话，Robust真的是最简单，

冬天的火98·2023-10-12 15:39

A Novel Robust Algorithm for Position and Orientation Detection Based on Mixed Deep Neural Network

题目：一种基于混合深度神经网络的位置和方向检测的新颖鲁棒性算法声明：本篇论文的翻译，目的是为了个人的学习，如果涉及到侵权行为，请评论，我会立即删除。Abstract（摘要）通过使用机器视觉评估物体的位置和方向在工业自动化中是重要的。传统的Canny算子和Hough变换边缘检测算法被广泛使用，但其在复杂背景下的准确性的实时目标识别非常有限。在本篇论文中，提出了一种结合单次多盒检测器（SSD）网络和卷

勤奋的小学生·2023-10-11 13:41

Speeded-Up Robust Features (SURF)全文翻译

Speeded-UpRobustFeatures(SURF)摘要这篇文章提出了一种尺度和旋转不变的检测子和描述子，称为SURF(Speeded-UpRobustFeatures)。SURF在可重复性、鉴别性和鲁棒性方面都接近甚至超过了以往的方案，同时计算和比较的速度更快。这依赖于使用了积分图进行图像卷积、使用现有的最好的检测子和描述子（特别是，基于Hessian矩阵方法的检测子，和基于分布的描述子

长沙有肥鱼·2023-10-11 11:20

opencv_C++ Brisk ( Binary Robust Invariant Scalable Keypoints )特征检测与匹配

文章目录一、代码示例二、结果展示一、代码示例#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;RNGrng(12345);voiddrawKeypoints_test(constvector&keypoints,Mat&outImage){for(size_ti=0;idetector=BRISK::create();vectorkeypoint

iduanbin·2023-10-11 11:13

BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints全文翻译

pdf链接：https://pan.baidu.com/s/1gFAYMPJStl4cF0CswY9cMQ提取码：yyds摘要从图像中有效和高效地生成关键点是文献中深入研究的问题，并形成了许多计算机视觉应用的基础。该领域的领导者是SIFT和SURF算法，它们在各种图像转换下表现出出色的性能，其中SURF算法被认为是迄今为止高性能方法中计算效率最高的。本文提出了一种用于关键点检测、描述和匹配的新方法

长沙有肥鱼·2023-10-11 11:36

2021-11-21

视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读：tough(一词多义），postpone（新颖，可代替我们常用的putoff），awful（本篇中出现了“非常的”意思）视听说：masculine，robust

教育学一班26王屹炜·2023-10-11 02:51

【论文笔记】Cross Modal Transformer: Towards Fast and Robust 3D Object Detection

原文链接：https://arxiv.org/abs/2301.012831.引言受到DETR启发，本文提出鲁棒的端到端多模态3D目标检测方法CMT（跨模态Transformer）。首先使用坐标编码模块（CEM），通过将3D点集隐式地编码为多模态token，产生位置感知的特征。对图像分支，从视锥空间采样的3D点用来表达每个像素3D位置的概率；对激光雷达分支，将BEV坐标直接编码为点云token

byzy·2023-10-04 15:34

TransFusion:Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.11496.pdf1.引言目前的融合方法分为结果级融合、提案级融合以及点级融合。结果级融合在图像上进行2D检测，然后提升到3D空间生成3D提案，再通过PointNet进行边界框估计；提案级融合使用RoI池化操作在共享的提案内融合多模态特征。这些粗粒度的融合方法性能不佳，因为矩形提案内有大量背景噪声。点级融合性能更佳，即通过校准矩阵建立

byzy·2023-10-04 15:03

目标检测:FROD: Robust Object Detection for Free

论文作者：Muhammad,Awais,Weiming,Zhuang,Lingjuan,Lyu,Sung-Ho,Bae作者单位：SonyAI;Kyung-HeeUniversity论文链接：http://arxiv.org/abs/2308.01888v1内容简介：1）方向：目标检测2）应用：目标检测3）背景：目标检测是计算机视觉中的重要任务，已经成为许多关键系统的组成部分。然而，与分类模型类似，

学术菜鸟小晨·2023-09-28 19:17

点云 3D 天气数据增强 - LiDAR Snowfall Simulation for Robust 3D Object Detection (CVPR 2022)

点云3D天气数据增强-LiDARSnowfallSimulationforRobust3DObjectDetection-用于鲁棒3D目标检测的激光雷达降雪模拟（CVPR2022）摘要1.引言2.相关工作3.LiDAR点云的降雪模拟3.1湿地面模型4.实验4.1定量结果4.2定性结果5.结论References补充材料1.引言2.其他降雪模拟细节3.其他湿地模拟细节4.其他数据集详细信息4.1地面

77wpa·2023-09-27 01:20

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第248期】Mon, 18 Sep 2023

(fromNUS新加坡国立)稀疏噪声事件与稠密事件数据的区别：模型架构：项目网站：https://wengflow.github.io/robust-e-nerf/DailyComp

hitrjj·2023-09-19 04:01

NICE-SLAM: Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM论文阅读记录

://zhuanlan.zhihu.com/p/582821039论文阅读Nice-slam的四个目标实时合理预测：传统方法无法做到大场景有效：iMAP或是learning-based方法均未能实现的robust

weixin_47343723·2023-09-17 23:50

SPPNet：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

第二：由于把一个featuremap从不同的角度进行特征提取，再聚合的特点，显示了算法的robust的特性。第三：同时也在objectrecongtion增加了精度。

hustlx·2023-09-17 19:11

论文总结《Adversarial Collaborative Neural Network for Robust Recommendation（ACAE/FG-ACAE）》

原文链接ACAEFG-ACAE这两篇文章可以连着看，而且这两篇文章都较为简单，如果读过APR[1]，就可以发现ACAE只不过是在神经网络的hiddenlayer加上了扰动，而FG-ACAE则是在ACAE上更加细粒度的扰动（用系数控制各层扰动的大小）。Motivation在这篇文章之前的工作要么在输入上加入随机扰动，如CDAE[2]利用自编码器在被破坏的（加入高斯噪声）的数据上进行学习；要么在lat

Ordiiii·2023-09-17 02:48

Python找不到其他文件夹下的py文件并提示ModuleNotFoundError: No module named ‘xxx‘

问题描述，这是我的文件夹结构：其中utils文件夹结构如下所示：我在test-robust_test.py中有这么一句代码：fromutils.configimportget_pscc_args，运行的时候报错

诺亚方包·2023-09-15 09:07

C# 随机数生成 Mersenne Twister 马特赛特旋转演算法梅森旋转算法

publicstaticvoidGetRandom(intlower,intupper,outintrandomResult){varrandom=newMersenneTwister(RandomSeed.Robust

崇文殿大学士·2023-09-14 08:01

论文笔记：Towards robust trajectory similarity computation: Representation‑based spatio‑temporal similar

WWW20231intro1.1背景现有的轨迹相似度方法通常假定采样的轨迹具有统一且一致的采样率如果两条轨迹能够为它们的大部分样本点形成成对匹配，就认为它们是相似的然而，由于各种原因，轨迹的采样率会有所不同在这种情况下，基于匹配的方法被证明是无效的不仅采样率可能不同，轨迹还有可能有噪声——低质量轨迹假设我们在两条低质量轨迹之间进行相似性连接任务，连接结果可能是不准确的因为噪声位置点可能使两条相似的

UQI-LIUWJ·2023-09-12 21:49

Ensemble distillation for robust model fusion in federated learning论文笔记

本文将集成蒸馏运用在联邦学习的模型融合中，并且可以通过未标记的数据或者生成器生成的数据（例如gan）来进行进行模型融合。这让不同客户端的模型异构的前提下，降低了数据隐私泄露的程度。同时实验表明，本文提出的方法练速度更快，比任何现有的FL技术所需的通信轮数更少。论文地址：ENSEMBLEDISTILLATIONFORROBUSTMODELFUSIONINFEDERATEDLEARNING2020

Zoran_卓·2023-09-11 06:04

【计算机视觉 | 图像分割】arxiv 计算机视觉关于图像分割的学术速递（9 月 7 日论文合集）

1.1ExploringSemanticConsistencyinUnpairedImageTranslationtoGenerateDataforSurgicalApplications1.2M3D-NCA:Robust3DSegmentationwithBuilt-inQualityControl1.3DiffusionModelisSecretlyaTrai

旅途中的宽~·2023-09-09 12:42

论文笔记_21范数:Efficient and Robust Feature Selection via Joint 2,1-Norms Minimization

Abstract特征选择在机器学习中非常重要，尤其是在生物信息学任务中。本文提出一种新的鲁棒特征选择方法，这一方法核心在于在损失函数核正则化项中联合使用21范数。基于21范数的损失函数对于数据点中的异常值具有较好的鲁棒性，而基于21范数的正则化项则可以选择所有数据点稀疏的特征。本文证明了算法的收敛性。同时通过实验结果证明了方法的性能。Introduction一般来说，特征选择有三种模型：1.滤波方

Lr_AI·2023-09-08 01:27

论文阅读《Robust Monocular Depth Estimation under Challenging Conditions》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.09711.pdf源码地址：https://github.com/md4all/md4all概述现有SOTA的单目估计方法在理想的环境下能得到满意的结果，而在一些极端光照与天气的情况下往往会失效。针对模型在极端条件下的表现不佳问题，文章提出一种用于解决这种安全问题的模型：md4all。该方法首先生成一组与正常样本对应的复杂样本，然

CV科研随想录·2023-09-07 10:33

论文｜ CVPR2020workshop： SmoothMix: a Simple Yet Effective Data Augmentation to Train Robust Classi...

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢～～～好久不更+1，算是很长一段时间丢掉了记录blog的习惯，打算慢慢把写作和记录捡起来。今天分享的文章是关于dataaugmentation的，是基于mixup方法的优化方法。主要信息：title：SmoothMix:aSimpleYetEffectiveDataAugmentationtoTrainRobustClassifiers出处：CVPRworksho

与阳光共进早餐·2023-09-05 16:02

Iterative Deep Graph Learning for Graph Neural Networks: Better and Robust Node Embeddings

摘要：在本文中，我们提出了一个端到端的图学习框架，即迭代深度图学习（IDGL），用于联合和迭代地学习图结构和图嵌入。IDGL的关键理论是基于更好的节点嵌入来学习更好的图结构，反之亦然（即基于更好的图结构来学习更好的节点嵌入）。我们的迭代方法在学习到的图结构足够接近于下游预测任务优化的图时动态停止。此外，我们将图学习问题作为相似度度量学习问题，并利用自适应图正则化来控制学习图的质量。最后，我们结合锚

让AI服务于我·2023-09-05 15:08

Robust Dynamic Indoor Visible Light Positioning Method Based on CMOS Image Sensor

SenzhenSun,GuangyunLi,YangjunGao,etal.RobustDynamicIndoorVisibleLightPositioningMethodBasedonCMOSImageSensor[J].PhotogrammetricEngineering&RemoteSensing.2022,88(5):333–342.RobustDynamicIndoorVisibleLi

红色深海·2023-09-04 13:29

【论文精读】GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence

18岁小白想成大牛·2023-09-01 17:55

[论文笔记oc-sort] Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking

本文作为OC-SORT的论文阅读记录，中间可能会加入自己的看法，由于是tracking这块的初学者，文中若有错误的认识麻烦读者帮忙修正。1前言OC-SORT是来自CVPR2022的一篇文章，采用的范式是MOT中的TBD（TrackingbyDetection）。虽然学术界中JDE的研究越来越多，2022年开始也有很多基于Transformer的方法效果非常不错，但是目前工业界还是使用TBD这种方式

你的小董_·2023-08-31 10:17

《论文阅读19》Multisource forest point cloud registration with semantic-guided keypointsand robust RANSAC

一、论文研究领域：点云配准论文：Multisourceforestpointcloudregistrationwithsemantic-guidedkeypointsandrobustRANSACmechanismsInternationalJournalofAppliedEarthObservationsandGeoinformationReceived29August2022,Revised2

Darren_pty·2023-08-31 09:22

深度学习论文分享（七）Denoising Diffusion Probabilistic Models for Robust Image Super-Resolution in the Wild

深度学习论文分享（七）DenoisingDiffusionProbabilisticModelsforRobustImageSuper-ResolutionintheWild前言Abstract1.Introduction2.BackgroundonDiffusionModels3.RelatedWork4.Methodology4.1.Architecture4.2.Higher-orderde

澪mio·2023-08-30 21:59

[论文评析]Robust R-Peak Detection in Low-Quality Holter ECGs using 1D Convolutional Neural Network,

RobustR-PeakDetectioninLow-QualityHolterECGsusing1DConvolutionalNeuralNetwork论文信息问题描述方法模型前处理后处理Post-processingVerificationmodule数据增广实验结果总结References论文信息题目:RobustR-PeakDetectioninLow-QualityHolterECGsu

MasterQKK 被注册·2023-08-30 08:22

[论文评析]Robust Peak Detection for Holter ECGs by Self-Organized Operational Neural Networks,IEEE TNNLS

RobustPeakDetectionforHolterECGsbySelf-OrganizedOperationalNeuralNetworks论文信息动机方法方法动机Self-ONNONNlayerSelf-ONN主要优势References论文信息题目:RobustPeakDetectionforHolterECGsbySelf-OrganizedOperationalNeuralNetwo