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语音情感识别领域-论文阅读笔记1：融合语音和文字的句段级别情感识别技术

语音情感识别领域-论文阅读笔记1FusionTechniquesforUtterance-LevelEmotionRecognitionCombiningSpeechandTranscripts融合语音和文字的句段级别情感识别技术本文是对

笨鸟东南飞·2023-10-19 09:04

论文阅读：Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation

来源ICCV20230、摘要LiDAR分割对于自动驾驶感知至关重要。最近的趋势有利于基于点或体素的方法，因为它们通常产生比传统的距离视图表示更好的性能。在这项工作中，我们揭示了建立强大的距离视图模型的几个关键因素。我们观察到，“多对一”的映射，语义不连贯性，形状变形的可能障碍对有效的学习从距离视图投影。我们提出的RangeFormer-一个全周期的框架，包括跨网络架构，数据增强和后处理的新颖设计-

shiyueyueya·2023-10-19 08:57

论文阅读：Point-to-Voxel Knowledge Distillation for LiDAR Semantic Segmentation

来源：CVPR2022链接：https://arxiv.org/pdf/2206.02099.pdf0、Abstract本文解决了将知识从大型教师模型提取到小型学生网络以进行LiDAR语义分割的问题。由于点云的固有挑战，即稀疏性、随机性和密度变化，直接采用以前的蒸馏方法会产生较差的结果。为了解决上述问题，我们提出了点到体素知识蒸馏Point-to-VoxelKnowledgeDistillatio

shiyueyueya·2023-10-19 08:57

《论文阅读28》OGMM

一、论文研究领域：点云配准|有监督部分重叠论文：Overlap-guidedGaussianMixtureModelsforPointCloudRegistrationWACV2023二、概述概率3D点云配准方法在克服噪声、异常值和密度变化方面表现出有竞争力的性能。本文将点云对的配准问题转化为两个高斯混合物的配准问题，通过最小化两个相应混合物之间的统计差异度量。baseline:DeepGMRba

Darren_pty·2023-10-19 08:26

论文阅读 - Data-driven ideology detection: a case study of far-right extremist

https://opus.lib.uts.edu.au/bitstream/10453/164081/2/DHSS2022-Abstract-Submission%20%28arXiv%29.pdf背景：影响力和信息运动经常利用国内持极端观点的团体。在州一级，影响力行动最好被理解为一场运动：为误导公众和影响决策者而部署的一系列信息行动。影响力行动越来越多地成为针对社会凝聚力（AsmolovG.，2

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-19 08:22

【论文阅读】RAL2020: UFOMap An Efficient Probabilistic 3D Mapping Framework That Embraces the Unknown

Lasteditedtime:March31,20231:30PMReferenceandprenotesPaperlink：https://ieeexplore.ieee.org/document/9158399Codelink：https://github.com/UnknownFreeOccupied/ufomap1.Motivation主要是针对octomap的，framework去做对比

Kin__Zhang·2023-10-19 05:00

【论文阅读】CVPR2022: Learning from all vehicles

Column:March23,20221:08PMLasteditedtime:March23,202211:13PMSensor/组织:现leaderboard第一名，RC上总分94分前无古人后无来者Status:ReadingSummary:IL;输出中间层map再去学Type:CVPRYear:2022参考与前言代码地址：https://github.com/dotchen/LAV论文地址：

Kin__Zhang·2023-10-19 05:59

【Autoware】Open Planner论文阅读参数介绍

前言Autoware这边也匆忙正式结项了，这OP也是最后一个flag…在仿真里进行了测试，但是时间匆忙总觉得没有理解透，看了论文把主要和调参有关的提取出来了之前的一系列关于Autoware的总结博文Blog：【Autoware】Autoware安装教程【Autoware】之ndt_mapping理论公式及代码对比【Autoware】Ubuntu18.04ssdcaffe安装与Autoware检测节

Kin__Zhang·2023-10-19 05:28

【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps

【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准ADynamicPointsRemovalBenchmarkinPointCloudMaps终于一次轮到了讲自己的paper了hahaha，写个中文的解读放在博客方便大家讨论

Kin__Zhang·2023-10-19 05:21

人群密度估计--论文阅读：DM-Count

DM-Count论文翻译摘要一.介绍二.先前的工作2.1人群计数方法2.2最优传输三.DM-Count：用于人群计数的分布匹配四.泛化边界和理论分析4.1高斯平滑方法的广义误差界4.2不确定的贝叶斯损失4.3DM-Count中的损失函数的泛化误差界五.实验5.1ToyData数据集上的结果5.2Benchmark数据集上的结果5.3模型简化测试六.结论论文地址GitHub开源代码地址以下翻译主要为

林书芹·2023-10-19 04:29

论文阅读-可泛化深度伪造检测的关键

一、论文信息论文名称：LearningFeaturesofIntra-ConsistencyandInter-Diversity:KeysTowardGeneralizableDeepfakeDetection作者团队：ChenH,LinY,LiB,etal.（广东省智能信息处理重点实验室、深圳市媒体安全重点实验室和深圳大学人工智能与数字经济广东实验室）论文网址：https://ieeexplor

完美屁桃·2023-10-19 04:59

论文阅读-FCD-Net: 学习检测多类型同源深度伪造人脸图像

一、论文信息论文题目：FCD-Net:LearningtoDetectMultipleTypesofHomologousDeepfakeFaceImages作者团队：RuidongHan,XiaofengWang,NingningBai,QinWang,ZinianLiu,andJianruXue（西安理工大学，西安交通大学）论文网址：FCD-Net:LearningtoDetectMultipl

完美屁桃·2023-10-19 04:26

【计算机视觉 | 自然语言处理】Hugging Face 超详细介绍和使用教程

使用模型3.4.2.1tokenizer3.5model3.6后处理一、前言HuggingFace起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在github上开源了一个Transformers

旅途中的宽~·2023-10-19 03:15

抱抱脸（hugging face）教程-中文翻译-创建一个自定义架构

wwlsm_zql·2023-10-19 03:45

论文阅读之Black-box Adversarial Example Attack towards FCG

目录1Introduction2Preliminaries2.1FeaturesforAndroidmalwaredetection2.2FCGbasedAndroidmalwaredetection3Problemformulation3.1System&Threat3.2Attackformulation4Malwaremanipulation4.1Backgroundofmalwareman

Gubanzeng·2023-10-19 02:50

【Transformer系列】关于Transformer的若干问题FAQ解析

一、参考资料Transformer的细节到底是怎么样的？

花花少年·2023-10-19 02:54

【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)网络模型

这个轻量级视觉模型新架构火了ECCV2022丨轻量级模型架构火了，力压苹果MobileViT（附代码和论文下载）再读VIT，还有多少细节是你不知道的二、知识储备1.ViT学习路径ViT；PVT；SwinTransformer

花花少年·2023-10-19 02:54

交通论文阅读：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

论文背景悉尼科技大学发表在IJCAI2019上的一篇论文，标题为GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling，目前谷歌学术引用量41。文章指出，现有的工作在固定的图结构上提取空间特征，认为实体间的关系是预先定义好的，这些方法不能有效地去捕捉时间趋势，RNN和CNN的方法不能处理长时间序列。相关工作部分，文章介绍了用于时空图建模的交通预测方法，如何

Bruce-XIAO·2023-10-19 00:30

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P25 Spacial Transformer Layer

dataaugmentation/spacialtransformerCNN并不能够处理影像放大缩小,或者是旋转的问题。

QwQllly·2023-10-19 00:28

YOLOv5算法改进（5）— 主干网络介绍（EfficientNetv2、Swin Transformer和PP-LCNet）

YOLOv5算法中的主干网络可以有多种替换方案，为了后面讲解的方便，本篇文章就给大家介绍EfficientNetv2、SwinTransformer和PP-LCNet主干网络。

小哥谈·2023-10-18 20:28

TypeScript In React-Native

一、在RN项目中添加TypeScriptyarnadd--devtypescriptyarnadd--devreact-native-typescript-transformeryarntsc--init

何蒙其实很好·2023-10-18 18:41

华为ICT——第一章-神经网络基础私人笔记

1机器学习方法分类1：监督2：无监督3：自监督机器学习整体步骤：生物神经网络：宽度=个数人工神经网络：输入层——隐藏层——输出层深度学习发展史：大模型核心：Transformer损失函数：经验值：真实值与预测值的差距

希斯奎·2023-10-18 18:17

‘BertTokenizer‘ object has no attribute ‘batch_encode_plus‘

很难网上白度了很久我都没找到怎么解决这里给大家讲一下：看我解决好的：这个bug一般是环境的·包问题不对下面给出解决办法下面是我的分类代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorchimportoptimimporttransformersastfs

mlisajpa;drjkq2p·2023-10-18 16:14

大模型训练-报错BUG] ‘BaichuanTokenizer‘ object has no attribute ‘sp_model‘

报错AttributeError:'BaichuanTokenizer'objecthasnoattribute'sp_model'解决方案pipinstalltransformers==4.33.2

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-10-18 16:31

Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution（CVPR2020）

文章目录Abstract1、Introduction2、RelatedWork2.1单图像超分辨率2.2基于参考的图像超分辨率3、Approach3.1纹理转换器3.2跨尺度特征集成3.3损失函数3.4实施细节4、Experiments4.1数据集和指标4.2评价4.3消融实验5.Conclusion原文链接Abstract我们研究图像超分辨率（SR），旨在从低分辨率（LR）图像中恢复逼真的纹理。

万山看遍的李歆安·2023-10-18 15:19

SR研究（1）RCAN论文阅读上

SR研究（1）RCAN论文阅读上阅读论文：ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworksRCAN网络主要的成就为提出了

孑渡·2023-10-18 15:17

【论文阅读】SISR综述：From Beginner to Master: A Survey for Deep Learning-based Single-Image Super-Resolution

FromBeginnertoMaster:ASurveyforDeepLearning-basedSingle-ImageSuper-Resolution论文地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.14335摘要单幅图像超分辨率(SISR)是图像处理中的一项重要任务，旨在提高成像系统的分辨率。近年来，在深度学习(DL)的帮助下，SISR取得了巨大的飞跃，并取得

沐_辰_·2023-10-18 15:16

Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution（全译文+大量名词链接）读论文记录①

本文目录摘要附录摘要1.简介附录简介2.相关工作附录相关工作SISRRefSR3.方法附录方法3.1纹理转换器（TextureTransformer）可学习的纹理提取器（LearnableTextureExtractor

商如玉·2023-10-18 15:45

cbu和无cc的shiro反序列化

BeanComparator的介绍TemplatesImplgadget，前两个方法是publicTemplatesImpl#getOutputProperties()->TemplatesImpl#newTransformer

why811·2023-10-18 15:09

transformer总结超详细代码篇

transformer初版链接attention代码链接attention初版链接引言：本文为transformer代码篇，主要包含具体实现过程以及过程中遇到的具体细节问题以及实现问题，仅供参考，相关原理介绍可以参考上面链接

Lian_Ge_Blog·2023-10-18 15:59

RAG:Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 论文阅读

2020NeuralPS文章地址：https://arxiv.org/abs/2005.11401源码地址：GitHub-huggingface/transformers:Transformers:State-of-the-artMachineLearningforPytorch

小白的咆哮·2023-10-18 14:54

真小白，零基础Transformer代码解析

代码是参考CSDN博主,代码详解(Pytorch版)_@左左@右右的博客-CSDN博客_transformer代码同时参考b站up主【NLP从入门到放弃】的注解BERT代码(源码)从零解读【Pytorch

Austismes·2023-10-18 12:54

使用transformers过程中出现的bug

encoder_attention_mask'](note:typosinthegenerateargumentswillalsoshowupinthislist)使用text_decoder就出现上述错误，这是由于transformers

MK422·2023-10-18 09:47

NVWAL: Exploiting NVRAM in Write-Ahead Logging论文阅读

问题SQLite作为一个使用广泛的DBMS存在不足How-everloggingasingledatabasetransactioninSQLiteWALmodestillentailsatleast16KBytesI/OtraffictounderlyingstoragemainlyduetometadatajournalingoverheadintheEXT4filesystem即便是采用了W

NIL_·2023-10-18 09:36

图解BERT模型结构输入输出

1.模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer。从名

KangSmit的算法那些事儿·2023-10-18 08:18

【论文阅读】Generalized Focal Loss的解读。交叉熵、Focal Loss、Quality Focal Loss、Distribution Focal Loss

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.04388.pdf1Introduction已有方法中，单阶段密集检测器一般分为三个输出内容：检测框质量估计confidence：channel维度上占1；训练时正样本标签为当前grid_ceil对应的标签框和预测框的iouscore、或者centernessscore，负样本为0。检测框box：channel维度上占4；分别为xyw

magic_ll·2023-10-18 07:11

【论文阅读】【yolo系列】YOLACT Real-time Instance Segmentation

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.02689.pdf1实例分割已有工作【实例分割】鉴于其重要性，大量的研究投入到实例分割的准确性。两阶段：Mask-RCNN[18]是一种具有代表性的两阶段实例分割方法，它首先生成候选感兴趣区域（roi），然后在第二阶段对这些roi进行分类和分割。后续工作试图通过提高其准确性，例如，丰富FPN特性[29]或解决掩码的置信度分数与其定位精

magic_ll·2023-10-18 07:11

论文阅读 || 目标检测系列——yolov2详解

YOLOV2相较YOLOV1，是在其基础上做了优化。主要在预测更准确（Better）、速度更快（Faster）、识别对象更多（stronger）。其中识别更多对象就是扩展到能够检测9000种不同对象(YOLO9000)。1优化方式的增加（预测更准确）1.1batchnormalization（批量归一化）mAP提升2.4操作：替代了YOLOV1的dropoutbatchnorm有助于解决方向传播过

magic_ll·2023-10-18 07:40

YOLOv3 代码详解(7) —— 读取pb文件的测试

前言：yolo系列的论文阅读论文阅读||深度学习之目标检测重磅出击YOLOv3论文阅读||深度学习之目标检测yolov2论文阅读||深度学习之目标检测yolov1 该篇讲解的工程连接是：tensorflow

magic_ll·2023-10-18 07:10

YOLOv3 代码详解(5) —— 训练脚本解析 train.py

前言：yolo系列的论文阅读论文阅读||深度学习之目标检测重磅出击YOLOv3论文阅读||深度学习之目标检测yolov2论文阅读||深度学习之目标检测yolov1 该篇讲解的工程连接是：tensorflow

magic_ll·2023-10-18 07:39

李宏毅机器学习笔记-transformer

transformer是什么呢？是一个seq2seq的model。具体应用如上图所示，输入和输出的序列长度不固定，由model自己决定。

ZEERO~·2023-10-18 07:00

工程师必须记住的电路元件符号及英语翻译

电阻器（Resistor）:R电容器（Capacitor）:C电感器（Inductor）:L变压器（Transformer）:T二极管（Diode）:D三极管（Transistor）:Q晶体管（Transistor

凡亿教育·2023-10-18 07:30

大模型LLM相关面试题整理-位置编码-tokenizer-激活函数-layernorm

在Transformer模型中，位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加，以融合位置

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:19

pytorch 模型与tf模型转换

一bert_model.ckpt转pytoch_model.binTransformers库也是也提供了相关代码，这里做个搬运工convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:49

LLM大模型训练加速利器FlashAttention详解

FlashAttention论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.14135.pdf1.背景介绍因为Transformer的自注意力机制(self-attention)的计算的时间复杂度和空间复杂度都与序列长度有关

MLTalks·2023-10-18 02:20

SwiGLU论文阅读

1.论文1.1背景知识SwiGLU是2019年提出的新的激活函数，它结合了SWISH和GLU两者的特点。1.1.1SWISH:ASELF-GATEDACTIVATIONFUNCTIONSWISH激活函数的定义如下，其中σ(x)是sigmoid函数f(x)=x·σ(x)σ(x)=(1+exp(−x))^(-1)SWISH激活函数是光滑且非单调，在x大于0时f(x)无上限，在x小于0时f(x)有下限，