论文解析

Event Detection without Triggers 论文解析

该文章，是作者潘旭辛苦翻译和整理,如果转载请注明来源,谢谢[论文](https://www.aclweb.org/anthology/N19-1080/摘要以前的事件检测是要识别触发词以及触发词类型，但是，触发词对于事件检测来说是不必要的，而对于标注来说挑选出"mostclearly"的词也是非常耗费时间的。昂贵的训练语料标注限制的现有方法的应用。为了减少人工，我们探索了无触发词的事件监测。在这项
潘旭·2023-01-26 16:09

论文解析： Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

目标检测必读论文解读：BagofFreebiesforTrainingObjectDetectionNeuralNetworks目录目标检测必读论文解读：BagofFreebiesforTrainingObjectDetectionNeuralNetworksContribution:Methodology:1.提出了一种mixup的数据增强技巧：2.分类头的label平滑：3.数据的预处理：4.
jia++ming·2023-01-17 13:10

BasicVSR The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond（视频超分论文解析）

BasicVSR:TheSearchforEssentialComponentsinVideoSuper-ResolutionandBeyond（视频超分）提出了一个新的pipeline，BasicVSR。BasicVSR和它的扩展IconVSR可以作为之后超分算法的baseline。上表是当前VSR方法的各种组成部分。包括传播，对齐，聚合，上采样。这篇文章的实验建议使用双向传播方案来最大化信息收
AiArt_H·2023-01-15 15:05

论文解析（1）——语义分割（求索ljj解读：A Review on Deep learning Techniques Applied to Semantic Segmentation）（更新中））

论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.06857摘要：社会需求：精确且高效的分割技术。现需领域：自动驾驶，室内导航，虚拟现实，增强现实等。技术发展：语义分割，场景理解等。文章内容：相关术语背景知识主要数据集对应挑战现有方法各自贡献及影响针对所述方法及实验结果的分析未来工作发展方向1）引言：宏观：语义分割是场景理解的高层预备任务。场景理解的重要性越来越突出，因为现实中越来越
规澄·2023-01-15 11:56

YOLOv6 训练自己的数据集

项目地址：https://github.com/meituan/YOLOv6论文地址：https://arxiv.org/abs/2209.02976论文解析：http://t.csdn.cn/0ZQbVYOLOv6
迪菲赫尔曼·2023-01-13 18:17

NAS-FPN论文解析

物体检测也是深度学习视觉领域内一个非常重要的应用场景，物体检测的主要方法目前有FasterR-CNN、SSD、YOLO等系列算法，以及近年涌现的FPN等改进方法。下面我们以NAS-FPN为例，介绍NAS在深度学习物体检测中的应用。NAS-FPN论文的全名是NAS-FPN:LearningScalableFeaturePyramidArchitectureforObjectDetection。这是一
EntropyNeg·2023-01-10 15:41

生成属于你自己的字库——《RD-GAN》ECCV论文解析

今天看一篇few-shot的字体风格迁移论文，全名《RD-GAN:Few/Zero-ShotChineseCharacterStyleTransferviaRadicalDecompositionandRendering》，来自ECCV2020。这篇文章的核心创新点是：1、只需要少量数据就能生成需要的字体2、把汉字拆解成了部首3、提出了一个多层次的判别器算法流程如下图：主要分为三个模块，REM、R
哎呦不错的温jay·2023-01-07 19:16

【论文解析】TOOD：任务对齐的一阶段物体检测器

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读显式的使用loss来对齐分类和定位任务。TOOD:Task-alignedOne-stageObjectDetection论文链接：后台发送“tood”获取论文和代码链接。1、介绍现有的物体检测方法的2个局限性：（1）分类和定位的独立性。目前，分类和定位一般用的是2个独立的分支，这样使得2个任务之间缺乏交互，在预测的时候就会出现不一致性
ronghuaiyang·2023-01-07 15:07

论文解析：scRNA-seq结合空间转录组综述

论文解析：Benchmarkingspatialandsingle-celltranscriptomicsintegrationmethodsfortranscriptdistributionpredictionandcelltypedeconvolution
平平无奇科研小天才·2023-01-07 14:21

ubuntu20.04下ros运行A-LOAM

LOAM论文地址LOAM论文解析地址1.1安装Ceresceres相关依赖：1..1.1Eigen3.3orlaterr
weixin_43910370·2023-01-04 16:22

【论文解析】Anchor-Free Person Search

相关链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/359617800code:https://github.com/daodaofr/AlignPS下方↓公众号后台回复“AFPS”，即可获得论文电子资源。文章目录Abstract01Introduction02RelatedworkPedestrianDetectionPersonRe-identificationPersonSe
_Summer tree·2023-01-01 15:43

论文解析：Inception-V3设计思路分析

Inception-V3 Inception-V3主要是在Inception-V1的结构上进行了进一步的优化，由于Inception结构的特殊性，很难在其上做出更进一步的改动，而时实践证明直接增加Incetption模块的通道数目来增加模型的容量是不合理的，收益相对于模型参数的增加是不佳的，这也违反了Inception设计的初衷。本文的贡献在于给出了Inception模块的改进设计准则和改进范例。
夜半罟霖·2023-01-01 08:11

论文解析

手动原创声明：转载请注明出处DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?论文链接：2019年ICCV论文会议介绍：ICCV国际计算机视觉大会与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议作者介绍：所以是一篇发在比较厉害的会议上的一篇论文啦进入文章正题在做什么？GCN的很多概念与CNN由重合之处，CNN模型的一个优势是可以将神经
陈大大da·2022-12-30 09:05

Mask R-CNN论文解析

一、论文相关信息1.论文题目：Mask-RCNN2.发表时间：20173.文献地址：https://arxiv.org/abs/1703.068704.论文源码：https://github.com/facebookresearch/Detectron.二、论文背景与简介视觉社区在短时间内已经在目标检测和语义分割上取得了迅速的提高，这些提高很大部分是基于一些强大的框架，例如目标检测的Fast、Fa
yanghaoplus·2022-12-30 08:47

半监督学习实战记录

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.09018.pdfGithub地址：https://github.com/microsoft/SoftTeacher参考论文解析和
砂糖B·2022-12-29 11:22

论文解析：变分自编码器

VAE(变分自编码器) 变分自编码器来自于论文《Auto-EncodingVariationalBayes》，是一种生成式模型，生成式模型的概念在CS229中已经有过介绍了，简单来说，对于一个判别式模型来说，我们希望得到的是P(y∣x)P(y|x)P(y∣x)，即在给定了样本x的情况下希望得到其输出y的分布（在回归模型里这通常表现为ML求期望如Linearfamily，在分类模型里这就简单的表示为
夜半罟霖·2022-12-28 20:05

论文解析[10] Contextual Transformer Networks for Visual Recognition

发表时间：2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.12292文章目录摘要3方法3.1.Multi-headSelf-attentioninVisionBackbones3.2.ContextualTransformerBlock5结论摘要带有自注意力的Transformer导致了nlp领域的革命，也启发了在计算机视觉任务上。大多数存在的设计直接使用2D特征图来获得注
默_silence·2022-12-28 07:14

车道线检测：LaneNet论文解析

车道线检测：TowardsEnd-to-EndLaneDetectionanInstanceSegmentationApproach论文解析1.摘要2.研究现状2.1传统车道线检测2.2基于深度学习的车道线检测
Airs_Gao·2022-12-28 07:34

【论文解析】RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs

文章目录内容速览具体方法1背景2.Patch-basedRegularization3.SampleSpaceAnnealing结果内容速览问题：当可用视角图像数量减少的时候，NeRF效果不好。发现：在稀疏输入场景中，大多数artifats是由估计场景几何形状中的错误和训练开始时的发散行为造成的。RegNeRF一种正则化稀疏输入场景的NeRF模型的新方法。正则化从未观察到的视点渲染的patches
_Summer tree·2022-12-28 07:31

BasicVSR++ Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment 论文解析（视频超分）

这篇论文是基于上一篇BasicVSR优化修改的产物，BasicVSR可以看我之前的一篇博客。主要的模型结构如上图，主要的更改在于传播和对齐模块。传播模块网格传播BasicVSR是简单的双向传播，IconVSR是在BasicVSR的基础上加入了CoupledPropagation，将反向传播的信息传输到正向。BasicVSR++在两个维度上扩充了这种变化，一方面，BasicVSR++将一阶马尔可夫过
AiArt_H·2022-12-27 21:05

论文解析[9] Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

发表时间：2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer文章目录摘要3方法3.1总体框架3.2基于自注意力的移动窗口3.3结构变形5结论摘要这篇论文提出了一个新的ViT叫作SwinTransformer，它可以被用来当作计算机视觉领域一个通用的骨干网络。将Tran
默_silence·2022-12-17 07:22

Crowd-aware Robot Navigation with Attention-based Deep Reinforcement Learning 论文解析

Crowd-RobotInteraction:Crowd-awareRobotNavigationwithAttention-basedDeepReinforcementLearning论文解析Crowd-RobotInteraction
mawonly·2022-12-16 13:13

论文解析-基于图卷积神经网络的癌症基因预测模型，利用LRP算法增加模型可解释性

论文解析：Integrationofmultiomicsdatawithgraphconvolutionalnetworkstoidentifynewcancergenesandtheirassociatedmolecularmechanisms
平平无奇科研小天才·2022-12-15 21:22

[论文解析]CLIP-NeRF: Text-and-Image Driven Manipulation of Neural Radiance Fields

codelink:https://cassiepython.github.io/clipnerf/@inproceedings{DBLP:conf/cvpr/WangCH0022,author={CanWangandMengleiChaiandMingmingHeandDongdongChenandJingLiao},title={CLIP-NeRF:Text-and-ImageDrivenMan
_Summer tree·2022-12-15 10:34

[论文解析] Diffusion Guided Domain Adaptation of Image Generators

projectlink:https://styleganfusion.github.io/文章目录OverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?IntroductionBackgroundLatentdiffusionmodelClassifier-freeg
_Summer tree·2022-12-15 10:04

ICLR2022 GNN 论文阅读笔记（一）GraphSNN

欢迎关注WX公众号，每周发布论文解析：PaperShare,点我关注标题ANEWPERSPECTIVEON“HOWGRAPHNEURALNET-WORKSGOBEYONDWEISFEILER-LEHMAN
Bagba·2022-12-14 10:57

[l论文解析]Classifier-Free Diffusion Guidance

paperlink：https://openreview.net/pdf?id=qw8AKxfYbI文章目录OverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?Potentialfundamentalflaws;howthisworkcanbeimproved?Co
_Summer tree·2022-12-14 06:17

论文解析[1] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

发表年份：2015论文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597文章目录论文概要1、介绍2、网络结构3、训练3.1、数据增强4、实验5、结论个人总结参考资料论文概要提出了一种网络结构：包括一条收缩路径（用于特征提取）和一条对称的扩展路径（用于获取精确的像素定位）。这种网络只需要很少的图像进行训练，在ISBI分割挑战上超过了先前最好的方法。运行速度很快，在单显卡上分割一张
默_silence·2022-12-11 19:44

[论文解析] Denoising Diffusion Probabilistic Models

文章目录OverviewsWhatproblemisaddressedinthepaper?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?Contents扩散概率模型背景算法实验结论OverviewsWhatproblemisaddressedinthepaper?Wepresenthighqualityimagesynthesisresu
_Summer tree·2022-12-11 14:58

[论文解析] Null-text Inversion for Editing Real Images using Guided Diffusion Models

使用引导扩散模型编辑真实图像的空文本反转codelinks：https://null-textinversion.github.io/.Abstract在本文中，我们引入了一种精确的反演技术，从而方便了直观的基于文本的图像修改。我们提出的反演包含两个新的关键组成部分：(i)扩散模型的关键反演。我们为每个时间戳使用单个关键噪声向量，并围绕它进行优化。我们证明了直接反演本身是不够的，但确实为我们的优化
_Summer tree·2022-12-11 14:55

论文解析[3] U-Net and its variants for Medical Image Segmentation : A short review

发表年份：2022论文地址：https://arxiv.org/abs/2204.08470v1文章目录论文概要1.介绍2.方法2.1传统分割2.2U-Net20152.3U-Net++20192.4R2U-Net20182.5AttentionU-Net20182.6TransU-Net20213.Disscussion论文概要本论文是一篇使用U-Net及其变形进行医学图像分割的简短综述，文中给
默_silence·2022-12-09 12:31

[论文解析] HeadNeRF: A Realtime NeRF-based Parametric Head Model

codelink:https://github.com/CrisHY1995/headnerf相关连接：https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/124874717来自中科大张举勇教授课题组提出了HeadNeRF，一种基于NeRF的高效全息人脸头部参数化模型，该工作发表于CVPR2022，相关代码已开源。HeadNeRF可以实时地
_Summer tree·2022-12-09 10:51

paperswithcode 论文阅读与代码复现

MachineLearning论文阅读与复现神奇宝贝1.丰富的论文合集2.丰富的数据集3.方法合集4.论文解析要是有一个cs科研er不知道这个宝藏网站，我都会伤心的，OK？
chong墩儿·2022-12-08 13:04

SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 论文解析

SuperGlue:LearningFeatureMatchingwithGraphNeuralNetworks论文解析简介出发点快速最临近邻搜索（FLANN）算法常常被用于匹配得到最近邻特征点，从而得到图片
木独·2022-12-08 09:16

CVPR 2022超分辨率论文汇总(附下载及源码链接)

欢迎订阅超分辨率论文解析专栏~标题来源简介源码High-ResolutionImageHarmonizationviaCollaborativeDualTransformationsCVPR2022注意力机制
月满星沉·2022-12-06 12:43

Deep Global Registration (CVPR 2020) 论文解析

文章目录0.相关链接：1.简介2.稀疏卷积与特征提取3.WeightedProcrustes与流形学习4.RobustRefinement0.相关链接：论文网址：https://node1.chrischoy.org/data/publications/dgr/DGR.pdf论文代码：https://github.com/chrischoy/DeepGlobalRegistration论文视频：h
非线性光学元件·2022-12-06 08:26

Fast Global Registration (ECCV 2016) 论文解析

目录0.友情链接1.论文核心思想1.1.点云特征匹配1.2.两个校验1.3.鲁棒函数与BR对偶1.4.1.Black-RangarjanDuality(BR对偶性）1.4.2.DerivationofΦρ\Phi_\rhoΦρ1.4.3.E(T,L)E(\bm{T},L)E(T,L)的优化求解方法4.写在后面0.友情链接FGR基本介绍CSDN博客：FastGlobalRegistrationFGR
非线性光学元件·2022-12-06 08:25

【论文解析】Fast Adaptive Task Offloading in Edge Computing Based on Meta Reinforcement Learning

基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载摘要：多接入边缘计算(multi-accessedgecomputing,MEC)旨在将云服务扩展到网络边缘，以减少网络流量和业务延迟。如何有效地将移动应用的异构任务从用户设备(UE)转移到MEC主机是移动应用的一个基本问题。最近，许多基于深度强化学习(DRL)的方法被提出，通过与由UE、无线信道和MEC主机组成的MEC环境交互来学习卸载策略。但是这些方法
橙子渣渣·2022-12-05 23:52

DeepMind用AI控制核聚变反应登上《自然》

论文解析|Magneticcontroloftokamakplasmasthroughdeepreinforcementlearning(2022)导读论文提出了"人工智能研究如何造福人类"的问题。
wyj981113·2022-12-05 13:44

论文解析[6] Transformer: Attention Is All You Need

发表年份：2017论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762代码地址：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor文章目录摘要3模型结构3.1编码器和解码器3.2注意力3.2.1ScaledDot-ProductAttention3.2.2多头注意力3.2.3模型中注意力的使用3.3Position-wiseFeed-For
默_silence·2022-12-04 10:56

论文解析[5] nnU-Net: Breaking the Spell on Successful Medical Image Segmentation

发表年份：2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.08128v1代码地址：https://github.com/MIC-DKFZ/nnunet文章目录摘要2方法2.1预处理2.2训练步骤2.3推论4讨论参考资料摘要提出了nnU-Net（no-new-Net），一个可以自动适应于任何数据集的框架。我们做了一个最先的尝试使必需的adaption过程自动化，例如预处理、精
默_silence·2022-12-04 10:26

论文解析[8] TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

发表时间：2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.04306代码地址：https://github.com/Beckschen/TransUNet文章目录1摘要2相关工作3方法3.1Transformer作为编码器3.2TransUNet4实验5结论参考资料1摘要在不同的分割任务中，U-Net已经成为一个取得巨大的成功的标准结构。由于卷积操作本身的局部性，U-Net
默_silence·2022-12-04 10:25

论文解析[7] AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

发表时间：2020论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929代码地址：https://github.com/google-research/vision_transformer文章目录摘要3方法3.1VISIONTRANSFORMER(VIT)3.2微调和更高的分辨率4实验5结论摘要虽然Transformer已经成为了nlp领域的标准，但它在cv上的应用还是有限的。
默_silence·2022-12-04 10:16

【论文解析】StyleNeRF内容回顾+附录解读

StyleNeRF内容回顾+附录解读StyleNeRF内容回顾附录解读A1IMPLICITFIELDSMODELINGA2CameraA3噪音注入的细节A4渐进训练StyleNeRF内容回顾框架结合了NeRF和StyleGAN。仅使用volumerendering来产生低分辨率的特征映射，再在此基础上通过上采样回复高分辨率。效果：StyleNerf可以快速和合成高分辨率图像，并且保留3Ｄ一致性，可
_Summer tree·2022-12-03 19:22

【论文解析】FiG-NeRF: Figure-Ground Neural Radiance Fields for 3D Object Category

FiG-NeRF:Figure-GroundNeuralRadianceFieldsfor3DObjectCategory内容速览方法Setup2Preliminaries3目标和背景分割4ObjectsasDeformedTemplateNeRFs5损失函数结果内容速览我们研究了使用神经辐射场(NeRF)从输入图像集合中学习高质量的3D对象类别模型。我们可以同时将前景对象从不同的背景中分离出来。
_Summer tree·2022-12-02 23:30

UNet、VNet、ResNet、DenseNet、FCN，PSPNet、RefineNet, 语义分割资料

Reference:深度学习图像语义分割网络总结：U-Net与V-Net的Pytorch实现VNet医学影像网络论文详解经典论文解析——Unet和Vnet——图像分割[论文翻译]V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentationUNet
迷路在代码中·2022-12-02 13:18

模型可解释性 DeepLIFT 论文解析

论文标题：LearningImportantFeaturesThroughPropagatingActivationDifferences论文作者：AvantiShrikumar,PeytonGreenside,AnshulKundaje论文发表时间及来源：Oct2019，ICML论文链接：http://proceedings.mlr.press/v70/shrikumar17a/shrikuma
黄金贵·2022-12-02 00:39

fasterrcnn论文_经典神经网络 | Faster RCNN 论文解析

点击上方“计算机视觉cv”即可“进入公众号”重磅干货第一时间送达论文题目：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.01497作者及单位研究目标FasterR-CNN是为了改进FastR-CNN而提出来的。因为在FastR-CNN文章中的测
weixin_39852953·2022-11-30 08:01

SLAM目录

SVOVO：简单的视觉里程计代码注释SVO（稀疏直接视觉里程计）论文解析ORB-SLAMROS下运行ORB-SLAM实例教程ORB-SLAM2源码解读（1）：系统入口System（2.1）：Tracking
try_again_later·2022-11-30 00:14

基于深度学习的图像重照明实践学习笔记(4)

基于深度学习的图像重照明实践学习笔记_4项目论文解析项目核心论文是哪一篇？项目相关论文是哪一篇？项目前沿进展有哪些？核心论文的模型结构是怎么样的？其他论文的模型结构是怎么样的？
qq_40925260·2022-11-29 14:21
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