论文解析第6页

已更41篇，不断收录！唧唧堂2020新冠病毒主题论文导读专栏

本专栏预测至少将收录50篇论文，现已有41篇论文完成解析，另有超过150篇NBER工作论文解析中。

唧唧堂·2020-09-04 00:00

| 唧唧堂论文解析

picturefromInternet解析文章首发于唧唧堂网站www.jijitang.com解析作者|唧唧堂心理学研究小组：Queenie；审校编辑|Ernest本文是针对论文《Persuasion,Emotion,andLanguage:TheIntenttoPersuadeTransformsLanguageviaEmotionality(说服、情绪与语言：说服意图通过情绪转换语言)》的一篇

唧唧堂·2020-08-28 00:00

启航

交通领域论文解析结合自己的研究方向，主要是TR系列，以及交通地理《journalofgeography》期刊的文章。机器学习和Python主要学习机器学习的内容，不定时总结一些收获和误区。期待

小兜同学在TJU·2020-08-24 19:50

【论文解析】如何将Bert更好地用于文本分类（How to Fine-Tune BERT for Text Classification?）

论文HowtoFine-TuneBERTforTextClassification?基于Bert模型，在6份英文语料和1份中文预料上（包括情感分析、问题分类和主题分类），进行了翔实的文本分类效果对比实验结果，虽然fine-tune的最终效果取决于具体的task，但文中采用的思路和策略仍值得学习和尝试。Bert作为强有力的预训练模型，用作下游任务的常见手段包括：（1）作为特征提取器；（2）fine-

guofei_fly·2020-08-24 00:35

Deep Residual Learning 论文解析

DeepResidualNetwork(DRN)是微软亚研何凯明组在15年10月份挂在arXiv上的文章。所用的网络在ILSVRC&COCO2015比赛中取得第一名的成绩（识别，分类，分割）。所用的152层网络要比VGG-16深8倍，但网络的计算复杂度（参数数量）却要比VGG少。一.思想众所周知，网络的性能与深度息息相关。如果在一个浅层网络A上叠加几层layer形成网络B，如果这些新添加的laye

yaoxingfu72·2020-08-22 09:41

《Generative Adversarial Nets》论文解析

GAN是最近几年来很有名的算法，起源于这篇论文，我们今天来看看究竟是怎么一回事吧。我也不想叽里呱啦讲一大堆，想看论文翻译版的直接复制粘贴谷歌翻译就行了。我只介绍大致思想。GAN其实目标就是生成能以假乱真的图片，于是这里有两个子网络，生成网络（generativemodel）和判别网络（discriminativemodel），分别称为G和D。D的目标就是尽力分辨出哪个图片是真实数据哪个是生成的，而

超屌的温jay·2020-08-22 04:06

【网络结构】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications论文解析...

【网络结构】MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文解析目录0.Paperlink1.Overview2

急流勇进·2020-08-22 04:39

【Network Architecture】Densely Connected Convolutional Networks 论文解析

【NetworkArchitecture】DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文解析目录0.Paperlink1.Overview2.DenseNetArchitecture2.1AnalogytoResNet2.2Compositefunction2.3DenseblockandTransitionlayer2.4Growthrate2.5Bottlene

急流勇进·2020-08-22 04:08

经典论文解析——MobileNet系列

MobileNet系列V1—MobileNets:EfﬁcientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications1.简介2.网络介绍2.1深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)2.2网络结构2.3超参数1——WidthMultiplierα2.4超参数2——ResolutionMultiplierρ

lavendelion·2020-08-22 04:09

Densely Connected Convolutional Networks论文解析

最近一段时间在学习computervision等方面的知识，每周大概会看两篇论文左右，因此想把自己看论文所收获的东西与大家分享。文中的内容都是我主观的看法，因此如有理解错误的地方，欢迎大家指出。转载请注明出处DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文阅读。(知乎账号为小胖鱼https://www.zhihu.com/people/tu-tu-50-40-9/ac

小胖鱼2017·2020-08-22 00:54

JESP：做计划需要高自我控制，自我损耗则会降低计划意愿 | 唧唧堂论文解析

自我损耗导致计划厌恶（TheFutureandtheWill:Planningrequiresself-control,andegodepletionleadstoplanningaversion）》的一篇论文解析

唧唧堂·2020-08-21 00:00

| 唧唧堂论文解析

picturefromInternet解析作者|唧唧堂心理学写作小组：谌锦欣；解析审核|唧唧堂心理学写作小组：Yuan,Wen推送编辑|悠悠本文是针对2017年3月发表在《人格与社会心理学学报（PSPB）》上的一篇论文《自我控制的讽刺：强烈的自控欲在高难度任务中反抑制自我控制的发挥（TheSelf-ControlIrony:DesireforSelf-ControlLimitsExertionof

唧唧堂·2020-08-21 00:00

DWA论文解析(2)

本文解析TheLane-CurvatureMethodforLocalObstacleAvoidance文章是将directionalapproach的优点加入了这个方法中。文中所谓的CVMmethod(curvaturevelocitymethod)也就是后面所谓的dwa,只是名字不同而已，都是采样rotationalandtransitionalvelocity,andgenerateaobj

gophae·2020-08-19 02:03

DWA论文解析(1)

本文解析Dynamicwindowbasedapproachtomobilerobotmotioncontrolinthepresenceofmovingobstacles文章主旨：文章将全局规划FD*(focusedD*)和DWA合起来一起用，由全局规划指导一条不发生碰撞的路径（更重要的是他不会落到局部最优解），然后再用dwa方法去做局部规划。对于局部最优问题，文章中指出：大概这个意思，通过全局

gophae·2020-08-19 02:03

自动驾驶路径规划论文解析(1)

解析论文：Areal_timemotionplannerwithtrajectoryoptimizationforautonomousvehicles论文的核心结构是这样的：1，规划上是时空分离的，横向规划是建立曲率kappa关于位置s的函数，纵向上建立速度v关于位置s的函数。2，函数建立后使用latticeplanner的方式进行撒点，生成对应的costfunction,选择cost最低的曲线作

gophae·2020-08-19 02:02

自动驾驶路径规划论文解析(3)

本文解析文章：On-RoadTrajectoryPlanningforGeneralAutonomousdrivingwithenhancedtunability文章稀松平常，没什么创新点，基本上还是用的Dolan组的惯有伎俩。横向位置规划加纵向速度规划，但文章里面强调了参数的调节问题，也就是选少一点参数的意思，完全没有谈到要点，但是总体思想可以被任何想要实现无人驾驶路径规划的同学使用。路径规划模

gophae·2020-08-19 02:02

自动驾驶路径规划论文解析(5)

解析论文：ASampling-BasedLocalTrajectoryPlannerforAutonomousDrivingalongaReferencePath文章依然采用了samplingbasedmethod进行规划。主要包含四个部分：参考线优化，空间曲线规划，速度曲线规划，代价函数最优问题结构如图：第一部分：使用SVM进行参考线优化：具体的方法参考svm,主要原理就是最大化边界距离。空间曲

gophae·2020-08-19 02:02

自动驾驶路径规划论文解析(6)

本文解析StateSpaceSamplingofFeasibleMotionsforHigh-PerformanceMobileRobotNavigationinComplexEnvironments文章对motionplanning的方法进行了一个总结，并且提出了自己的statespacesamplingmethod.对于controlsampling和statespacesampling这两种

gophae·2020-08-19 00:59

自动驾驶路径规划论文解析(2)

对论文FocusedTrajectoryPlanningforAutonomousOn-RoadDriving的解析本文对FocusedTrajectoryPlanningforAutonomousOn-RoadDriving此篇论文进行解析，这批论文来自CMUDolan小组的成果，此小组参加过Darpa城市赛并取得不错名次，所使用方法均基本在同一体系下。下面进行详解。本文所论述的方法仅适用于静态

gophae·2020-08-19 00:59

DWA论文解析(CurvatureVelovityMethod)(3)

对于DWA的部分我们略过，可以参考之前的博文DWA论文解析(2)DWA论文解析(1)DWA动态窗口法的原理及应用与论文中的DWA略有不同的是这里面有一项碰撞距离的costfunction：算法倾向于选择能够

gophae·2020-08-19 00:59

cartographer探秘之文章索引

1cartographer探秘第一章之参数配置https://blog.csdn.net/tiancailx/article/details/907575222cartographer探秘第二章之论文解析

李太白lx·2020-08-18 03:21

论文解析Generative Image Inpainting with Contextual Attention

引言Abstract近期的基于深度学习的图像修复方法展现了很大的潜力，这些方法都能生成看似合理的图像结构及纹理，但在修复区域的边界，经常会生成扭曲的结构和模糊的图像，这是因为卷积神经网络无法从图像较远的区域提取信息导致的。不过，传统的纹理和斑块（patch）的修复能取得比较好的效果（因为他们只需要从周围区域借鉴图像）。作者基于上述这些现象，提出了一种新的基于深度生成模型的方法，不仅可以生成新的图像

framebreak·2020-08-17 16:06

[图像补全]Image Fine-grained Inpainting论文解析与实现，效果惊人

h8832077·2020-08-17 12:00

【网络结构】VGG-Net论文解析

【网络结构】VGG-Net论文解析目录0.论文链接1.概述2.网络结构2.1卷积核2.2池化核2.3全连接层3.训练4.测试5.其他6.参考链接@0.论文链接论文链接1.概述 VGG提出了相对AlexNet

急流勇进·2020-08-17 11:30

经典神经网络 | Faster R-CNN论文解析

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文章中的测试时间是不包括searchselective时间的，而在测试时很

小小谢先生·2020-08-16 22:33

USRNet环境搭建和模型测试|简记

DeepUnfoldingNetworkforImageSuper-Resolution代码：https://github.com/cszn/USRNet论文解析参考知乎环境搭建服务器：Ubuntu16.04GTX10606G

至简1995·2020-08-16 20:49

《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》论文解析

今年的图像领域的顶会CVPR收录了不少目标检测的论文，CascadeR-CNN:DelvingintoHighQualityObjectDetection这篇文章关注的是IOU的最优选择，很小的trick，不过在效果上有不错的提升。摘要目标检测中，需要确定IOU的阈值来区分正样本和负样本。低的阈值如0.5训练网络，易产生检测噪声，但随着IOU阈值的增加，检测性能会降低。两个主要的因素：1)在训练期

Tom Hardy·2020-08-16 20:14

【论文解析】Single-Shot Bidirectional Pyramid Networks for High-Quality Object Detection

论文地址AAAI2018的文章，和CascadeR-CNN一样，注意到了IoU阈值的设置对目标检测的影响，但是这篇论文的网络设计比CascadeR-CNN复杂多了。本文提出的BidirectionalPyramidNetworks(BPN)主要有两个模块：（1）aBidirectionalFeaturePyramid双向特征金字塔结构，主要是为了更有效和鲁棒的特征表示。（2）一个级联的anchor

luissen·2020-08-16 19:39

【目标检测】Cascade R-CNN 论文解析

【目标检测】CascadeR-CNN论文解析目录0.论文链接1.概述2.网络结构的合理性3.网络结构4.参考链接@0.论文链接CascadeR-CNN1.概述这是CVPR2018的一篇文章，这篇文章也为我之前读

急流勇进·2020-08-16 18:49

【论文解析】Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection

论文链接CVPR2018的文章。和BPN一样，本文主要关注的是目标检测中IoU的阈值选取问题，但是BPN主要针对的是SSD等single-stage的detector，感兴趣的童鞋可以看我的另一篇博文BPN目标检测中，detector经常是用低IoU阈值来train的，如果提高IoU阈值，则会导致两个问题：（1）IoU提高以后，训练中positivesamples的数量会指数级减少，从而导致过拟合

luissen·2020-08-16 17:03

CVPR 2016｜商汤科技论文解析：行为识别与定位

论文：AKeyVolumeMiningDeepFrameworkforActionRecognition论文作者：WangjiangZhu,JieHu,GangSun,XudongCao,YuQiaoTsinghuaUniversity（清华大学），ShenzhenInstitutesofAdvancedTechnology,CAS,China（中国科学院深圳先进技术研究院）、SenseTimeG

zyazky·2020-08-14 00:44

| 唧唧堂论文解析

picturefrom500pxbyPrasitRodphan解析文章首发于唧唧堂网站www.jijitang.com解析作者|唧唧堂心理学研究小组：李莫莫；审校编辑|Minyue，Runsong本文是针对论文《不规律的睡眠模式和延迟的昼夜节律及睡眠/觉醒时间与较差的学术表现相关（Irregularsleep/wakepatternsareassociatedwithpooreracademicp

唧唧堂·2020-08-14 00:00

OCNet: Object Context Network for Scene Parsing (Microsoft Research)论文解析

不得不说，这篇论文和DANet撞车了，而且撞的死死的，用的同样的核心内容，为什么会撞车，那是因为，两个篇文章都套用了同一篇文章的方法，同时想到了一起，你说巧不巧不同于之前图像级的context的方法，这篇论文提出逐像素的objectcontext，objectcontext由像素P所对应的类别的物体组成。由于测试时不知道标签信息，所以用SelfAttention方法通过学习逐像素的相似度图估计ob

冯爽朗·2020-08-13 16:03

monodepth无监督卷积神经网络深度估计代码解析（三）

最后我们来看一下主函数论文解析：https://blog.csdn.net/bofu_sun/article/details/892065311.首先是调用一些库函数，同时设置运行文件时的参数from_

孙敬博·2020-08-13 13:04

monodepth无监督卷积神经网络深度估计代码解析（一）

论文解析：https://blog.csdn.net/bofu_sun/article/details/89206531近期在做深度估计相关的毕业设计，发现monodepth项目比较不错，决定尝试一下，

孙敬博·2020-08-13 10:58

【NLP】Google BERT详解

下周开始终于要在工作上接触NLP了，之后希望会带来更多自己的东西而不是论文解析。Attention和Transformer还不熟悉的请移步之前的文章：【NLP】Attention原理和源码解析2.

weixin_33845881·2020-08-12 13:36

论文解析之Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Co

论文名：ImageRestorationUsingVeryDeepConvolutionalEncoder-DecoderNetworkwithSymmetricSkipConnection------------------2016NIPS论文针对图像修复方向，提出了一种跳跃链接的残差网络，总体来说论文结构简单，不过有点意思，所以简单说一下：网络结构如下图所示：1.首先对输入进行卷积，卷积用来提

无奈的小心酸·2020-08-10 22:36

NLP-BERT 谷歌自然语言处理模型：BERT-基于pytorch

原文bert的github地址https://github.com/google-research/bert谷歌自然语言处理模型BERT：论文解析与python代码https://github.com/

stay_foolish12·2020-08-09 17:22

DP：证言在儿童道德决策中的作用 | 唧唧堂论文解析

picturefromInternetè§è|§§°|§§°Wenè|éèèè¨¨é·¨èèTheRoleofTestimonyinChildrensMoralDecisionMaking:EvidenceFromChinaandUnitedStatesèè§èè201912è¨±DevelopmentalPsychologyèèPearlHanLi,PaulL.HarrisMelissaA.Ko

唧唧堂·2020-08-09 00:00

| 唧唧堂论文解析

picturefromInternetè§è|§§°¨|§§°Wenè|éèè§±±èèé¤(Decisionalautonomyunderminesadviseesjudgmentsofexpertsinmedicineandinlife)èè§èè20205è¨§ééProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesèèSamanthaKassirerEmmaE

唧唧堂·2020-08-09 00:00

bert论文解析——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding前言bert是google在NLP方面的一个重要的工作，可以说一定程度上改变了NLP领域的研究方式。bert获得了2019NAACL的最佳长论文奖。简介预训练模型bert，连同之前的ELMO和GPT，可以说开创了NLP的『预训练模型时代』。这3个模型，总体

da_kao_la·2020-08-06 12:45

量化择偶的可预见性 | 唧唧堂论文解析

picturefromInternetè§è|§§°Zoeè|éèéé¨§é±è±è§è§ConsistencyandInconsistencyAmongRomanticPartnersOverTimeèè§èè20173è¨¤JPSPèèPaulW.Eastwick,DavisK.PaigeHarden,JenniferA.Shukusky,TaylorAnneMorganSamanthaJoe

唧唧堂·2020-08-06 00:00

| 唧唧堂论文解析

picturefromInternetè§è|§§°è§|§§°Yuan,Wen¨éè|éè§·è45é¤SexDifferencesinMatePreferencesAcross45Countries:ALarge-ScaleReplicationèè§èè20204è¨§PsychologicalSciencePSèèKathrynV.WalterDanielConroy-BeamDavidM

唧唧堂·2020-08-06 00:00

27个月内人们择偶标准的稳定性 | 唧唧堂论文解析

picturefromInternetè§è|§§°WillofAnetaè|éèèé27¨§§SteadfastStandardsorFluctuatingFancies?StabilityandChangeinPeoplesMateCriteriaOver27Monthsèè§èè20189è¨§¤PSPBèèCarrieA.BredowNicoleHamesèGap°èè¤§éèè¤rela

唧唧堂·2020-08-06 00:00

| 唧唧堂论文解析

picturefromInternetè§è§§°WenèMinyueRunsongèé·é§±Theeffectofmatevaluefeedbackonwomen'smatingaspirationsandmatepreferencesè§èèéè°20179è¨§·PersonalityandIndividualDifferenceèèè°¤§SimonD.ReeveLisaL.M.Well

唧唧堂·2020-08-06 00:00

Halo——zcash新的零知识证明机制，无需Trusted Setup

1.论文解析《Halo:RecursiveProofCompositionwithoutaTrustedSetup》论文主要结合《Doubly-efficientzkSNARKswithouttrusteds

mutourend·2020-08-05 10:03

【论文笔记】DeepLung最全论文解析！只需一文!全面掌握!

DeepLung:Deep3DDualPathNetsforAutomatedPulmonaryNoduleDetectionandClassification文章目录DeepLung:Deep3DDualPathNetsforAutomatedPulmonaryNoduleDetectionandClassification1.引言2.相关工作3.DeepLung框架3.1.用于结节检测的带深度

DrogoZhang·2020-08-04 06:32

【Reading List】【20190524】自动摘要

blog：NN方法综述：https://blog.csdn.net/hohaizx/article/details/83506270论文解析：https://blog.csdn.net/qq_30219017

old_杨·2020-08-04 02:57

【资源】DeepSORT原理及代码讲解电子书

Github链接如下：https://github.com/pprp/deep_sort_yolov3_pytorch电子书主要包括多目标跟踪评价指标、标注工具DarkLabel、转换脚本、DeepSORT论文解析

*pprp*·2020-08-03 12:07

《Deep Residual Learning for Image Recognition》论文解析

朋友们从本周开始我会着手更新新系列的博客，论文解析系列。当然此系列我会尽力细致地介绍论文，不过因为水平有限，难免会有理解不到位甚至错误的地方，因此欢迎评论探讨。

超屌的温jay·2020-08-03 08:26

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