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Machine Unlearning: A Survey HENG XU, TIANQING ZHU*, and LEFENG ZHANG, University of Technology Sydney, Australia WANLEI ZHOU, City University of Macau, China PHILIP S. YU, University of ...论文解读
【强化学习论文解读 1】 NAF
标签： 人工智能
文章目录资源原理简介相关研究使用anchor的目标检测优势使用关键点的目标检测优势单目3D目标检测优势网络结构预备知识损失函数推理2D检测**3D检测：**人体姿态估计backbone代码解读 资源 论文题目： Objects as ...
深度学习的一些论文解析
标签： 深度学习
轻量级网 MobileNet_v1 2017 ShuffleNet_v1 2017 MobileNet_v2 2018CVPR ShuffleNet_v2 2018ECCV MoblieNet_v3 2019ICCV SSD 2016ECCV YOLOv2 2017cvpr FPN 2017cvpr Mask RCNN 2017 ICCV ...Refi...
虽然 IWM 可追溯到已有的方法和理论，包括信息视野information horizons （Sonnenwald，1999 年）、相片传声Photovoice （Wang & Burris，1997 年）、关系图谱relational mapping （Radford，2022 年）和信息世界...
MobileNetV2论文《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》翻译+超详细解读，包含代码实现
Unet 背景介绍Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体，想了解 FCN 可以看我的另一篇 FCN 全卷积网络论文阅读及代码实现 。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像方面的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在...
论文标题：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space论文链接：https://arxiv.org/pdf/1...
本篇文章详细介绍了wav2lip模型的架构
在本文中，我们介绍了一种新的方法，克服了这一限制，采用对比学习和增强的分解架构，专门针对长期的变化。为此，我们的对比损失包含了整个时间序列中的全局自相关性，这有助于以自监督的方式构建正负对。当与我们的...
YOLO V4论文解读一、YOLOV3回顾二、YOLOV4中三、Bag of freebies数据扩充：模拟对象遮挡：结合多幅图像进行数据扩充：解决类别不平衡：label smoothingbbox:Yolov4-use:四、Bag of specials1、 enhance receptive ...
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