”论文解读“ 的搜索结果

     为了解决这个问题，最近的几种方法将基于中间体素的表示与可微渲染相结合。然而，现有方法要么产生低图像分辨率，要么无法解开相机和场景属性，例如，对象身份可能随视点而变化。在本文中，我们提出了一种辐射场的...

     BAM具体结构 对于给定的feature map,,BAM能够获得一个3D的attention map 计算refine feature map F' 其中是逐元素相乘。 其中，是通道注意力，是空间注意力。

     本文讲述sknet的核心部分:自适应性的注意力编码机制 SKNet对不同输入使用的卷积核感受野不同,参数权重也不同,可以自适应的对输出进行处理 注:本人才疏学浅,文章难免有疏漏之处,仅给初学者阅读交流,大牛轻喷. ...

     本课程主要以时间线为基础，详细讲解深度学习领域最重要的一些论文，例如： ReLU，Dropout，AlexNet，VGGNet，Batch Normalization，ResNet，Inception系列，ResNeXt，SENet，GPT-3等

     在这项工作中，为了解决单一自回归框架带来的问题，并探索大规模参数的知识增强预训练模型的性能，我们提出了一个名为ERNIE 3.0的统一框架，通过融合自回归网络和自编码网络，在由纯文本和大规模知识图谱组成的4TB...

     论文：https://arxiv.org/abs/1703.10593 源码：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 引言 假设有两个不成对的图像X和Y，我们的算法训练去学习一个“自动相互转换”，训练时不需要成对的...

     SENet论文解读及代码实例 在SENet前的网络是针对卷积空间来做处理的，而SENet考虑了卷积通道上的的权重（明确地建模网络卷积特征通道之间的相互依赖关系），通过训练每个通道权重来抑制无用特征，提高有用特征在分类...

     PP-YOLOE基于之前PP-YOLOv2进行优化，使用anchor-free算法，更强的backbone及neck。配备了CSPRepResStage、ET-head和动态标签分配算法TAL；PP-YOLOE-l在COCO数据集上，Tesla V100上达到51.4mAP，78.1FPS；...

     ViT论文解读 本文主要记录Yi Zhu大佬对于ICLR 2021的一篇论文精读 AN IMAGE IS WORTH 16x16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf 源码地址：...

     文章目录前言1、论文介绍1.1、研究问题2、核心代码1.引入库2.读入数据参考 前言  本文主要介绍下ConditionalDetr论文的基本思想以及代码的实现。  代码地址：https://github.com/Atten4Vis/ConditionalDETR  ...

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