论文解读 - 程序员宅基地

”论文解读“ 的搜索结果

Unet论文解读

标签：计算机视觉卷积

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...

Swin Transformer V2论文解读

标签： transformer 深度学习人工智能

Swin v2优化内存，支持训练大分辨率

EfficientNet论文解读

标签： EfficientNet 超详细的EfficientNet模型解读

论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.11946 代码链接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet 第三方实现的PyTorch代码：...

R-CNN论文解读.md

标签： R-CNN论文解读

本文是对R-CNN论文的个人理解，从相关知识、论文贡献、模型结构、实验设计等四个方面解读了这篇目标检测领域的经典论文。

Yolo系列论文解读

论文基本信息论文出发点和思路算法基本流程具体实验分析 YOLOv1个人总结改进-YOLOv2 出发点改进方案改进结果改进-YOLOv3 出发点改进方案改进结果前言 YOLO作为最早的One-stage算法框架，实现了...

初中语文语文论文解读新课标

标签：资料

初中语文语文论文解读新课标

初中语文语文论文解读合作学习

标签：资料

初中语文语文论文解读合作学习

ORB-SLAM3论文解读

标签：人工智能计算机视觉算法

ORB-SLAM3论文解读ORB-SLAM3论文解读主要的创新点数据关联模型系统整体 ORB-SLAM3论文解读 ORB-SLAM1和2的作者Juan已经毕业了，其工作仍然由同一课题组的Carlos继续完成并撰写论文和代码，这次论文同样对应着开源...

第5节：点云补全PF-Net论文解读.zip

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【Cylinder3D论文解读及代码略解】

标签：深度学习计算机视觉自动驾驶

Cylinder3D论文解读及代码略解论文解读AbstractIntroductionRelated work室内点云分割室外点云分割3D体素划分Methodology(本文方法)Cylindrical PartitionAsymmetrical 3D Convolution NetworkAsymmetrical Residual...

GCE-GNN论文解读及代码_小李飞刀李寻欢的博客-程序员宅基地.mht

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Grounding DINO-开集目标检测论文解读

标签：开集目标检测扩散模型 DINO

Grounding DINO在COCO数据集上零样本检测达到52.5AP，在COCO数据集finetune后达到63AP。

Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection论文解读

标签：目标检测计算机视觉深度学习

文章目录Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection介绍模型框架实验 Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection 摘要：小样本检测还很新，作者通过预训练-微调的方法取得了比元学习好2-20个点的效果，...

Fast-R-CNN论文解读

标签： cnn r语言深度学习

Fast-r-cnn是Ross在2015年发表的一篇论文，其网络全称为： Fast Region-based Convolutional Network method–用于目标检测的基于区域的快速卷积网络算法。在于先前的网络R-CNN对比之下，其训练速度要快9倍，检测...

Attention模型方法综述-多篇经典论文解读1

1. encoder 最后一个 hidden state，与句子末端词汇的关联较大，难以保留句子起始部分的 2. encoder 按顺序依次接受输入，可以认为

论文解读：PTR: Prompt Tuning with Rules fo Text Classification

标签：自然语言处理深度学习机器学习

论文解读：PTR: Prompt Tuning with Rules fo Text Classification（2021）预训练语言模型已经在许多NLP任务上达到不错的效果。通过添加prompt模板则可以积累预训练语言模型中丰富的知识。 By using ...

CVPR 2022 图像复原论文解读

标签：深度学习计算机视觉人工智能

自监督图像复原

【CVPR 2023 论文解读】TriDet: Temporal Action Detection with Relative Boundary Modeling

标签：深度学习人工智能计算机视觉

TriDet: Temporal Action Detection with Relative Boundary Modeling

模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源

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目标检测论文解读1：（RCNN解读）Rich feature hierarchies for accurate object detection...-附件资源

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ResNet论文解读及代码实现（pytorch）

ResNet论文解读及代码实现

【论文解读】解读TRPO论文，深度强化学习结合传统优化方法

标签：算法大数据 python

导读：本论文由Berkeley 的几位大神于2015年发表于 JMLR（Journal of Machine Learning Research）。深度强化学习算法例如DQN或者PG（P...

WGAN(Wasserstein GAN)看这一篇就够啦，WGAN论文解读

标签：人工智能深度学习 GAN

WGAN本作引入了Wasserstein距离，由于它相对KL散度与JS 散度具有优越的平滑特性，理论上可以解决梯度消失问题。接着通过数学变换将Wasserstein距离写成可求解的形式，利用一个参数数值范围受限的判别器神经网络来...

【AI】CV开山之作：《AlexNet》论文解读与代码实现

标签：人工智能深度学习 pytorch

一起来欣赏这篇深度学习在CV领域的开山之作——AlexNet！

【ICML 2020对比学习论文解读】SimCLR: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual ...

标签：对比学习自监督学习

对比学习是一种自监督学习方法，在无标签数据集上仍可以学习到较好的表征。对比学习的主要思想就是相似的样本的向量距离要近，不相似的要远，以此获得数据的高阶信息。

CVPR2020论文解读汇总

标签：深度学习机器学习计算机视觉

CVPR2020论文解读汇总1 引言2 目标检测3 姿态估计4 三维重建20200905-12：00参考文献 1 引言为了逼迫自己学习较为前言的思想，每天一个小目标，每天阅读一篇文章论文下载地址 ...

论文解读：DTMT: A Novel Deep Transition Architecture for Neural Machine Translation

标签： ach al c ec ep fo for IN io ite ns OR ove sit te ture

论文解读：DTMT: A Novel Deep Transition Architecture for Neural Machine Translation 本文为一篇神经机器翻译的文章，发表在2019AAAI会议上，主要提出一种深度转移网络（Deep Transition），结合多头注意力...

BLIP2-图像文本预训练论文解读

标签：深度学习 BLIP-2 跨模态

BLIP-2，基于现有的图像编码器预训练模型，大规模语言模型进行预训练视觉语言模型；BLIP-2通过轻量级两阶段预训练模型Querying Transformer缩小模态之间gap，第一阶段从冻结图像编码器学习视觉语言表征，第二阶段...

2021论文解读：Learning To Count Everything

标签：深度学习计算机视觉神经网络

此文着眼于仅用少量标注样本完成物体计数的任务。...2019年，第一篇小样本物体检测的论文发布（Few-shot object detection via feature reweighting），2020年有Few-shot object detection with attention-rpn

CVPR2022-图像恢复重建Restormer论文解读

标签：深度学习 transformer

CVPR2022文献解读之Restormer 图像恢复重建： Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration 原文传送： https://arxiv.org/abs/2111.09881 官方源码：...

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