验证论文解读 - 程序员宅基地

ChatGPT1论文解读《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》（2018）

标签：深度学习人工智能机器学习

ChatGPT1论文解读

《基于机器学习的雷达辐射源分选与识别技术研究》论文解读

标签：深度学习论文导读雷达信号处理

《基于机器学习的雷达辐射源分选与识别技术研究》论文解读

论文研究-基于遗传算法的模糊优化研究.pdf

标签：论文研究

论文研究-基于遗传算法的模糊优化研究.pdf, 针对约束条件、系数和优化变量均为模糊数形式的线性和非线性全模糊优化问题 ,利用模糊数积分排序方法 ,提出了基于遗传算法的...

PointGPT 论文解读，点云的自回归生成预训练

标签：深度学习人工智能计算机视觉

论文提出了一种点云自回归生成任务来预训练 Transformer 模型。该方法将输入的点云分割成多个点块，并根据它们的空间接近性将它们排列成有序序列。然后，基于提取器-生成器的 Transformer 解码器（使用双重掩码策略...

机器学习：增量学习论文解读—— large scale incremental learning

最近，增量学习，持续学习，终生学习的概念越来越火，也引起了学术界工业界的极大关注，我们知道，传统的机器学习，就是给定一个训练集，我们在这个训练集上训练出一个模型，然后在测试集上做测试，这样基本就是一个...

目标检测论文解读复现之十六：基于改进YOLOv5的小目标检测算法

标签：目标检测深度学习

针对目标检测中小目标误检、漏检及特征提取能力不足等问题，提出一种基于改进YOLOv5的小目标检测算法。

目标检测论文解读复现之十七：融合注意力机制的YOLOv5口罩检测算法

标签：深度学习目标检测

新冠疫情期间正确佩戴口罩可以有效防止病毒的传播，针对公共场所存在的人员密集、检测目标较小等加大检测难度的问题，提出一种以YOLOv5s模型为基础并引入注意力机制融合多尺度注意力权重的口罩佩戴检测算法。

Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution论文解读-参考图像超分重建

最近阅读了一篇参考图像超分重建的论文，这是微软研究院在CVPR2020的一篇论文，主要讨论了借助参考图像完成超分重建的任务。通过学习参考图像的纹理特征，从而恢复低分辨率图像的纹理信息，实现图像超分重建的任务。...

A ConvNet for the 2020s 论文解读

标签：深度学习计算机视觉人工智能

ViT提出之后（只针对分类任务），Swin Transform 在图像领域（分类下游任务）的全面大幅度超越 CNN 模型，仿佛印证了 Attetion 论文中 “Attention Is All You Need ”。当读到 Attetion 论文中这句话时，不自觉的...

(2014)Generative Adversarial Nets 论文解读

标签：神经网络机器学习深度学习

Generative Adversarial Nets–生成对抗网络作者：Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie∗, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair†, Aaron Courville, Yoshua Bengio‡ ...

【开集识别论文解读】Few-Shot Open-Set Recognition using Meta-Learning——CVPR2020

标签：深度学习机器学习人工智能

本文介绍了一种新的开集元学习算法（PEELER）算法，实验结果表明，PEELER在小样本和大规模识别方面都达到了最先进的开放集识别性能。开集识别目前主要的研究是在大规模环境中，使用基于大规模分类器的解决方案。...

nnUNet 详细解读（一）论文技术要点归纳

标签：深度学习图像分割 unet

提出了一种基于2D和3D UNet的自适应框架nnUNet，无需手动调参，平均DICE最高。总共10个数据集，7个用于训练阶段，3个用于评估阶段，且不能手动调参。预处理：resampling和normalization训练：loss，optimizer设置、...

Human-Level Control Through Deep Reinforcement Learning论文解读

标签：论文解读

以下是我对Human-Level Control Through Deep Reinforcement Learning这篇论文的解读。首先是对本文提出的问题进行总结；其次综述性地阐述了本研究提出的算法及实验结果，并给出自己理解；最后对本研究方法论，即...

PointNet论文解读

标签： PointNet 3D识别任务

本论文解读分两次完成，先更新一部分理论解读，实验部分后期会补上。笔者不才，欢迎各位大佬斧正，共同进步！一、研究问题背景的综述作者从两方面入手介绍的这篇文章。首先，作者介绍了诸位学者们针对点云的...

SO-Net：点云分析的自组织网络论文解读

标签：深度学习人工智能

核心是设计一个自组织网络SOM，来近似输入点云的空间分布，最后得到一个全句向量进行分类分割等任务，并且还可以通过改变K来控制感受野重叠程度，同时设计一个Autoencoder结构，可验证SOM效果并且可作为分类分割任务...

VGG-论文解读

标签： VGG

一翻译 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition摘要在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积...

CVPR 2022 | 旷视研究院入选论文亮点解读

标签：算法计算机视觉机器学习

关注公众号，发现CV技术之美本文转载自旷视研究院日前，CVPR 2022 论文接收情况正式出炉（CVPR 2022 接收论文公布！总计2067篇！）。此次旷视研究院表现出色，共有 17 篇论文成功入选。作为计算机视觉世界三大顶会之...

CenterNet：Objects as Points论文解读以及源码分析

ICCV2019 官方源码梗概 ...将目标检测用关键点检测的思路来做，抛弃了由anchor生成的大量需要被抑制的样本，故而不需要NMS做后处理，而且整个网络只有一个检测Head，不基于FPN为BackBone需要多个检测Head，整体速度就...

3.Deep Neural Networks for YouTube Recommendations论文精细解读

标签：深度学习推荐系统 DNN模型

今天分享的是Deep Neural Networks for Y ouTube Recommendations这篇论文的一些核心，这篇论文被称为推荐系统工程实践领域的一篇神文，每一个细节都值得我们细致分析和思考。二、摘要 YouTube是如今工业界最大、最...

Superpoint论文详细解读

标签：计算机视觉神经网络算法

Superpoint论文详细解读对于一篇论文，应该用何种框架去解构？之于背景的目的、之于目前challenge的出发点、新的ideal、验证实验、不足和后续。对于Learning-based方法，又该如何弄清楚它？输入、输出、结构、...

目标检测论文解读复现之五：改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测

标签：目标检测深度学习

近年来针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像中缺乏颜色和纹理细节的舰船检测技术在深度学习领域中得到了广泛研究，利用深度学习技术可以有效避免传统的复杂特征设计，并且检测精度得到极大改善。...

CVPR 2022 | 美团技术团队精选论文解读

标签：计算机视觉机器学习人工智能

总第519篇2022年第036篇计算机视觉国际顶会CVPR 2022近日在美国新奥尔良召开，今年美团技术团队有多篇论文被CVPR 2022收录，这些论文涵盖了模型压缩、视频目标分割、3D视觉定位、图像描述、模型安全、跨模态视频...

经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

标签：神经网络深度学习计算机视觉

SENet论文（《Squeeze-and-Excitation Networks》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现

Deep Residual Learning for Image Recognition （ResNet）论文详细解读

标签：深度学习神经网络 cnn

更深的神经网络更加难以训练，残差网络主要用来减轻训练的网络，这些网络比之前使用的网络都要深得多在ImageNet的的数据集中网络层数达到了152层，前一年夺冠的VGG只有19层。在COCO物体检测数据集上获得了28%的相对...

ECCV 2022 旷视入选论文亮点解读（上）

标签： python 计算机视觉神经网络

近日，欧洲计算机视觉国际会议 ECCV 2022（European Conference on Computer Vision）发布了论文录用结果。本届 ECCV 2022论文有效投稿数5803篇，其中1650篇论文中选，录取率仅为28%。ECCV是国际顶尖的计算机视觉...

【3D目标检测】SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection论文解读（2018）

1、为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ? VoxelNet这种直接对点云进行特征提取而非手工设计特征的3D检测算法效果还行但是很慢。以前的方案朝向预测不准。 2、他们怎么做这个研究（方法，尤其是与之前不同...

经典神经网络论文超详细解读（八）——ResNeXt学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

标签：神经网络人工智能深度学习

ResNeXt论文（《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现

【SSD论文解读】论文中用到的数据集：Pascal VOC、MS COCO、ImageNet

标签： ssd

【SSD论文解读】论文中用到的数据集：Pascal VOC、MS COCO、ImageNet 主要是对看到的一些博客进行总结，方便自己查阅

强化学习TD3算法笔记1——论文解读

标签：强化学习 pytorch

相关论文 TD3： Double DQN: DDPG: Overestimation Overestimation是TD3主要关注的问题之一，关于overestimation在强化学习中的影响大家可以在Double DQN中得到比较详细的解答。下面我对overestimation进行一些简述...

TinyBERT论文及代码详细解读

标签： NLP Attention bert

General Distillation Data Augmentation 主要基于BERT预训练模型以及词向量（文中选择的Glove词向量）进行词级别的替换，实现数据增强。在官方代码中进行了17（NαN_\alphaNα）倍的增强，以GLUE/QQP数据集为例...

”验证论文解读“ 的搜索结果

ChatGPT1论文解读《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》（2018）

《基于机器学习的雷达辐射源分选与识别技术研究》论文解读

论文研究-基于遗传算法的模糊优化研究.pdf

PointGPT 论文解读，点云的自回归生成预训练

机器学习：增量学习论文解读—— large scale incremental learning

目标检测论文解读复现之十六：基于改进YOLOv5的小目标检测算法

目标检测论文解读复现之十七：融合注意力机制的YOLOv5口罩检测算法

Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution论文解读-参考图像超分重建

A ConvNet for the 2020s 论文解读

(2014)Generative Adversarial Nets 论文解读

【开集识别论文解读】Few-Shot Open-Set Recognition using Meta-Learning——CVPR2020

nnUNet 详细解读（一）论文技术要点归纳

Human-Level Control Through Deep Reinforcement Learning论文解读

PointNet论文解读

SO-Net：点云分析的自组织网络论文解读

VGG-论文解读

CVPR 2022 | 旷视研究院入选论文亮点解读

CenterNet：Objects as Points论文解读以及源码分析

3.Deep Neural Networks for YouTube Recommendations论文精细解读

Superpoint论文详细解读

目标检测论文解读复现之五：改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测

CVPR 2022 | 美团技术团队精选论文解读

经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

Deep Residual Learning for Image Recognition （ResNet）论文详细解读

ECCV 2022 旷视入选论文亮点解读（上）

【3D目标检测】SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection论文解读（2018）

经典神经网络论文超详细解读（八）——ResNeXt学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

【SSD论文解读】论文中用到的数据集：Pascal VOC、MS COCO、ImageNet

强化学习TD3算法笔记1——论文解读

TinyBERT论文及代码详细解读

推荐文章