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读论文:(Style GAN)A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
2018年NVIDIA首次使用ProGAN应对这一挑战时 研究人员都无法生成高质量的大图像 如 1024 1024 ProGAN的关键创新点是渐进式训练 它首先使用非常低分辨率的图像 如 4 4 开始训练生成器和识别器 并且每次都增加一个更
深度学习
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生成对抗网络
人工智能
利用dbnet分割条形码与文字(代码+模型)+知识蒸馏+tensorrt推理+利用pyzbar和zxing进行条形码解析
一 DBnet 1 代码链接 分割条形码与文字代码 github链接 GitHub zonghaofan dbnet torch you can use dbnet to detect word or bar code Knowledge
OCR
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条形码解析
2019 CVPR oral 去模糊论文"DAVANet: Stereo Deblurring with View Aggregation"阅读笔记
19CVPR 结果早就出来了 最近才读到的19年oral的去模糊工作 博主认真的搜了一下18年的CVPR deblurring 相关的oral为zero 底层图像复原的oral工作也很少 因此 十分兴奋看到deblurring的oral工作
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深度学习
图像去模糊
【扫盲】机器学习图像处理中的深层/浅层、局部/全局特征
浅层网络与深层网络浅层网络更注重于细节信息 深层网络更注重于语义信息 浅层网络 一般感受野较小 能够利用更多的细粒度特征信息 而且此时特征图每个像素点对应的感受野重叠区域还很小 这就保证了网络能够捕获更多细节 深层网络 随着下采样或卷积次数
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数字图像处理
计算机视觉
深度学习
cnn
论文写作参考文献 期刊标准缩写
写论文时 经常疑惑参考文献的缩写是什么 反复的查看别人的参考格式 很麻烦 有参考文献期刊缩写大全方便了不少 Content is based on IEEEfull bib and IEEEabrv bib as of 2016 03 25
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期刊缩写
写作参考文献
mixSeq: A Simple Data Augmentation Method for Neural Machine Translation阅读笔记
Abstract 数据增强是指通过操纵输入 如添加随机噪声 屏蔽特定部分 来扩大数据集 大多数数据增强技术都是在单一的输入上操作的 这限制了训练语料库的多样性 在本文中 我们提出了一种简单而有效的神经机器翻译数据增强技术 mixSeq 它操
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机器翻译
深度学习
自然语言处理
文献阅读:ESAM: Discriminative Domain Adaptation with Non-Displayed Items to Improve Long-Tail Performanc
文献阅读 ESAM Discriminative Domain Adaptation with Non Displayed Items to Improve Long Tail Performance 1 内容简介 问题描述 2 主要方法描
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推荐算法
ESAM
SSB
水下图像——不平衡衰减相关文献阅读
目录 不平衡衰减 相关文献 1 Underwater Single Image Color Restoration Using Haze Lines and a New Quantitative Dataset 1 2 Underwater
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图像处理
Transformer《Attention Is All You Need》精读
文章目录 1 研究背景 2 研究动机 3 模型结构 3 1编码器 3 2 解码器 3 3 Attention 3 4 Multi Head Attention 3 5 模型中Attention的应用 3 6 Position wise Fe
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Transformer
深度学习
机器学习
人工智能
【多模态论文解读】Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation
Align before Fuse Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation Name ALBEF Key words Multimodal
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PytorchLearning
NLP
计算机视觉
深度学习
Reconstruction by inpainting for visual anomaly detection阅读笔记
Reconstruction by inpainting for visual anomaly detection阅读笔记 Abstract 视觉异常检测 解决图像中偏离正常外观的区域分类和定位问题 一种流行的方法是在无异常图像上训练自动编
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计算机视觉
深度学习
【自监督论文阅读 3】DINOv1
文章目录 一 摘要 二 引言 三 相关工作 3 1 自监督学习 3 2 自训练与知识蒸馏 四 方法 4 1 SSL with Knowledge Distillation 4 2 教师网络 4 3 网络架构 4 4 避免坍塌 五 实验与评估
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Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration阅读笔记
Abstract 构建一个分层的编码 解码器 并使用Transformer block进行图像恢复 Uformer两个核心设计 1 local enhanced window Transformer block 使用非重叠窗口自注意力降低计
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计算机视觉
python
神经网络
深度学习
文献阅读:Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
文献阅读 Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 1 文章简介 2 具体方法 3 实验结果 1 数学推理 1 实验设计 2 实验结果 3 消
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自然语言处理
LLM
prompt tuning
prompt工程
Counterfactual Zero-Shot and Open-Set Visual Recognition
Counterfactual Zero Shot and Open Set Visual Recognition 1 Introduction 文献提出一个反事实框架 是由对不可见类的泛化来支撑的 作者基于反事实的一致性规则 反事实确实是基
学习总结
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因果推断
计算机视觉领域关注的会议和期刊
原本为给师弟师妹总结的自己经验 节省计算机视觉领域大家看什么论文和去哪里看论文的困惑 一 会议论文 视觉的领域主要关注的三大顶会论文 CVPR ICCV ECCV 搜索途径 1 CVPR和ICCV都是IEEE库 可以在IEEE explor
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研究生文献笔记(obsidian模板分享!!):zotero+bookxnote pro+obsidian
1s读懂 下载本文obsidian模板 打开链接 3 按照本文安装流程包含的内容进行安装 链接 3 其余部分可以不管 安装obsidian软件后之后直接打开本地仓库 不用新建 一 优点分析 1 1 zotero 文献从网页一键保存到软件 不
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Obsidian
zotero
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文献阅读(24)KDD2020-GCC:Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training
本文是对 Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre Training 一文的浅显翻译与理解 如有侵权即刻删除 朋友们 我们在github创建了一个图学习笔记库 总结了相关文章
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深度学习
DS证据理论用法
一 基本概念 全名 DS 证据理论 Dempster Shafer envidence theory 也称为DS理论 是一种处理不确定性问题的完整理论 主要作用 Dempster合成规则 将多个主体 可以是不同的人的预测 不同的传感器的数据
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DS理论
不确定性
阅读文献1:Bootstrapping ViTs: Towards Liberating Vision Transformers from Pre-training(文章翻译及自身的理解和总结)
目录 前言 一 文章标题 二 摘要 我在这里直接翻译过来 三 Introduction 这里也没有什么好解释哒 我也直接翻译过来 四 Related Work 1 Vision Transformers 2 Knowledge Distil
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Transformer
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cnn
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