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论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
一 论文信息 论文名称 DeepFake Adapter Dual Level Adapter for DeepFake Detection 作者团队 项目主页 https github com rshaojimmy DeepFake Ad
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深度学习
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[ICCV2019]Deep Single-Image Portrait Relighting
标题 Deep Single Image Portrait Relighting 链接 http openaccess thecvf com content ICCV 2019 papers Zhou Deep Single Image P
3D人脸重建
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计算机视觉
人工智能
论文阅读之Enhancing Transformer with Sememe Knowledge(2020)
文章目录 论文阅读 Transformmer SE Transformer SP 实验结果 总结 参考 论文阅读 文章建议结合两种简单的方法将义原知识整合 1 基于语言学假设 我们将聚合义原嵌入添加到每个词嵌入中以增强其语义表示 2 我们使
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sememe
Transformer
论文阅读:Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models
本文是对ddpm简单的修改 但是能提高ddpm的性能 论文下载地址 https proceedings mlr press v139 nichol21a html 我们发现反向过程中可学习的方差允许一个数量级的采样 样本质量的差异可以忽略不
扩散模型diffusion
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深度学习
机器学习
【论文阅读】A CNN-Transformer Hybrid Approach for CropClassification Using MultitemporalMultisensor Images
论文题目 利用多时相多传感器图像进行作物分类的CNN Transformer混合方法 目录 摘要 I INTRODUCTION II RELATE WORK A Ground Truth of Crop Types B Preprocess
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深度学习
论文笔记:Efficient and Effective Similar Subtrajectory Search with Deep Reinforcement Learning (子轨迹匹配)
1 intro 大多数研究都将轨迹作为一个整体进行分析 忽略了局部相似的问题 考虑数据轨迹 T 和 查询轨迹 Tq 足球比赛数据库中一场完整比赛球员的轨迹 VS 球员某个进球前的移动轨迹 当作为一个整体考虑时 T与Tq基于某些轨迹相似性度量
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【ICCV2019】论文阅读FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
FaceForensics Learning to Detect Manipulated Facial Images FaceForensics 是一个面部伪造数据集 它使研究人员能够以有监督的方式训练基于深度学习的方法 数据集包含使用四种
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伪造人脸数据检测
IDDPM论文阅读
论文链接 Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models 文章目录 摘要 引言 去噪扩散概率模型 定义 实际训练 对数似然改善 可学习的
生成模型
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人工智能
论文笔记:FEDformer: Frequency Enhanced Decomposed Transformer for Long-term Series Forecasting
2022 ICML 1 Intro 长时间序列问题是一个研究很广泛的问题 RNN以及变体会遇到梯度消失 梯度爆炸 这会在很大程度上限制他们的表现 Transformer的方法会导致很高的计算复杂度 以及很大的内存消耗 这也会使得在长时间序列
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Transformer
深度学习
论文笔记:Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation
2017 Sensor CNN 交通预测 1 交通矩阵提取 x轴 y轴分别是矩阵的时间和空间 交通矩阵的channel数量为1 2 使用CNN进行预测 3 实验部分 3 1 交通矩阵可视化 3 2 不同的CNN框架以及对应的精度
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机器学习
人工智能
【论文笔记】GeneFace: Generalized and High-FidelityAudio-Driven 3D Talking Face Synthesis
一 背景 1 1 挑战 这项工作泛化能力弱 存在的两个挑战 1 训练数据规模小 2 容易产生 平均脸 音频到其对应的面部运动是一对多映射 这意味着相同的音频输入可能具有多个正确的运动模式 使用基于回归的模型学习此类映射会导致过度平滑和模糊结
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论文笔记:An Interactive-Voting Based Map Matching Algorithm
2010 MDM 1 ST matching的问题 论文笔记 Map Matching for low sampling rate GPS trajectories ST matching UQI LIUWJ的博客 CSDN博客 当轨迹很长
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论文阅读 - Large-scale weakly-supervised pre-training for video action recognition
文章目录 1 概述 2 数据的收集方式 3 使用的模型 4 预训练时的一系列问题 4 1 预训练的数据是不是越多越好 4 2 用于预训练的模型是不是越大越好 4 3 预训练数据的标签种类和数量是不是越多越好 4 4 用于预训练的每个vide
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人工智能
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神经网络
论文阅读《LGPMA:Complicated Table Structure Recognition with Local and Global Pyramid Mask Alignment》
摘要 表格识别是一项很有挑战的任务 以前的方法从不同粒度的元素 行 列 文本区域 开始处理问题 这从某种程度上有损启发式规则 忽略了空细胞分裂等问题 基于表结构特征 我们发现获取文本区域的对齐bounding box可以有效地保持不同单元格
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论文阅读——基于观测数据的时间序列因果推断综述
国防科大2022年3月的综述 1 Granger 多元Granger VAR 条件集 P X Y gt 条件VAR模型 比较y与y 来判定因果关系 加入条件集 消除其它变量影响 条件Granger 用矩阵表示参数 简化计算 并提出基于检验的
文献综述
大数据因果分析
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怎么找CVPR/ICCV/ECCV文章
原文链接 https www jianshu com p aed3dd8c81fa CVPR论文查找 每年一届 点击如下链接 输入相关关键字即可搜索 http openaccess thecvf com CVPR2013 search py
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试图理解 Decagon(二)具体方法
4 图卷积 Deacgon 方法 综述 关系被表示为一个图 G V R 其中 节点N 蛋白质 药物 vi V 和标记的边 vi r vj r代表边的类型 分别由 蛋白质间的作用 某种药物 与其作用蛋白质间的关系 存在于某两种药物间的副作用关
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【论文笔记】BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training forUnified Vision-Language Understanding and
1 背景 1 1 之前存在的两个问题 1 模型视角 大多数方法要么采用基于编码器的模型 要么采用编码器 解码器模型 基于编码器的模型不太容易直接转移到文本生成任务 例如 图像字幕 而编码器 解码器模型尚未成功用于图像文本检索任务 2 数据集
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论文笔记: Flow Prediction in Spatio-Temporal Networks Based on Multitask Deep Learning
2020 TKDE 基于FCN 同时预测时空中的节点和边缘的流量 1 节点流量 边缘流量 2 问题定义 3 模型 4 实验 4 1 数据 TaxiBJ 2013年 2016年四个时间段北京市出租车GPS数据和气象数据 TaxiNYC 201
论文笔记
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人工智能
DINO 论文笔记
DINO DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End to End Object Detection DINO通过使用对比方法 混合查询选择方法的anchor初始化的和盒子预测的loo
DETR系列论文
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