论文阅读 - 程序员宅基地

论文阅读方法（整理自公众号）

标签：计算机视觉机器学习人工智能

七步读论文：博客作者Richmond Alake是一名机器学习和计算机视觉工程师，主要工作就是帮助各种初创公司开发深度学习模型来解决商业应用中的计算机视觉任务，技术领域的从业时间超过5年。第一步：选个好题目...

【图像修复】----论文阅读笔记《EdgeConnect: Generative Image Inpainting with Adversarial Edge ...

文章提出了一种两阶段对抗性模型EdgeConnect，包括边缘生成器和图像完成网络。边缘生成器使图像的缺失区域（规则和不规则）的边缘产生幻觉，并且图像补全网络使用幻觉边缘作为先验填充缺失区域。...

Sigcomm2019 High Precision Congestion Control（HPCC）论文阅读笔记

标签：网络队列算法

文章目录论文介绍设计动机模型设计实现性能评估论文介绍 HPCC是一种用于大型高速网络的新型流控机制，它主要致力于实现以下三个目标：超低延迟高带宽高稳定性 HPCC利用网络内遥测技术： in-network telemetry ...

【DiMP】Learning Discriminative Model Prediction for Tracking论文阅读

标签：目标跟踪

Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 论文地址写在前面又是MD大神的一个作品，发现MD大神也把Siamese的框架用起来了，而且一用就解决了Siamese这个框架的三大固有问题，论文还是延续了我看不懂...

[论文阅读：姿态识别&Transformer] 2104 TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation

[论文阅读：姿态识别&Transformer] 2104 TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation 文章目录[论文阅读：姿态识别&Transformer] 2104 TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human ...

【ICML 2015迁移学习论文阅读】Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation (DANN) 无监督领域...

标签：迁移学习深度学习域自适应

Unsupervised domain Adaptation by Backpropagation 这篇论文发表于2015 ICML，目前引用量已经3000+，这篇文章讲得非常好，把对抗训练的思想应用到分布迁移上面。具体来说在原来feature mapping的基础上外接一个...

[论文阅读] (14)英文论文实验评估（Evaluation）如何撰写及精句摘抄（上）——以入侵检测系统(IDS)为例

标签：论文撰写网络安全顶会论文

《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇从个人角度介绍英文论文模型设计（Model Design）如何撰写。这篇文章将从个人角度介绍英文论文实验评估...

[论文阅读] (27) AAAI20 Order Matters: 基于图神经网络的二进制代码相似性检测（腾讯科恩实验室）

标签：论文阅读人工智能系统安全

《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇文章介绍Excel论文可视化分析基础知识。这篇文章将带来AAAI20腾讯科恩实验室的经典工作——Order Matters，提出...

[论文阅读] (13)英文论文模型设计（Model Design）如何撰写及精句摘抄——以入侵检测系统(IDS)为例

标签：人工智能模型设计网络安全

《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇从个人角度介绍英文论文引言如何撰写。这篇文章将从个人角度介绍英文论文模型设计（Model Design）如何撰写，并...

MesoNet: a Compact Facial Video Forgery Detection Network 论文阅读

标签：论文阅读神经网络

这一篇论文其实还蛮好懂得，没有什么非常复杂的东西。主要思想是基于中层的语义进行检测，MesoNet是mesoscopic network ， mesoscopic是细观、介观的意思，在原文中有对这一点进行说明 We propose to detect forged...

[论文阅读] (11)ACE算法和暗通道先验图像去雾算法（Rizzi | 何恺明老师）

标签：算法计算机视觉图像去雾

该系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇文章详细介绍和总结基于溯源图的APT攻击检测安全顶会内容，花了作者一个多月时间。这篇文章将讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾...

[论文阅读笔记22]Pseudo-Label：简单有效的半监督学习方法

标签：人工智能深度学习神经网络

题目： Pseudo-Label：The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Deep Neural ...论文链接： https://www.researchgate.net/profile/Dong-Hyun-Lee/publication/280581078_Pseudo-Label_The

YOLO系列改进论文阅读

标签：论文阅读机器学习人工智能

关于yolo系列的论文发表情况

【经典论文阅读】YOLO-V4论文阅读

本篇是YOLOv4，作者写的非常详细，里面设计的内容很多，作者对每种想法进行验证数据也很多。日后我会一点点把其中不明白的点都学习一下。

SCI论文写作训练营笔记汇总02_英文科技论文阅读与解析

标签： linq p2p c#

3、英文科技论文阅读与解析的方法 3.1 科技论文介绍 3.1.1 科技论文的类型 • Research • Review • Theoretical • Methodological • Case study 3.1.2研究型论文的结构 3.1.3科技论文的基本结构 ...

【AIGC使用教程】论文阅读神器 SciSpace 从注册到体验

标签： chatgpt 论文阅读人工智能

在国内不需要科学上网就可以免费实时的，使用基于 ChatGPT 的英文论文阅读神器。本文内容：【SciSpace】官网地址，【SciSpace】实战解说，【SciSpace】谈 CSDN 与知乎

【经典论文阅读】DeepSort论文阅读与思路分析

多目标追踪领域典型的算法：DeepSort。文末有我对该算法流程图的理解。

RMSNorm论文阅读

标签：论文阅读深度学习人工智能

RMS具有线性特征，所以提出可以用部分数据的RMSNorm来代替全部的计算，pRMSNorm表示使用前p%的数据计算RMS值。k=n*p表示用于RMS计算的元素个数。实测中，使用6.25%的数据量可以收敛BatchNorm：batch方向做归一化，算...

图像融合论文阅读：CrossFuse: 一种基于交叉注意机制的红外与可见光图像融合方法

标签：论文阅读图像处理论文笔记

以往的交叉注意力只考虑相关性，而图像融合任务需要关注互补信息。为了解决这个问题，作者提出了CrossFuse，使用【交叉注意力机制CAM】增强互补信息，使用了两阶段训练策略。第一阶段为两种模态训练结构相同的自...

[论文阅读] (30)李沐老师视频学习——3.研究的艺术·讲好故事和论点

标签：论文阅读论文撰写科学研究

《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇带来李沐老师对论文写作和科学研究的分享，介绍找问题和明白问题的重要性（Asking Questions, Finding Answers...

【论文阅读】研究生论文学习技巧

标签：人工智能机器学习深度学习

2.实验方案：一般是论文的研究思路，所以在看论文的时候多问问自己为什么会有这样的思路，最后注意发散思维，产生自己的创新点。 3.结果和讨论：不要只看数据图的意思，而是要把重点放在理解作者的实验方案思路，...

论文阅读笔记：Swin Transformer

标签： transformer 深度学习计算机视觉

论文阅读笔记：Swin Transformer

[论文阅读] (20)USENIXSec21 DeepReflect：通过二进制重构发现恶意行为（恶意代码ROI分析经典）

标签：论文阅读 DeepReflect 恶意代码分析

《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇从个人角度介绍英文论文实验评估（Evaluation）的数据集、评价指标和环境设置如何撰写。这篇文章将带来...

【论文阅读】NIPS2018 Generalized Cross Entropy Loss for Training Deep Neural Networks with Noisy ...

标签：深度学习自然语言处理人工智能

论文地址：https://papers.nips.cc/paper/8094-generalized-cross-entropy-loss-for-training-deep-neural-networks-with-noisy-labels.pdf 针对带噪数据的训练学习，直接选取CCE(Categorical Cross Entropy)作为...