论文信息 论文标题:Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation论文作者:Junjie Li, Yixin Zhang, Zilei Wang, Keyu Tu论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Abstract 标准的对比学习用于提取特征,然而对于 Domain Adaptation 任务,表现不佳,主要原因是在优化过程中没有涉及类权值优化,这不能保证所产生的特征都围绕着从…

摘要:本文提出了一种针对文字识别的半监督方法.区别于常见的半监督方法,本文的针对文字识别这类序列识别问题做出了特定的设计. 本文分享自华为云社区<[CVPR 2022] 不使用人工标注提升文字识别器性能>,作者:Hint. 本文提出了一种针对文字识别的半监督方法.区别于常见的半监督方法,本文的针对文字识别这类序列识别问题做出了特定的设计.具体来说,本文首先采用了teacher-student的网络结构,然后采用字符级别的一致性约束对teacher和student网络的预测进行对齐.此外,考虑到…

点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lu_DeepVCP_An_End-to-End_Deep_Neural_Network_for_Point_Cloud_Registration_ICCV_2019_paper.…

CVPR2020论文解读:3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第一. 摘要 提出了一种新的高性能的三维目标检测框架:点体素RCNN(PV-RCNN),用于从点云中精确检测三维目标.该方…

itemKNN发展史----推荐系统的三篇重要的论文解读 本文用到的符号标识 1.Item-based CF 基本过程: 计算相似度矩阵 Cosine相似度 皮尔逊相似系数 参数聚合进行推荐 根据用户项目交互矩阵 \(A\) 计算相似度矩阵 \(W\): 这样,用户对整个项目列表的偏好值可以如下计算: \[{ {\tilde a_i}^T}={ a_i^T} \times W\] 例如,对于 j 号物品,用户的偏好值如此计算: \[{ {\tilde a_{(u,j)}}}=\sum_{i\in…

Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper,来自华科和地平线,文章提出了Mask Scoring R-CNN的框架是对Mask R-CNN的改进,简单地来说就是给Mask R-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数. 源码地址:https://github.com/zjhuang22/masksco…

Object Detection based on Region Decomposition and Assembly AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测 论文解读 作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 这是一篇发表于AAAI2019的paper,文章提出了一种R-DAD的方法来对RCNN系列的目标检测方法进行改进. 研究动机: 目前主流的目标检测算法分为1 stage和2 stage的,而2 stage的目标检测方法以Fa…

Gaussian field consensus论文解读及MATLAB实现 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.Introduction 论文:Wang G , Chen Y , Zheng X . Gaussian field consensus: A robust nonparametric matching method for outlier rejection[J]. Pattern Recognition, 2018,…

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y…

NIPS2018最佳论文解读:Neural Ordinary Differential Equations 雷锋网2019-01-10 23:32     雷锋网 AI 科技评论按,不久前,NeurIPS 2018 在加拿大蒙特利尔召开,在这次著名会议上获得最佳论文奖之一的论文是<Neural Ordinary Differential Equations>,论文地址:https://arxiv.org/abs/1806.07366.Branislav Holländer 在 towards…