【论文阅读】BEVFormer: Learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal

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【论文阅读】Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision

论文阅读([CVPR2018]Jinshan Pan - Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision) 本文针对低层视觉问题,提出了一般性的用于解决低层视觉问题的对偶卷积神经网络.作者认为,低层视觉问题,如常见的有超分辨率重建.保边滤波.图像去雾和图像去雨等,这些问题经常涉及到估计目标信号的两个成分:结构和细节.因此,文章提出DualCNN,它包含两个平行的分支来分别恢复结构和细节信息. 具体内容参见https…

论文阅读 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs

5 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs link:https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10099025&hl=zh-CN&sa=X&ei=kIF4YrmVJ-OM6rQPxfOKUA&scisig=AAGBfm3I4EpwNkRLc5xhuaLEs47V0XWOzA&oi=schola…

论文阅读：Learning Visual Question Answering by Bootstrapping Hard Attention

Learning Visual Question Answering by Bootstrapping Hard Attention Google DeepMind ECCV-2018 2018-08-05 19:24:44 Paper:https://arxiv.org/abs/1808.00300 Introduction: 本文尝试仅仅用 hard attention 的方法来抠出最有用的 feature,进行 VQA 任务的学习. Soft Attention: Existing…

论文阅读: End-to-end Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos

End-to-End Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos CVPR 2016 Motivation: 本文主要是想借助空间的 attention model 来去协助进行行人识别的工作.作者认为 long, read-world videos 是一个非常具有挑战的视觉问题.算法必须推理出是否出现了某个 action, 并且还要在时间步骤上推出出现在什么时刻.大部分的工作都是通过构建 frame-lev…

【论文阅读】Learning Spatial Regularization with Image-level Supervisions for Multi-label Image Classification

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址:https://arxiv.org/abs/1702.05891 Caffe-code:https://github.com/zhufengx/SRN_multilabel 如有不准确或错误的地方,欢迎交流~ 空间正则化网络(Spatial Regularization Network, SRN),学习所有标签间的注意力图(attention maps),并通过可学习卷积挖掘标签间的潜在关系,结合正则…

论文阅读：Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs(2019 ACL)

基于Attention的知识图谱关系预测论文地址 Abstract 关于知识库完成的研究(也称为关系预测)的任务越来越受关注.多项最新研究表明,基于卷积神经网络(CNN)的模型会生成更丰富,更具表达力的特征嵌入,因此在关系预测上也能很好地发挥作用.但是这些知识图谱的嵌入独立地处理三元组,因此无法覆盖和收集到三元组周围邻居隐含着的复杂隐藏信息.为此,作者提出了一种新颖的基于注意力的特征嵌入方法,该方法可以捕获任何给定实体的邻居中的实体和关系特征. Introduction 最新的关系预测方法主要…

Learning under Concept Drift: A Review 概念漂移综述论文阅读

首先这是2018年一篇关于概念漂移综述的论文[1]. 最新的研究内容包括 (1)在非结构化和噪声数据集中怎么准确的检测概念漂移.how to accurately detect concept drift in unstructured and noisy datasets (2)怎么用一种可解释的方法来定量理解概念漂移.how to quantitatively understand concept drift in a explainable way (3)如何有效的结合相关知识和概念漂移.…