Paper Reading 目录

最新推荐文章于 2024-08-09 08:12:37 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-09 08:12:37 发布 · 380 阅读 · 0 ·
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本文探讨了SLAM技术中的图优化方法，并介绍了利用深度学习进行特征点检测和匹配的技术进展，包括ICE-BA算法及LIFT和SuperPoint等深度学习模型。
【Paper Reading】
bryant_meng
08-09 4341
欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。《International Comference on Computer Vision》，正如很多和他一样的名字的会议一行，这样最朴实的名字的会议，通常也是这方面最nb的会议。那么一年过去了，合格的论文评审人员的增幅是否赶得上论文的增幅呢？
Paper-Reading
做一枚优秀的程序猿,欢迎交流: sunpeng1996 at aliyun dot com
07-13 705
2017.07.13 AlexNet ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks2017.07.15 CNN可视化的开山之作 Visualizing and Understanding Convolutional Networks笔记http://blog.youkuaiyun.com/whiteinblue/article
Paper Reading
Robin_Pi的博客
03-19 386
参考
Paper reading
qingjian2052的博客
12-19 696
Computation Accessible region R: R=∑i=1nai R = \sum_{i=1}^na_{i}R=i=1∑n​ai​ Service population S: S=∑i=1nai∗pi S = \sum_{i=1}^na_{i}*p_{i}S=i=1∑n​ai​∗pi​ Service population indicators: P=∑i=1nai...
论文阅读方式（paper reading）
ikerpeng
02-12 4787
南加州大学的教授给我们分享了他带的研究生博士生是如何paper reading的。下面简单记录一下。   论文阅读最好的方式是Passive Reading。当你拿到一篇论文的时候，首先看看文章的题目+abstract，看看里面有没有新意，决定要不要往下看；然后再看看introduction，这个时候就放下来，思考一下，作者会怎么写？你希望作者给你怎样的答案。然后再接着往下看。这样的效果好得多
(源码)基于深度学习模型的文献阅读助手-Xukong Paper Reading Assistant.zip
最新发布
04-14
# 基于深度学习模型的文献阅读助手——Xukong Paper Reading Assistant ## 项目简介 Xukong Paper Reading Assistant是一个旨在帮助科研人员更快、更高效阅读论文的文献阅读助手。它接入四大语言模型API，提供翻译...
Neural Architecture Searching survey paper reading
01-27
Neural Architecture Search (NAS) 是一个自动机器学习（AutoML）领域的关键研究方向，它旨在通过算法自动设计高效的神经网络架构。这篇论文调查了NAS的主要组成部分，包括搜索空间、搜索策略和性能估计策略，并探讨...
paper reading1.pdf
04-06
majhong机论文Efficient and Precise Points-to Analysis: Modeling the Heap by Merging Equivalent Automata
paper-reading
03-30
演讲 文字转语音 不。 标题 思维 1。 长格式相关 2。...这个不大认同，不知是其中一部分工作，1）基线的设置不公平，2）振动问题，作者使用了freq-D，但除了mos微小的提升外，没有其他说明振动是freq-D解决的3）根据...
BO神经网络MATLAB简单代码-Paper_Reading_List:Paper_Reading_List
05-26
BO神经网络MATLAB简单代码推荐论文 本文档旨在为计算机视觉领域的深度学习提供阅读清单。 推荐链接 来自的深度学习论文阅读路线图 如果您是深度学习领域的新手，那么您可能会遇到的第一个问题是“我应该从哪个纸开始...
Paper reading: High-Fidelity Pose and Expression Normalization for Face Recognition in the Wild（HPEN...
weixin_30469895的博客
01-15 526
1. Introduction 人脸识别受到各种因素影响，其中最重要的两个影响是 pose 和 expression， 这两个因素会对 intra-person 变化产生极大的影响， 有时候甚至会超过 inter-person 变化的影响。面对这两个挑战，许多工作可以大体被划分为两种： feature level normalization 和 image level normalization....
探索高效阅读利器：PaperReading
gitblog_00075的博客
04-08 879
探索高效阅读利器：PaperReading 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ PaperReading 是一个开源的、基于 Web 的学术论文阅读和管理工具，旨在帮助研究者、学生和其他对学术文献有需求的用户更有效地组织、注解和检索他们的学术资料。通过优雅的界面和强大的功能，它将复杂的文献管理变得简单易行。 项目简介 PaperReading 提供了在线阅读 PDF ...
推荐项目：Paper-Reading - 研究论文管理与阅读利器
gitblog_00081的博客
04-11 397
推荐项目：Paper-Reading - 研究论文管理与阅读利器 项目简介 是一个开源的个人研究论文管理系统，由开发者iwangjian维护。这个项目的目标是帮助科研人员和学者更高效地组织、管理和阅读学术论文。通过使用GitCode平台，你可以轻松获取该项目，并参与到社区中来共同改进和优化。 技术分析 Paper-Reading 使用现代化Web技术构建，包括： React.js - 前端框架，...
开始和大家分享我的Paper Reading心得
Guotao Meng的博客
10-17 1891
开始写博客啦，和大家分享我的Paper Reading心得。
写在Paper Reading之前
shaoxiaohu的专栏
01-04 1780
写在Paper Reading 之前2016年第一篇文章，就以paper reading开头，这段时间最少写五篇，达到申请专栏的条件。通过申请专栏，也可以达到监督作用，催促自己多看、多想、多写。【1】每周一篇CV论文阅读笔记，多则不限。 【2】理清文章思路，尽可能将流程解释清楚。 【3】阐述自己读后的思考。 【4】写清楚文献出处，便于之后写论文引用。由于自己理解不深，会时常犯错，这也是展示错误
开源项目 `paper-reading` 使用教程
gitblog_00450的博客
08-09 349
``` paper-reading/ ├── LICENSE ├── README.md ├── gitignore └── 其他文件和目录 ``` - **LICENSE**: 项目的许可证文件，本项目使用 Apache-2.0 许可证。 - **README.md**: 项目的主要介绍文档，包含项目的基本信息、使用方法和贡献指南。 - **gitignore**: Git 版本控制系统的忽略...
论文解读：SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description
a486259的博客
02-21 4419
我们提出了一种全卷积神经网络架构，用于兴趣点检测和描述，使用自形自适应的自监督域适应框架。我们的实验表明，(1)可以转移知识从一个合成数据集到现实世界的图像，(2)稀疏兴趣点检测和描述可以作为一个有效的卷积神经网络，和(3)产生的系统适用于几何计算机视觉匹配任务等同质估计。未来的工作将研究同质自适应是否可以提高模型的性能，如用于语义分割（如SegNet [1]）和目标检测（如SSD [14]）。它还将仔细研究兴趣点检测和描述（以及潜在的其他任务）对彼此有益的方式。
Superpoint | 一种自监督的特征点检测、描述网络
热门推荐
X的博客
04-19 1万+
自监督的特征点提取+特征点描述子的网络框架
SuperPoint Self-supervised Interest Point Detection and Description
calvinpaean的博客
08-26 2460
Abstract 本文提出了一个用于训练兴趣点检测器和描述子的自监督框架，适用于各多视角几何问题。与基于图像块的神经网络不同，本文的全卷积模型可以用于全尺寸图像，仅凭单次前向计算就可得到像素层级的兴趣点位置和相关描述子。作者引入了单应自适应方法，以及一个多尺度、多单应的方法来提升兴趣点检测的可重复性，并进行跨域自适应（合成-真实图像）。本文模型通过单应自适应方法，在 MS-COCO 数据集上进行了训练，相较于其它传统模型，可重复检测出更加丰富的兴趣点集合。和 LIFT、SIFT 和 ORB 方法相比，该系统
共享论文列表整理：我们的Paper-Reading-Group活动
资源摘要信息:"Paper-Reading-Group:列出我们小组中的共享论文" 根据提供的文件信息，可以提炼出以下几个知识点： 1. 论文分享小组的组织与活动 该文件来自于一个专注于学术论文阅读和分享的小组，名为“Paper-...
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