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Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion论文阅读笔记
Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion论文阅读笔记一、相关信息1、论文名称: Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion2、论文地址: https://arxiv.org/pdf/2107.00135v1.pdf3、引用方式:@article{nagrani2021attention, title={Attention bottlenecks for multimodal fusion}, auth原创 2021-10-19 16:33:47 · 3247 阅读 · 1 评论 -
论文阅读笔记:遥感融合综述
More Diverse Means Better: Multimodal Deep Learning Meets Remote-Sensing Imagery Classification论文题目:More Diverse Means Better: Multimodal Deep Learning Meets Remote-Sensing Imagery Classification论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9174822引用方式:@AR原创 2021-08-16 15:50:27 · 1179 阅读 · 0 评论 -
论文阅读笔记:SAR个光学图像的去云融合
Cloud Removal with Fusion of High Resolution Optical and SAR Images Using Generative Adversarial Networks论文题目:Cloud Removal with Fusion of High Resolution Optical and SAR Images Using Generative Adversarial Networks论文链接:https://www.mdpi.com/2072-4292/12/原创 2021-08-13 10:50:18 · 2344 阅读 · 0 评论 -
Generic Attention-model Explainability for Interpreting Bi-Modal and Encoder-Decoder Transformers
阅读论文笔记:Generic Attention-model Explainability for Interpreting Bi-Modal and Encoder-Decoder Transformers论文名称: Generic Attention-model Explainability for Interpreting Bi-Modal and Encoder-Decoder Transformers论文链接: https://arxiv.org/abs/2103.15679代码链接: ht原创 2021-07-29 20:58:40 · 1195 阅读 · 0 评论 -
论文阅读笔记:Remote Sensing Image Change Detection With Transformers
论文阅读笔记:Remote Sensing Image Change Detection With Transformers论文题目: Remote Sensing Image Change Detection With Transformers论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9491802代码链接:https://github.com/justchenhao/BIT_CD引用方式:@Article{chen2021a, title={R原创 2021-07-24 15:28:05 · 3756 阅读 · 29 评论 -
论文阅读笔记:Spatial-Spectral Transformer for Hyperspectral Image Classification
Spatial-Spectral Transformer for Hyperspectral Image Classification论文题目: Spatial-Spectral Transformer for Hyperspectral Image Classification下载链接: https://www.researchgate.net/publication/348804892_Spatial-Spectral_Transformer_for_Hyperspectral_Image_Cla原创 2021-07-22 21:20:13 · 4125 阅读 · 6 评论 -
论文阅读笔记:多模态的融合数据和方法
论文题目: Multimodal remote sensing benchmark datasets for land cover classification with a shared and specific feature learning model论文链接: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271621001362?dgcid=rss_sd_all.代码链接:https://github.com/danfengho原创 2021-07-17 11:13:55 · 1585 阅读 · 0 评论 -
论文阅读笔记:SpectralFormer
论文题目: SpectralFormer: Rethinking Hyperspectral Image Classification with Transformers论文链接: https://arxiv.org/pdf/2107.02988.pdf.代码链接: https://sites.google.com/view/danfeng-hong.引用方式:@misc{hong2021spectralformer, title={SpectralFormer: Rethinking原创 2021-07-16 21:37:48 · 988 阅读 · 1 评论 -
论文阅读笔记:Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation
论文阅读笔记:Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation论文名称:Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.04133.pdf.代码链接:https://github.com/lanyunzhu99/Learning-Statistical-Texture-for-Semantic-Segmentation.原创 2021-07-10 20:21:19 · 2129 阅读 · 4 评论 -
英文科技论文的撰写方法
![在这里插入图片描述]原创 2021-07-07 09:49:53 · 535 阅读 · 0 评论 -
【论文阅读】红外和可见光的融合
DIDFuse: Deep Image Decomposition for Infrared and Visible Image Fusion论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.09210一、动机① 红外图像具有较强的穿透力,不受光照影响,而可见光具有较细的纹理信息和较高的空间分辨率。互补特性融合出高质量的图像。② 融合图像:突出显示辐射信息(亮度和对比度);详细的纹理信息(梯度和边缘);明确、完整、准确地描述目标二、方法2.1 训练:主要采用编码和解码网络来训练:双原创 2021-03-02 20:43:57 · 3412 阅读 · 4 评论 -
[论文阅读] RepVGG
[论文阅读] RepVGG论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.03697代码地址:https://github.com/DingXiaoH/RepVGG作者单位:清华大学(丁贵广团队), 旷视科技(孙剑等人),港科大, 阿伯里斯特威斯大学一、主要思路① 为每一个3 ×\times× 3卷积层添加平行的1 ×\times× 1卷积分支和恒等映射分支,构成一个RepVGG Block;② 区别在于ResNet是每隔两层或三层加一个分支,而我们是每层都加;③ 将20多层3原创 2021-03-02 20:07:27 · 1102 阅读 · 0 评论 -
轮廓波-非下采样轮廓波NSCT
轮廓波-非下采样轮廓波NSCT1、定义a) NSCT变换主要由两部分组成:① 尺度分解的非下采样金字塔滤波器组(Non Subsampled Pyramid Filter Bank,NSPFB)② 方向分解的非下采样方向滤波器组(Non Subsampled Directional Filter Bank,NSDFB)b) NSCT也称作塔型滤波器组,它的实现结合了多方向分析和多尺度分析,属于一种多分辨、多局域、多方向的图像表示方法。2、分解过程3、应用① NSCT+CNN② N原创 2021-01-13 16:58:05 · 5391 阅读 · 24 评论 -
多模态融合的高分遥感图像语义分割方法
多模态融合的高分遥感图像语义分割方法(python)论文地址:http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZNZK202004012.htm1、SE-UNet 网络模型2、SE-UNet的具体设计方案3、SE-UNet的pytorch复现import torch.nn as nnimport torch.utils.model_zoo as model_zoofrom torch.nn import functional as Fimport tor原创 2021-01-05 22:05:47 · 4587 阅读 · 4 评论 -
学术检索数据库总结
学术检索数据库总结一、中文数据库介绍1、中国知网期刊论文、博士论文、会议论文、学术的毕业论文等中国最主要的中文期刊、学位论文库之一。由清华大学、清华同方发起,始建于1999年6月。除了大量的医学文献以外,还有大量社科类文献资料,有助于医院管理及人文社科方面的资源获取。因为中国知网进入电子出版行业比较早,使用的人群基数比较大,大家都已经熟悉了中国知网的检索方式,并且中国知网在资源量方面也是排在前列的,使中国知网成为了中文必检数据库。2、万方数据库比知网小点在检索选项中,我们可以运用文本词检原创 2021-01-05 10:13:33 · 5541 阅读 · 1 评论 -
研究生如何巧妙地回复审稿意见
如何巧妙地回复审稿意见1、逐条回复我们需要将不同审稿人的不同意见逐一进行回答,并且要通过简单的section将其进行区分2、礼貌回复每一条回复的第一句首先要表示感谢① Thank you very much for you kind suggestions.② Thank you very much for your significative suggestion.③ Thank you very much for you careful suggestion.④ Thank you ve原创 2020-10-30 10:30:29 · 1677 阅读 · 0 评论