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RSS订阅原创 RF-Diffusion：基于时频扩散的无线电信号生成
本文提出了一种创新的RF-Diffusion模型，首次将扩散模型应用于无线射频信号生成领域。针对射频信号的时频特性和复数域表征挑战，作者提出了时频联合扩散理论，通过交替在时域和频域进行噪声添加与模糊处理，实现了对信号特征的多维度控制。模型采用分层扩散Transformer架构，包含多尺度特征交互网络、信号特性感知单元和复数域自适应算子，有效提升了信号生成的保真度和频谱一致性。实验表明，该模型在Wi-Fi和FMCW雷达信号生成任务中优于传统GAN、VAE等方法，并在Wi-Fi动作识别和5G信道估计等应用中展现
2025-09-27 16:01:54
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原创 Multiview Detection 多视图检测：MVDet & MVDeTr
多视图多目标检测方向，MVDet和MVDeTr系列论文解读
2024-08-02 18:09:17
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原创 多相机多目标跟踪综述
多摄像机多目标跟踪（MCMOT）涉及跟踪不同摄像机视图中的多个对象，即使对象在摄像机之间移动，也能确保连续性和身份一致性
2024-08-02 11:41:33
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原创 A Survey on Generative Diffusion Models（生成扩散模型综述）
作者在本文中总结了扩散模型中基本算法的数学表达和推导过程，并对改进的扩散算法进行了全面的分类。同时，作者提供了扩散模型在计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、语音处理中应用的广泛陈述，提出目前模型的局限性和扩散模型可能的进一步证明方向。作者把现今扩散模型的改进分成四个主要类别：1）抽样加速2） 扩散过程设计 / 结构多样化3）似然优化4）降低维度论文作者在github上整理了生成扩散模型领域近年各大改进方法，以及在计算机视觉、序列建模、音频、科学领域应用的相关论文和代码。
2024-03-09 11:15:09
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原创 CTR-GCN、HD-GCN：图卷积网络在骨骼动作识别中的应用（二）
CTR-GCN和HD-GCN是骨架动作识别中的两种方法，前者通过交叉时空卷积实现高效特征提取，后者通过基于图卷积的分层设计提升了动作识别的精度和鲁棒性
2023-11-23 11:38:03
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原创 ST-GCN、2s-AGCN：图卷积网络在骨骼动作识别中的应用（一）
ST-GCN和2s-AGCN是基于骨骼的动作识别框架，用于模拟人类骨骼数据中的空间和时间依赖性
2023-08-30 20:10:57
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