卷积convnext经典 论文
什么是卷积
参考文献：https://blog.csdn.net/zhibing_ding/article/details/125254670 不断的学习，就会有不同的认识和理解. 卷积操作的基本思想是提取输入数据的局部特征，这有助于网络捕捉图像中的空间结构和模式。 卷积核是一个小的矩阵，通常是正方形的，它在输 ......
卷积神经网络中卷积层、池化层、全连接层的作用(摘录)
1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。 比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。 再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道 ......
论文研读_协方差矩阵自适应演化(CMA-ES)
论文研读_协方差矩阵自适应演化 根据代码,可以看出主要包含以下几个模块: 初始化模块:定义优化函数、问题维度、初始点、步长等参数的初始化。 生成模块:随机生成λ个后代样本。 选择模块:根据适应度对后代进行排序,选择较好的μ个后代进行重组,得到新的均值。 更新模块:更新协方差矩阵、进化路径、步长等自适 ......
【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps
【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps 终于一次轮到了讲自己的paper了 hahaha，写个中文的解读放在博客方便大家讨论 Title Picture Reference and pren ......
软件测试和调试（42 - 43题，共2分，论文）
软件测试的目的是验证软件是否满足软件开发合同或项目开发计划、系统/子系统设计文档、 SRS、软件设计说明和软件产品说明等规定的软件质量要求。通过测试，发现软件缺陷，为软件产品的质量测量和评价提供依据。 软件测试分类： ①按照开发阶段：单元测试/模块测试（对应详细设计阶段）、集成测试（对应的概要设计阶 ......
论文学习：AGCRN
Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting 用于交通预测的自适应图卷积循环网络 会议：NIPS2020 作者：Lei Bai, Lina Yao, Can Li, Xianzhi Wang, Can W ......
论文阅读：Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer
摘要 Knowledge distillation becomes a de facto standard to improve the performance of small neural networks. 知识蒸馏成为提高小型神经网络性能的事实上的标准。 Most of the previo ......
6.卷积神经网络
卷积层的作用一 在说卷积层之前, 我想先说一下为什么会有卷积层; 前面几个博客提到的神经网络都是用矩阵乘法来建立输入和输出之间的关系, 如果有n个输入和m个输出, 那么就需要n*m个参数; 如果n和m很大并且有多个全连接层的话需要的参数数量是庞大的; 卷积层就是通过三个特性来解决这个问题： 稀疏连接 ......
论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection
原始题目：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译：Generalized Focal Loss：学习用于密集目标检测的 Qual ......
【论文阅读笔记】（SAM部分）
写这个系列的文章主要是因为作者的zotero配额不够用了，为了避免电脑突然死机之类的意外情况导致zotero笔记全部没掉，特地将每篇论文的笔记都粘贴在这里留作备份。 Segment Anything in High Quality 读论文时思考的问题 论文试图解决什么问题？ SAM割出来的mask在 ......
经典题：求一个数是否为质数
1.求一个数是否为质数 public class MathDemo{ public static void main(Sting[] args){ //判断一个数是否为质数 System.out.println(isPrime(number:13)); System.out.println(isPr ......
论文阅读（四）—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......
论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG
论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
[论文阅读] Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization
Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文源码：https://github.com/YBZh/EFDM 1. Introduction 传统的特征分布匹配 ......
题目《基于贝叶斯分类的河流水污染源类别贡献判断系统的设计与实现》的相关论文以及文献汇总
综合考虑城镇污水处理厂、重点工业污染源等点源排放特征，以及畜禽养殖、农业种植、农村生活等面源排放特征，采用贝叶斯分类方法和模糊理论，分析污染因子同流域内各个行业水污染排放标准、面源产排污特征的相似度，计算各污染源类别对水体污染的贡献指数，判断对水质超标贡献最显著的污染类别，定性解析出影响目标水体的面... ......
论文阅读（三）——Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition
代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 ......
Perceptual Losses 风格迁移论文复现小记
看了一篇李飞飞组的论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution。 论文地址为：https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf)) 想去找找代码复现一下。 原文没有提供代码，就只有 ......
【经典题目】【循环DFS】生成数组的全排列
问题描述 给你一个数组，生成这个数组中元素的全排列。 思路 经典的循环dfs。要点是我们需要设置visited数组来指代其是否被遍历过。 代码 class Solution: def islandPerimeter(self, grid): if not grid: return [] visite ......
论文（2）3D高斯
https://huggingface.co/blog/gaussian-splatting 什么是 3D 高斯泼溅？ 3D 高斯泼溅的核心是一种光栅化技术。这意味着： 有描述场景的数据。 在屏幕上绘制数据。 这类似于计算机图形学中的三角形光栅化，用于在屏幕上绘制许多三角形。 然而，它不是三角形，而 ......
数字人论文:Audio-Driven Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and Emotion
老规矩. 直接第三章 3. 端到端网络结构 给一个audio 短窗口, 也就是片段. 我们预测窗口中间时刻的面部表情. 我们把表情看做一个全端点的向量 (后面我们会看这是什么的一种刻画面部) 一旦我们网络训完, 我们回各个时间点同时生成, 并行. 即使不需要过去的帧画面, 依然生成很稳定的画面. ( ......
狄利克雷卷积
更新日志： 2023/10/15：发布文章 一、前置芝士 积性函数 卷积 二、定义 对于两个数论函数 \(f(x),g(x)\) 的狄利克雷卷积的结果 \(h(x)\) 定义为 \(h(x) = \sum_{d|x} f(d)g(\frac x d)\)，简记为 \(h = f*g\) 特别地，由于 ......
经典多线程题目
1.三种线程按顺序执行 public class Test1 { // private static Logger log = Logger.getLogger(Test2.class); public static void main(String[] args) throws Interrupt ......
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 优化 ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
关于堆栈的讲解(我见过的最经典的) 转载
关于堆栈的讲解(我见过的最经典的) 转载 转:https://blog.csdn.net/yingms/article/details/53188974 这是一篇转发的文章，我对他进行了格式化而已，原文出处不详。 一、预备知识—程序的内存分配 一个由c/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分1、 ......
动手学深度学习--卷积神经网络
from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，这意味 ......
【科研00】【论文阅读】【略读笔记】TransUnet
目录0. 引言1. 链接 Link2. 阅读 Read2.1. 结构 Structure2.2. 编码 Encoder2.2.1. 卷积 CNN2.2.2. 变换 Transformer2.3. 解码 Decoder3. 优势 Advantage4. 想法 Think 0. 引言 想尝试TransU ......
EndNote 21：文献与论文管理的智能化解决方案 Mac+win版
EndNote 21是一款在学术界被广泛使用的文献和论文管理软件，帮助用户轻松高效地组织、引用、分析和分享文献资源。 →→↓↓载EndNote 21 mac/win版 EndNote 21具有强大的文献搜索和导入功能，可以方便地从各大数据库、Web资源和其他EndNote用户共享的文献库中导入所需文 ......
[论文精读][基于点云的蛋白-配体亲和力]A Point Cloud-Based Deep Learning Strategy for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
我需要的信息 代码，论文 不考虑共价键，每个点包括了六种原子信息，包括xyz坐标，范德华半径，原子重量以及来源（1是蛋白质，-1是配体）。原子坐标被标准化，其它参数也被标准化。对不足1024个原子的的复合体，补0到1024。 增加考虑的原子从1024到2048，没有提升，增加原子信息通道，没有提升（ ......