经典yolov6论文yolov
R-Drop论文复现与理论讲解
摘要：基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性，研究员们提出了 R-Drop 来进一步对（子模型）网络的输出预测进行了正则约束。 本文分享自华为云社区《R-Drop论文复现与理论讲解》，作者： 李长安。 R-Drop: Regularized Dropout for Neural Ne ......
图解 paxos 论文《The Part-Time Parliament》
本文以图文并茂的方式重新演绎 Paxos 开山之作 《The Part-Time Parliament》[1]，并尝试解释原论文中语焉不详的地方。 背景 在 Paxos 小岛上，施行着一种 Parliament(议会) 政治。小岛上执行的所有 decree(法令) 都需要先由 Parliament ......
一文详解ATK Loss论文复现与代码实战
摘要：该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播，可以认为是一种在线难例挖掘方法，该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上，以此让模型产生更好的效果。 本文分享自华为云社区《ATK Loss论文复现与代码实战》，作者：李长安。 损失是一种非常通用的聚合损失，其可以和很多现有的定义在单 ......
DIVFusion_ Darkness-free infrared and visible image fusion 论文解读
研究 背景： 当前图像融合方法都是针对正常照明的红外与可见光图像设计的，无法有效处理夜景下的情况。 而针对夜景下的融合可以分为以下两个步骤，1 可见光图像增强，2 可见光图像与红外图像融合。但是现存的弱光增强算法与融合算 法存在严重不兼容，简单的组合会导致一系列问题。如何建模消除两种算法的不 ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
联邦GNN综述与经典算法介绍
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质... ......
【论文笔记】UNet
【深度学习】总目录 语义分割的U-Net网络是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。Unet能从更少的训练图像中进行学习，当它在少于40张图的生物医学数据集上训练时，IOU值仍能达到92%。Unet网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一 ......
【论文笔记】FCN全卷积网络
全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
【实战】yolov8 tensorrt win10部署
Win10下yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】 TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, ......
Win10环境下yolov8快速配置与测试
win10下亲测有效！（如果想在tensorrt+cuda下部署yolov8，直接看第五5章） yolov8 官方仓库: https://github.com/ultralytics/ultralytics 【Win10下yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】】：https://www. ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（三）——经典垃圾回收器
系列文章目录和关于我 一丶概述 上图展示了 经典的垃圾回收器，其中Serial,ParNew,Parallel Scavenge(图中的Parallel) 作用在新生代Serial Old CMS,Parallel Old作用在老年代，这些垃圾回收器颜色相同表示通常搭配使用。G1,ZGC,Shena ......
论文翻译：2020：ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification
论文地址：ECAPA-TDNN：在基于TDNN的说话人验证中强调通道注意、传播和聚集 论文代码：https://github.com/TaoRuijie/ECAPA-TDNN 引用格式：Desplanques B, Thienpondt J, Demuynck K. Ecapa-tdnn: Emph ......
论文翻译：2022_Phase-Aware Deep Speech Enhancement: It's All About The Frame Length
论文地址：相位感知深度语音增强:这完全取决于帧长 引用格式：Peer T, Gerkmann T. Phase-aware deep speech enhancement: It's all about the frame length[J]. JASA Express Letters, 2022, ......
论文翻译：2022_Time-Shift Modeling-Based Hear-Through System for In-Ear Headphones
论文地址：基于时移建模的入耳式耳机透听系统 引用格式： 摘要 透传(hear-through，HT)技术是通过增强耳机佩戴者对环境声音的感知来主动补偿被动隔离的。耳机中的材料会减少声音 500Hz以上的高频成分。HT算法利用麦克风和用户耳朵之间的相对传递函数(RTF)产生人造声音，从而弥补环境声音的 ......
论文翻译：2022_2022_TEA-PSE 2.0：Sub-Band Network For Real-Time Personalized Speech Enhancement
论文地址：TEA-PSE 2.0：用于实时个性化语音增强的子带网络 论文代码： 引用： 摘要 个性化语音增强(Personalized speech enhancement，PSE)利用额外的线索，如说话人embeddings来去除背景噪声和干扰语音，并从目标说话人提取语音。此前，Tencent - ......
论文翻译：2022_腾讯DNS 1th TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab personalized speech enhancement system for ICASSP 2022 DNS CHALLENGE
论文地址：TEA-PSE: 用于ICASSP 2022 DNS挑战赛的Tencent-ethereal-audio-lab 个性化语音增强系统 论文代码： 引用格式：Ju Y, Rao W, Yan X, et al. TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab pers ......
论文翻译：2022_PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real-Time Speech Enhancement
博客地址：凌逆战 (转载请注明出处) 论文地址：PercepNet+: 用于实时语音增强的相位和信噪比感知 PercepNet 引用格式： Ge X, Han J, Long Y, et al. PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real ......
【实战】yolov8 tensorrt ubuntu部署
ubuntu18.04 yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】 TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YO ......
机器学习经典算法总结
K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别。 ......
基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取
基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。 ......
万字长文详解 YOLOv1-v5 系列模型
yolov1 作者提出了一种新的目标检测方法 YOLO，之前的目标检测工作都是重新利用分类器来执行检测。作者的神经网络模型是端到端的检测，一次运行即可同时得到所有目标的边界框和类别概率。YOLO 架构的速度是非常快的，base 版本实时帧率为 45 帧，smaller 版本能达到每秒 155 帧，性... ......
万字长文解析Scaled YOLOv4模型(YOLO变体模型)
Scaled YOLOv4 模型最主要的贡献在于通过理论系统分析和实验证了模型缩放的原则，进一步拓展了 CSPNet 方法，并基于此设计了一个全新的 Scaled-YOLOv4，Scaled-YOLOv4 网络的卷积模块都有使用 CSP。总的感觉就是针对不同的 GPU 平台，根据作者分析出来的模型缩... ......
经典 backbone 总结
ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。 ......
Raft一致性共识算法论文学习
论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面，论文对于raft的安全 ......
Google分布式文件系统GFS论文学习
GFS作为最著名的分布式文件系统，首先具备了大规模、可扩展、适配大文件、自动运维等高级特性。虽然是比较早期的分布式文件系统，但是它里面的设计思想还是值得现代分布式系统设计参考的，并且还有很多后期著名的分布式文件系统就是根据 GFS 来的。 一、设计预期 在论文前面，列举了设计预期，也就是 GFS 是 ......
Ventoy制作启动盘和使用VMware测试启动盘（论文版）
Ventoy是可用于制作启动U盘的开源工具，在占用少量引导分区容量后，其他空间依旧可以正常当一般的U盘读写文件。它的最大特点是只要将iso、win、img、efi等之类的镜像文件和引导文件移动到U盘中。比如导出微PE、杏雨梨云的可启动iso镜像文件，移动到U盘中，在启动时选择微PE、杏雨梨云任意一个... ......
论文解读（CAN）《Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation》
论文信息 论文标题：Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Guoliang Kang, Lu Jiang, Yi Yang, Alexander G Hauptmann论文来源：CVPR 2019论 ......
TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读
论文网址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961 Arxiv：https://arxiv.org/abs/2104.08419 论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全（Temporal Knowledge Graph Completion, ......
Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址：https://arxiv.org ......
带你读AI论文丨针对文字识别的多模态半监督方法
摘要：本文提出了一种针对文字识别的多模态半监督方法，具体来说，作者首先使用teacher-student网络进行半监督学习，然后在视觉、语义以及视觉和语义的融合特征上，都进行了一致性约束。 本文分享自华为云社区《一种针对文字识别的多模态半监督方法》，作者： Hint 。 摘要 直到最近，公开的真实场 ......