發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：澳門
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DALLE2該文章是openAI一系列文本圖像生成工作的最新一篇，）下面給出這篇文章及代碼的鏈接：paper[https://arxiv.org/pdf/2204.06125v1.pdf...
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CLIP這篇文章發(fā)自O(shè)penAI, 首先給出該文的地址以及對(duì)應(yīng)的代碼：Blog[https://openai.com/blog/clip/] paper[https://arxiv....
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掩碼式對(duì)比學(xué)習(xí)接著上次對(duì)比學(xué)習(xí)[http://www.reibang.com/p/70b037d2b431]的內(nèi)容此再，這次主要說(shuō)下基于掩碼的對(duì)比學(xué)習(xí)。 1 MAE paper[https:...
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對(duì)比學(xué)習(xí)這段時(shí)間瀏覽了大量的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方面的知識(shí)最爬，今天就通過(guò)本篇博客將這些有關(guān)方面的知識(shí)進(jìn)行匯總。本文將從SimCLR牲距，MoCo, BYOL等多個(gè)模型為切入點(diǎn)做一個(gè)自監(jiān)督學(xué)習(xí)的總結(jié)，...
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STGCN基于圖進(jìn)行行為動(dòng)作識(shí)別本文轉(zhuǎn)自同事別吃了, ST-GCN 基于骨架動(dòng)作識(shí)別的時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)[http://www.reibang.com/p/be85114006e3]這篇文章寫的很棒動(dòng)作識(shí)別在...
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GCN（圖卷積）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在過(guò)去的十年里取得了巨大的成功，然而早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體只能使用規(guī)則結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)或歐幾里得數(shù)據(jù)(Euclidean data)來(lái)實(shí)現(xiàn)评姨，而現(xiàn)實(shí)世界中的大量數(shù)據(jù)具有底層的非歐...
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寫的很棒
圖卷積網(wǎng)絡(luò) Graph Convolutional Network(GCN) 理解
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在過(guò)去的十年里取得了巨大的成功难述，然而早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體只能使用規(guī)則結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)或歐幾里得數(shù)據(jù)(Euclidean data)來(lái)實(shí)現(xiàn)，而現(xiàn)實(shí)世界中的大量數(shù)據(jù)具有底層的非歐...
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圖卷積網(wǎng)絡(luò) Graph Convolutional Network(GCN) 理解
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在過(guò)去的十年里取得了巨大的成功吐句，然而早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體只能使用規(guī)則結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)或歐幾里得數(shù)據(jù)(Euclidean data)來(lái)實(shí)現(xiàn)胁后，而現(xiàn)實(shí)世界中的大量數(shù)據(jù)具有底層的非歐...
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視頻分類(三) SlowFast原理該篇文章是在一年前所看的，也是何凱明參與的一篇文章嗦枢，今天正好在視頻分類的文章中做下總結(jié)攀芯。code：SlowFast[https://github.com/facebookre...
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[mmaction2版本] 視頻分類(二) TIN：Temporal Interlacing Network 原理及代碼講解接著上一篇文章TSM視頻理解[http://www.reibang.com/p/22317230210d], 今天介紹新的視頻分類網(wǎng)絡(luò)TIN(Temporal Interl...
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[mmaction2版本] 視頻分類(一) TSM：Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding 原理及代碼講解前段時(shí)間研究了一波關(guān)于視頻分類的相關(guān)代碼，這里準(zhǔn)備寫一系列博客介紹一下有關(guān)于視頻分類的相關(guān)論文及代碼净宵。這篇博客主要介紹下Temporal Shift Module for E...
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何凱明新作-Exploring Vision Transformer Backbones for Object Detection牛人會(huì)為了提升模型效果加上各種花里胡哨的操作來(lái)提升一點(diǎn)點(diǎn)準(zhǔn)確率敲才，而神人為不斷簡(jiǎn)化模型，通過(guò)很簡(jiǎn)單的模型來(lái)提升模型的效果择葡，何凱明的這篇文章基于transformer的基礎(chǔ)上進(jìn)行...
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GNN(二) Graph Embedding一紧武、 DeepWalk 說(shuō)白了就是生成隨機(jī)在初始點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)游走得到一波序列，然后將這波序列輸入到word2vec得到向量表示敏储。 二阻星、 LINE 低度效果不一定好 三、 No...
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模型壓縮這篇文章主要是根據(jù)李宏毅老師介紹的知識(shí)要點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)【機(jī)器學(xué)習(xí)2021】神經(jīng)網(wǎng)路壓縮 (Network Compression) (一) - 類神經(jīng)網(wǎng)路剪枝 (Pruning)...
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YOLO(六) YOLOR
沒(méi)太理解已添，有空根據(jù)代碼再看妥箕。https://www.youtube.com/watch?v=y1XM9zrY4c0[https://www.youtube.com/watch...
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YOLO(七) YOLOXpaper： YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021[https://arxiv.org/pdf/2107.08430v2.pdf]code...
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YOLO(八) YOLOFpaper: You Only Look One-level Feature[https://arxiv.org/pdf/2103.09460.pdf]code: megvi...
