1撮弧、權(quán)重與模型不匹配時，加載部分模型 # load_state_dict() 默認(rèn)strict=True，需要完全匹配，否則報錯# 修改為strict=False后倘要，只匹配存...
發(fā)簡信
IP屬地：河北
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深度學(xué)習(xí)中一些程序整理
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When Does Label Smoothing Help?這篇論文是Hinton大神19年發(fā)表在NIPS的論文，主要是從實驗的角度論證Label Smoothing這種機制的影響十拣，理論證明不多。 什么是Label Smoothing...
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科研中志鹃，如何判斷一個idea是不是好idea夭问？
1、動機是什么曹铃？我這樣去做缰趋，可以跟別人解釋清楚我為什么要做嗎？ 2陕见、效果可否保證秘血？我這樣做，效果會比其他方法好嗎评甜？ 3灰粮、認(rèn)可度。我這樣做忍坷，如果我是期刊審稿人粘舟，我會給自己的想法...
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基于CLIP的相關(guān)研究
本文是對CLIP改進工作串講[https://www.bilibili.com/video/BV1FV4y1p7Lm/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_...
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ECCV 2022：Few-Shot Classification with Contrastive Learning1、動機 A two-stage training paradigm consisting of sequential pretraining and meta-traini...
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NeurIPS 2021：Learning with Noisy Correspondence for Cross-modal Matching論文標(biāo)題：Learning with Noisy Correspondence for Cross-modal Matching佩研； 作者：Zhenyu Huang柑肴，Guoch...
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NeurIPS2022：Improving GANs with A Dynamic Discriminator項目主頁：https://genforce.github.io/dynamicd[https://genforce.github.io/dynamicd] 1、動機 Diff...
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李沐大神：如何讀文獻
記錄一下我感興趣的幾個點 1、讀文獻的目的是什么绊序？ 1）在學(xué)生時代硕舆，讀論文的主要的目的是對一兩個我的研究方向了如指掌秽荞，包括了對最重要的論文反復(fù)研讀，了解其中每一句話在說什么岗宣，...
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這個現(xiàn)有有源碼的
對比學(xué)習(xí)去霧：Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing
Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing 1. 摘要 1.1 現(xiàn)有模型不足： 1蚂会、現(xiàn)有模型主要利用正樣本信...
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知乎轉(zhuǎn)載：在計算機領(lǐng)域的科研中，最初的創(chuàng)新點從何而來耗式？
作者：電光幻影煉金術(shù) 鏈接：https://www.zhihu.com/question/534444001/answer/2512264697[https://www.zh...
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底層視覺中的transformer結(jié)構(gòu)1胁住、Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration （1）總體結(jié)構(gòu) 總體結(jié)構(gòu)與U...
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圖像去霧中那些輕量高效的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)1、GridDehazeNet: Attention-Based Multi-Scale Network for Image Dehazing 以RDB（Residual D...
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開集識別中的AUROC計算（原理+代碼）
1娱挨、什么是AUROC余指？ 接受者操作特征曲線下面積（area under the receiver operating characteristic，AUROC）是一個用來衡量...
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知識蒸餾去霧：Distilling image dehazing with heterogeneous task imitationDistilling image dehazing with heterogeneous task imitation 1跷坝、摘要 最先進的深度除霧模型在訓(xùn)練中往往是困難的酵镜。知...
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