论文阅读笔记：Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks
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论文报告-Linear Regression for face recognition
论文的英文题目、中文题目，作者；
英文题目 : Linear Regression for Face Recognition 中文题目 : 人脸识别的线性回归方法 作者 : Imran Naseem, Roberto Togneri, Mohammed Bennamoun
摘要翻译 本文提出了一种新的人脸识别方法，将模式识别…
论文笔记：Mind-the-Gap，Unsupervised Domain Adaptation for Text-Video Retrieval
小心空隙！文本视频检索中的无监督域自适应 摘要介绍方法总体框架Concept Preservation 结论 摘要
什么时候我们可以期望文本视频检索系统在不同于其训练域的数据集上有效地工作？在这项工作中，我们通过无监督的领域适应的视角来研究这个问题&…
“detail“: “Unsupported media type \“text/plain\“ in request.“
在使用 Postman 的过程中，使用 POST 请求传输数据时，Postman 反馈如下错误 "detail": "Unsupported media type \"text/plain\" in request." 这是由于在传输数据过程中格式选择错误的原因 只要将右下角的 Text 格式转换为…
Dual-stream Network for Visual Recognition论文记录
太长不看版：作者提出了一种DS-net，受resnet启发，设置了4个stage，分别下采样为原图的4，8，16，32倍小。每个stage中含有不同数量的block，作用是可以将输入的tensor按照channel划分为两部…
图像超分辨率论文笔记
持续更新 Progressive Multi-Scale Residual Network for Single Image Super-Resolution
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.09552.pdf代码：PMRN （暂未公开）发表时间：2020.7网络结构： 1）包…
【论文笔记】Exploring Temporal Coherence for More General Video Face Forgery Detection
* Exploring Temporal Coherence for More General Video Face Forgery Detection
题目：探索更一般的视频人脸伪造检测的时间相干性
1.概述 时间相干性网络组成： 第一阶段是一个全时间卷积网络（FTCN）。FTCN的关键见解是 将空间卷…
视频超分辨率论文笔记
持续更新
Video Super-Resolution via Deep Draft-Ensemble Learning
论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2015/papers/Liao_Video_Super-Resolution_via_ICCV_2015_paper.pdf代码：http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/DeepS…
【超分辨率】SRCNN论文笔记
论文名称：Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1501.00092.pdf 翻译参考：https://blog.csdn.net/PPLLO_o/article/details/90040801 1.论文概述
1.SRCNN算是深度学习在图像超分辨…
![版面分析：[ICCV2017] Fast CNN-based document layout analysis](https://img-blog.csdnimg.cn/e1a6a02068204b02ae01bd25754eb12f.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5Lqr5Y-X6L-Z5pe25YWJ,size_16,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
版面分析：[ICCV2017] Fast CNN-based document layout analysis
论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017_workshops/papers/w18/Oliveira_Fast_CNN-Based_Document_ICCV_2017_paper.pdf
自动文档布局分析是认知计算和从文档图像中提取信息的过程中的关键步骤，如特定领域知识数据库创建、图形和图像…
论文笔记之数据增广（1）：mixup
mixup：BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION
文章：https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf 代码：github 作者：张宏毅 mixupBEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION 摘要背景 引入贡献 方法 公式理解 实验讨论 摘要
如今大规模深度…
【图像超分辨率重建】——EnhanceNet论文精读笔记
2017-EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis(EnhanceNet)
基本信息
作者： Mehdi S. M. Sajjadi Bernhard Scholkopf Michael Hirsch 期刊： ICCV 引用： * 摘要： 单一图像超分辨率是指从…
旷视CVPR2019图卷积多标签图像识别Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks论文详解
背景：GCN刚出来，很多很容易想到的idea会被运用起来，很容易产生一些paper。我们解析此篇论文，了解其中原理，一来看看如何将图卷积应用于目前技术上，二来看到底如何快速的把准确率刷到state of the art以便发…
Hierarchical Modular Network for Video Captioning【论文阅读】
Hierarchical Modular Network for Video Captioning
发表：CVPR 2022代码：HMNidea：现有方法在有监督学习的框架下比较生成句子与标注，没有对语义有详尽的探索。基于此，作者考虑从三个层面来连接视频特征和语义&#x…
CVPR2019超分辨率文章：Meta-SR，任意输入upsample factor的超分辨率网络
论文地址
CVPR2019的新文章，主要是针对以前超分辨率问题中需要固定上采样因子的问题作出的改进。
摘要
随着DNN的发展，超分辨率技术得到了巨大的改进。但是，超分辨率问题中的任意scale factor问题被忽视了很久。前面的很多工作都是把不同s…
GAIDC大会：飞桨邀你来大模型技术与应用论坛
深度学习大规模预训练模型的兴起，以其极强的通用能力和突破性的效果，正推动通用人工智能（AGI）快速发展，并带来了AI研发应用新范式，逐步改变AI生态格局。近期以大规模语言模型为基础的技术工作，展…
人工智能大模型多场景应用原理解析
强烈推荐一个大神的人工智能的教程：http://www.captainai.net/zhanghan
前言 在上篇文章《人工智能大模型之ChatGPT原理解析》中分享了一些大模型之ChatGPT的核心原理后，收到大量读者的反馈，诸如:在了解了核心原理后想进一步了解未来的发展…
初识托福TOEFL口语
对于想要准备托福的童鞋，并不怎么了解托福考试内容的可以看一看，本文主要给大家分享下托福考试中口语部分介绍。
托福考试中总共有4个部分，第一个部分是Reading（阅读），第二个部分是（Listening&…
chatgpt赋能Python-pycharm自动纠错
Pycharm自动纠错：提高开发效率，减少犯错
随着Python语言的流行，Pycharm成为了众多Python工程师的首选IDE之一。Pycharm具有丰富的功能，其中之一就是自动纠错。本文将介绍Pycharm自动纠错的优点和如何正确使用它来提高开发效率&am…
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