(主从-阻抗)论文阅读笔记2

Stable bilateral teleoperation under a time delay using a robust impedance control(Q2) This paper presents a new impedance controller for a bilateral teleoperation under a time delay 1.主从机器人都设计有阻抗控制器 (主端易于拖动,从端为了跟踪力和位置时柔顺交互) 2.为了解决从机的不确定性,将阻抗模型引入滑模控制的滑模面 ...

论文阅读笔记——基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法

本论文相关内容 论文下载地址——Engineering Village论文阅读笔记——基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法 前言   本文是基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法论文的阅读笔记,这是读到目前论文中唯一一篇中文论文,内容我个人觉得非常不错,很有借鉴价值,尤其是文中提出的关于源码漏洞的可解释性可视化分析的方法,对学习研究有很大的帮助。下面就随我一起好好欣赏这篇文章! 基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法 作者信息 王    剑 ...

TSRFormer: Table Structure Recognition with Transformers ----论文阅读

发布时间:2022-11-27 深度学习 论文阅读 人工智能
论文地址:https://arxiv.org/abs/2208.04921 这篇论文是对论文 RobusTabNet1 的改进,是同一个作者写的,以下内容以本论文为主,部分细节来源于 RobusTabNet 论文。 TSRFormer,可以从各种表格图像中稳健地识别具有几何变形的复杂表格的结构,可以处理几何扭曲甚至弯曲的表格,有边框和无边框的表格。 此方法是把表格分隔线预测当作线回归问题而不是图像分割问题,并提出了一种新的基于 DETR 的分隔线预测方法,称为 Separator REgres...

On the Factory Floor: ML Engineering for Industrial-Scale Ads Recommendation Models笔记

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2209.05310.pdf ABSTRACT 对于工业规模的广告系统来说,广告点击率(CTR)的预测是一个核心问题。广告点击率构成了用户参与的一个重要类别,并经常被用作广告对用户有用性的主要信号。此外,在按点击率收费的广告系统中,广告商按点击率收费,点击率预期直接反馈到价值评估中。因此,对于大多数互联网广告公司来说,点击率模型的开发是一项重大投资。针对这些问题的工程需要许多适合在线学习的机器学习(ML)技术,这些技术远远超出了传统的准确性改进,...

论文笔记:Region Representation Learning via Mobility Flow

发布时间:2022-11-29 论文阅读 论文笔记
2017 CIKM 1 摘要和介绍 使用出租车出行数据学习区域向量表征 同时考虑时间动态和多跳位置转换——>通过flow graph和spatial graph学习表征出租车交通流可以作为区域相似度的一种 A区域和B区域之间流量大 ——>A和B的特征更相关——>用一个/很相似的vector来表征他们之前的文献中,使用一个转移矩阵来表示流量数据的mobility 每一个区域使用一个n维向量表征,其中的第j个元素表示从i到j/从j到i的流量 ——>使...

论文笔记: 数据驱动的地震波形反演--健壮性与泛化性研究

发布时间:2022-11-23 论文阅读 论文笔记
摘要: 分享对论文的理解, 原文见 Zhongping Zhang and Youzuo Lin, Data-driven seismic waveform inversion: A study on the robustness and generalization. 1. 论文贡献 提供实时预测的 VelocityGAN与其他基于编码器-解码器的数据驱动地震波形反演方法不同, VelocityGAN 从数据中学习正则化, 并进一步将正则化应用于生成器, 从而提高反演精度.进一步使用迁移学习, 缓解泛化...

论文阅读-Federated Social Recommendation with Graph NeuralNetwork

发布时间:2022-11-28 论文阅读
论文地址:Federated Social Recommendation with Graph Neural Network (arxiv.org) 代码地址:GitHub - YangLiangwei/FeSoG: Code for Federated Social Recommendation with Graph Neural Network 该代码工程没有明确软件版本以及环境配置,本文在最后将会进行环境配置以及结果复现工作。  基于图神经网络的联邦社交推荐 1. 引言 因此,针对社交推荐任务,我们...

论文笔记(三):深度学习在水文水资源中的应用综述

A Comprehensive Review of Deep Learning Applications in Hydrology and Water Resources 深度学习在水文水资源中的应用综述 作者:Muhammed Sit, Bekir Z. Demiray, Zhongrun Xiang, Gregory J. Ewing, Yusuf Sermet, Ibrahim Demir 摘 要 在本文中,对文献进行了系统的回顾,以确定现有的研究,这些研究结合了水部门中有关水资源监测,管理...

论文笔记:MakeItTalk: Speaker-Aware Talking Head Animation

简介 MakeItTalk做的是输入一张图片和一段语音,让图片的头部能跟着语音动起来。 它的做法是:利用现有的方法先提取出图像中人物的facial landmarks,然后提取出输入语音的内容信息和说话人的信息,再利用这2种特征得到嘴唇、头部和面部表情对应的facial landmarks应有的变化,最后再与原始图像结合得到一段视频。 流程图如下: 它的优点有: 可以在未经fine-tune的情况下处理在训练中没有见过的speaker;既可以处理真人,又可以处理卡通人物;成功地分离了语音中的内容信...

顶会论文阅读-22年CCF A级别spark graphX研究

发布时间:2022-11-24 大数据 分布式 SPARK 论文阅读 图像处理
        这篇文章是从dblp上面自行下载的唐老师发的A类文章,主要讲的是对spark源码当中sparkgraphX模块的优化;         incgraph:基于Spark GraphX的分布式增量图计算模型和框架;         原文:IncGraph: An Improved Distributed Incremental Graph Computing Model and Framework Based on Spark GraphX                          ...

论文笔记 SCAFFOLD Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

发布时间:2022-11-26 论文阅读 联邦学习 人工智能
论文题目:《SCAFFOLD Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1910.06378.pdf   Abstract FedAvg :简单、低通行成本 --> 联邦学习首选算法 But!数据异构(non-IID)时, FedAvg 会遭受“客户端漂移”,从而导致收敛不稳定和缓慢。 解决方案:新算法 SCAFFOLD,使用 控制变量(方差减少) 来校正其本地更新中的“客户端...

Multiscale Vision Transformers 论文详解

发布时间:2022-11-30 深度学习 论文阅读 人工智能
目录 Abstract 1. Introduction 2. Related Work  3. Multiscale Vision Transformer (MViT)  3.1. Multi Head Pooling Attention  3.2. Multiscale Transformer Networks 3.3. Network instantiation details 论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.11227 代码地址:https://github.com/...

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE(阅读笔记)

发布时间:2022-11-26 深度学习 论文阅读 人工智能
论文来源:arxiv.org 本文作者:李炎,硕士研究生,目前研究方向为深度学习、计算机视觉。 摘要 将基于自注意力机制的Transformer直接应用于图像分类;传统计算机视觉任务都是以CNN结构为主导。本文采用与原始Transformer几乎相同的结构对图像进行分类,在经过数据集验证后表明在更大量的数据集训练下效果比以往方法好,但是小数据集训练结果较差。 问题描述 受Transformer在NLP领域应用的效果启发,将标准Transformer结构直接应用于图像分类任务。 致在尽量不改动原始的Tr...

DenseNet论文笔记

发布时间:2022-11-22 论文阅读 论文笔记
DenseNet论文笔记 Densely Connected Convolutional Networks Introduction中引用了Deep networks with stochastic depth,提到了resnet里很多层都学不到东西,贡献很少可以随机丢掉,解释了InceptionV4里的Scaling of the Residuals操作,Inception也是把新的缩小后再相加,不能把原来基础的feature改动太大,新的加一点。 Dense block 同一个block内的fe...

论文阅读笔记《Regularizing Dialogue Generation by Imitating Implicit Scenarios》

发布时间:2022-11-26 论文阅读 论文笔记
模仿隐式情景规范对话生成 Abstract 人类对话是基于情景的,适当的回复通常与特定情景所带来的潜在背景知识有关。为了能够做出更有意义和更具体的回应,我们建议从情景视角改进生成对话系统,其中考虑对话历史和未来对话,隐含地重构情景。更重要的是,使用模仿学习框架进一步内化对话场景,通过从基于场景的对话模型,转移包含在分级监督信号中的场景知识,有效地规范了无法访问未来对话的传统对话模型,从而在实际推理中不需要未来对话。广泛的评估表明,我们的方法在多样性和相关性方面显著优于最先进的基线,并表达了特定场景的知识。...

论文阅读之Dynamic Routing Between Capsules(2017)

发布时间:2022-11-22 深度学习 论文阅读 人工智能
前言 capsule network 可以简单理解为将神经网络的标量计算,赋予了方向,变换成了向量进行计算。 标量只有大小之分。 向量不仅有大小,还有方向之分。 应该可以略微感受到这种思路的魔力了。 capsule 主要是能够改进CV里CNN对特征提取。因为对于同类事务,CNN经过maxpooling得到最后的结果基本相同,就相当与是不同的输入得到了相同的输出,这其实是不利于泛化能力提高的。 就比如上面的鸟嘴,如果是传统CNN特征提取,两幅图得出的结果可能是一模一样的,但是如果使用capsule,那...

【论文笔记】Attention-Based Two-Stream Convolutional Networks for Face Spoofing Detection

发布时间:2022-11-23 论文阅读 篡改检测论文阅读
发布于IEEE Transactions on Information Forensics and Security 原文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/8737949 摘要 人脸欺骗攻击仍然是现代人脸识别系统的一个威胁。尽管已经提出了许多有效的反欺骗方法,但许多现有方法的性能会因光照而下降。 本文提出了一个双流卷积神经网络(TSCNN),它在RGB空间(原始成像空间)和多尺度Retinex(MSR)空间工作。RGB空间包含详细的面部纹理,但是对光照很敏感;...

数字孪生论文阅读笔记【3】

发布时间:2022-11-22 论文阅读
[1]李琳利,顾复,李浩,顾新建,罗国富,武志强,刚轶金.仿生视角的数字孪生系统信息安全框架及技术[J].浙江大学学报(工学版),2022,56(03):419-435. 面向数字孪生的安全感知虚拟环境,允许用户创建和执行与物理系统紧密匹配的数字孪生平行系统进行安全监测。 数字孪生安全仿真纳入安全运营中心,并用案例演示虚拟工业场景中的模拟攻击对系统造成的影响。 数字孪生安全大脑:在各种安全事件处理过程中,记录数字孪生系统中发生过的所有安全事件及处理规则和流程,形成日渐丰富的基于网络科技的安全攻防全景知识库...

Sublime Text安装插件无反应或报错,输入install或者Package Control后看不到Package Control: Install Package

问题描述 在sublime text3 中使用快捷键CTRL+SHIFT+P打开command palette后,输入install或者Package Control后看不到Package Control: Install Package 解决方案 这大概率又是网络问题,办法就是切换channels 点击 Preferences > Package Settings > Package Control > Settings - User,设置channels { bootstrap...

Data-Efficient Backdoor 论文笔记

发布时间:2022-11-22 AI安全 论文阅读 深度学习 人工智能
#论文笔记# 1. 论文信息 论文名称Data-Efficient Backdoor作者Pengfei Xia 中国科学技术大学会议/出版社IJCAI 2022pdf📄在线pdf代码💻pytorch 概要:本文是 backdoor attack 中的数据加毒。不同于以往随机在干净数据中选择样本加毒的方法,本文考虑了不同样本加毒会产生不同的攻击效率。主要的贡献是,研究了样本遗忘效应对加毒数据学习的影响,提出了一种过滤和更新的策略(FUS),筛选出容易遗忘的加毒样本,构建加毒数据集。与随机选择相比,只需要4...

Nat. Mach. Intell2021 | MolCLR+:基于GNN的分子表征对比学习

原文标题:Molecular Contrastive Learning of Representations via Graph Neural Networks 代码:https://github.com/yuyangw/MolCLR 一、问题提出 首先,分子信息难以完全表示。例如,基于字符串的表示,如SMILES和SELFIES,不能直接对重要的拓扑信息进行编码。 其次,化学空间的大小是巨大的,例如,潜在的药理活性分子的大小估计在10^60量级。这给在潜在的化合物中推广任何分子表示都带来了很大的困难。...

论文阅读之A Challenge Dataset and Effective Models for Aspect-Based Sentiment Analysis(2019)

发布时间:2022-11-23 深度学习 论文阅读 人工智能
前言 读这篇论文之前,我们得先大概了解一下方面级情感分析是什么。 Aspect-Category Sentiment Analysis(ACSA):给定Aspect类别(预定义),进行情感极性分类 Aspecct-Term Sentiment Analysis(ATSA):识别关于文章出现的目标实体的情感极性 例如一句话: Average to good Thai food, but terrible delivery ATSA: target: “Thai food” polarity: “Posi...

图神经网络关系抽取论文阅读笔记(二)

1 用于关系抽取的生成式参数图神经网络 论文:Graph Neural Networks with Generated Parameters for Relation Extraction(2019 ACL) 1.1 创新点 传统的图神经网络在进行NLP任务时,图的拓扑结构都是预先定义好的,之后再用于节点之间消息传递。本文提出一种具有生成参数的新型图神经网络模型,实现了富文本信息的关系消息传递,也就是说图的结构信息(如邻接矩阵、定点值等)可以根据输入的文本信息自动生成,自动构建出GNN的图结构。同...

数字孪生论文阅读笔记【2】

发布时间:2022-11-22 论文阅读
[1]Rasheed Adil,San Omer,Kvamsdal Trond. Digital Twin: Values, Challenges and Enablers From a Modeling Perspective[J]. IEEE Access,2020,8. 概念 虚拟空间中物理实体的有用信息(结构、功能和行为)的适当同步体,信息流使物理状态和虚拟状态能够融合。传感器数据不断更新孪生体,孪生体不仅能提供实时信息,以便做出更明智的决策,还能预测资产未来的发展或行为。理想情况下,孪生体在外表...

Sublime Text 3 An error occured installing Package Control Please check the Console for details

问题描述 在sublime text3 中想要安装Package Control:,打开command palette后输入Install Package Control,等了几秒钟后报错 Sublime Text 3 An error occured installing Package Control Please check the Console for details 解决方案:手动安装 这个报错一般是网络问题,离线Package Control安装即可 package_control的g...

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks论文阅读笔记

1. Abstract         (1)基于会话的推荐问题旨在基于匿名会话来预测用户的行为。 The problem of session-based recommendation aims to predict user actions based on anonymous sessions.        (2) 以前的方法存在的不足:不足以在会话中获得准确的用户向量,并且忽略了项目的复杂转换。 Previous methods model a session as a sequ...

Towards Class-Oriented Poisoning Attacks Against Neural Networks 论文笔记

发布时间:2022-11-22 AI安全 算法 论文阅读
#论文笔记# 1. 论文信息 论文名称Towards Class-Oriented Poisoning Attacks Against Neural Networks作者Bingyin Zhao会议/出版社WACV 2022pdf📄在线pdf代码无基于类别的 availability attacks,不同于原本的 availability attacks 只考虑降低模型的整体准确率,本文还考虑了降低特定类的准确率或迫使模型将其他类都预测为目标类。 2. introduction 本文提出了面向类别的 av...

论文阅读10——《Adversarially regularized joint structured clustering network》

论文阅读10——《Adversarially regularized joint structured clustering network》 原文地址:论文阅读10——《Adversarially regularized joint structured clustering network》 作者:Yachao Yang, Fujiao Ju, Yanfeng Sun, Junbin Gao, Baocai Yin 发表时间:2022年10月3日 论文地址:Adversarially regu...

论文阅读09——《Deep Fusion Clustering Network》

发布时间:2022-11-25 机器学习 DFCN 论文阅读 聚类
论文阅读09——《Deep Fusion Clustering Network》 原文链接:论文阅读09——《Deep Fusion Clustering Network》 作者:Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Xifeng Guo, Zhiping Cai, En zhu, Jieren Cheng 发表时间:2021年5月18日 论文地址:https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17198 代...

ACM-BCB2019 | SMILES-BERT:基于大规模无监督预训练的分子属性预测模型

原文标题:SMILES-BERT: Large Scale Unsupervised Pre-Training for Molecular Property Prediction  链接:https://doi.org/10.1145/3307339.3342186   一、问题提出 分子指纹:可用于分子性质分类、回归或生成新分子等各种应用。传统的分子指纹不是计算基本性质,而是提供分子结构的特定部分的描述。然而,传统的分子指纹需要密集的手工特征工程和强大的领域知识。此外,这种指纹具有很强的任务依赖性,对于...

Pixel Difference Networks for Efficient Edge Detection论文笔记

发布时间:2022-11-23 论文阅读 顶会顶刊论文
一、背景知识 现阶段,虽然使用CNN构建的网络可以获得和人类一样的边缘检测能力,但是基于CNN的边缘检测的高性能是通过大型预训练的CNN主干实现的,这既消耗内存有消耗能量。此外传统算法逐渐被人们遗忘。 边缘检测的主要目标是识别清晰的图像亮度变化,例如强度、颜色或纹理的不连续性。传统的边缘检测算法基于图像梯度或导数信息,早期的经典方法使用一阶或二阶导数,后来基于学习的方法进一步利用各种梯度信息来产生更精确的边界。因为梯度可以利用差分来代替,故产生了下述的几种算子。 CNN内核是通过从没有对梯度信息进行...

深度收缩器:一种提高紧凑神经网络实硬件效率的新压缩范式

摘要 高效的深度神经网络(DNN)模型配备了紧凑的算子(如深度卷积),在降低DNN的理论复杂性(如权值/操作的总数)的同时保持良好的模型精度方面显示出了巨大的潜力。然而,现有的高效dnn由于其普遍采用的紧凑型操作器的硬件利用率较低,在实现其提高实硬件效率的承诺方面仍然受到限制。在这项工作中,我们为开发实际硬件高效的dnn开辟了一种新的压缩范式,在保持模型精度的同时提高了硬件效率。有趣的是,我们观察到,虽然一些DNN层的激活函数有助于DNN的训练优化和可达到的精度,但它们可以在训练后适当去除,而不影响...

实时语义分割---PIDNet论文笔记

发布时间:2022-11-29 计算机视觉 论文阅读
PIDNet是2022年发表在CVPR上的实时语义分割网络,在推理速度和准确性之间实现了最佳平衡,其中该系列的PIDNet-S在Cityscapes 测试集上达到93.2 FPS + 78.6% mIOU。 论文和开源代码在这里。 解决的问题:传统双分支网络低层的细节信息和高层语义信息直接融合,会导致细节特征很容易被上下文信息淹没,即文中的overshoot。 思路:提出一种三分支网络架构,分别解析细节、上下文和边界信息,并设计边界注意力引导融合模块(Bag)融合三个分支的特征。 图1 Cityscap...

Bioinformatics2022 | AdvProp+:基于集成网络的分子性质预测与药物研发

论文标题:Advanced graph and sequence neural networks for molecular property prediction and drug discovery 代码:https://github.com/divelab/MoleculeX 一、Materials and methods   1、Notations and problem definitions 旨在通过基于图和基于序列的机器学习模型对分子的某些属性进行精确预测。 Graph:G(V,E) ,...

Proactive Privacy-preserving Learning for Retrieval 论文笔记

发布时间:2022-11-22 AI安全 论文阅读
论文名称Proactive Privacy-preserving Learning for Retrieval作者Peng-Fei Zhang (University of Queensland)会议/出版社AAAI 2021pdf📄在线pdf代码无代码 概要: 本文提出了一种针对检索系统隐私保护的方法,称为 PPL。训练一个生成器,在 original data 的基础上生成 adversarial data。adversarial data 在特征空间中要保持原本的相似性结构,并且最大化origi...

Bioinformatics2019 | FP2VEC+:基于新分子特征的分子性质预测

论文标题:FP2VEC:a new molecular featurizer for learning molecular properties 代码: GitHub - wsjeon92/FP2VEC 预测化合物性质最成功的方法之一是定量结构-活性关系(QSAR)方法。 Mol2vec使用分子子结构表将分子结构表示为类似于分子指纹向量的向量表示。SMILES2VEC模型引入了从SMILES表示到embedding向量的直接转换。 引入了一种新的分子特征FP2VEC,它将化合物表示为一组可训练的embe...

AMR论文阅读之:ATP: AMRize Then Parse! Enhancing AMR Parsing with PseudoAMRs

发布时间:2022-11-24 论文阅读 论文阅读与代码复现
属于 AMR parsing 任务文章链接代码链接关于 AMR 不懂的部分(前驱知识)可以去看我的博客的分析 Abstract 我们假设一些语义或者形式上相关的辅助任务与AMR parsing 任务共同进行训练可以获得更好的 AMR parsing 效果采用了两个辅助任务: 语义角色标注(Semantic role labelling (SRL))依赖解析(Dependency Parsing) DP 任务 由于 SRL 和 DP 任务的输出和 AMR 自身的结构存在较大差异,本文试图将 SRL ...

性早熟和微生物群:性激素-肠道菌群轴的作用

谷禾健康 肠道菌群 & 性激素 青春期是生命的一个关键阶段,与性成熟相关的生理变化有关,是一个受多种内分泌和遗传控制调控的复杂过程。 青春期发育可以在适当的时候,早熟或延迟。 未经治疗的性早熟的孩子通常不会达到成年身高的全部潜力。性早熟的女孩可能会因为比同龄人早来月经或乳房增大而感到困扰。女孩会变得喜怒无常和易怒。男孩会变得更有攻击性。...... 青春期发育异常会给患者带来痛苦,也可能是潜在病理的征兆。 青春期是由激素驱动的,它会影响肠道微生物群。性别之间的肠...

论文阅读之:基于序列列到到序列的中文AMR解析;Chinese AMR Parsing based on Sequence-to-Sequence Modeling

发布时间:2022-11-24 论文阅读 论文阅读与代码复现
Abstract 本文使用中文 AMR 语料库 CAMR1.0 采用 seq2seq(Transformer)的方法进行中文AMR语义解析本文中文AMR语义解析方法最优性能达到了70.29的Smatch F1值。本文是第一次在该数据集上报告实验结果。 Introduction Bevilacqua et al. (2021)使用Seq2Seq模型进行AMR语义解析,达到了目前在英语AMR语义解析中的最好结果84.5的F1值。本文探索了 seq2seq 模型在中文 AMR 语义解析上的应用,同时为了 缓...

【Gaze】Generating Image Descriptions via Sequential Cross-Modal Alignment Guided by Human Gaze

发布时间:2022-11-24 GAZE 论文阅读 PAPER 眼动信号 IMAGE CAPTION
Generating Image Descriptions via Sequential Cross-Modal Alignment Guided by Human Gaze Abstract 当说话者描述一幅图像时,他们倾向于在提到物体之前先看它们。本文通过对图像描述生成过程的计算建模,研究了这种序列跨模态对齐。作者以一个SOTA的图像字幕系统作为出发点,利用人类注视信息设计不同模型变体。本文主要是提出了第一种生成图像描述的方法,其中视觉处理是按顺序建模的。经实验和分析证实,通过利用注视驱动的注意力,可...

SR综述论文阅读的一点点笔记

《Deep Learning for Single Image Super-Resolution: A Brief Review》 《A Deep Journey into Super-resolution: A Survey》 LR图像建模: ↓s        其中x⊗k是模糊核k和未知HR图像x之间的卷积,↓s是具有比例因子s的下采样算子,n是独立噪声项。用图像可表示为:        迄今为止,SISR的主流算法主要分为三类:基于插值的方法、基于重构的方法和基于学习的方法。 1、基于插值的SIS...

论文阅读 | Enhanced Quadratic Video Interpolation

发布时间:2022-11-23 深度学习 论文阅读 人工智能
前言:发表在ECCV workshop2020上的一篇文章,在QVI的方法上做的改进,是AIM2020时域超分辨挑战赛的第一 论文地址:【here】 代码地址:【here】 Enhanced Quadratic Video Interpolation 引言 QVI的插帧方法性能很不错,但是仍然存在重影,伪影和不准确的运动的情况(ghosting, artifacts and inaccurate motion) 重影 伪影 不准确的运动 该文章从三个方面提出了改进的方法,并分别在不同阶段进行训练 修...

论文阅读:PMF基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割Perception-Aware Multi-Sensor Fusion for 3D LiDAR Semantic Segmentation

发布时间:2022-11-24 深度学习 论文阅读 语义
题目:Perception-Aware Multi-Sensor Fusion for 3D LiDAR Semantic Segmentation 中文:用于 3D LiDAR 语义分割的多传感器感知融合 来源: ICCV 2021 链接:https://arxiv.org/abs/2106.15277v2 个人觉得有用的和自己理解加粗和()内表示,尽量翻译的比较全,有一些官方话就没有翻译了,一些疑惑的地方欢迎大家探讨。[]内引用的文献如果感兴趣,可以找到对应原文去寻找阅读,也可以一起探讨。 如果对整个...