很多期刊给出的LaTeX模板中要求参考文献使用\bibitem格式，不能将参考文献放在.bib文件中，而是使用\bibitem命令（花括号里写正式的引文）类似于下图这种，写在论文的.tex文件中。文献较多时手动添加显然不太实际，解决方法是通过bibtex实现批量处理。 第一步 首先将所有文献的bib ...
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2021-04-02 12:51:11
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背景与思路来源 目前 SR 模型中合成 LR 使用的模糊核问题 目前大多数 SR 的 model 都是用的合成下采样图片来进行训练的，而这些合成的图片常常使用的是 MATLAB 里面的 imresize 函数来进行实现的，这样的做法也就是会使得 SR-kernel 是固定和理想。当然还有很多是用各向 ...
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2021-03-18 14:01:13
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结果展示 其中绿线是我绘制的图像划分网格。 这里的loss是我训练的 0.77 ，由于损失函数是我自己写的，所以可能跟大家的不太一样，这个不重要，重要的是学习思路。 重点提示 yolov1是一个目标检测的算法，他是一阶段的检测算法。 一阶段（one-stage）：检测物体的同时进行分类。（代表论文： ...
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2021-03-16 13:46:02
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#摘要 我们提出了YOLO的一些更新！我们做了一些小的设计更改，以使其更好。我们还训练了这个相当庞大的新网络。比上次要大一点，但更准确。不过请放心，速度还是很快的。在320×320的像素下，YOLOv3的运行速度为22 ms，精度为28.2 mAP，与SSD一样精确，但速度快了三倍。当我们看一下旧的 ...
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2021-03-15 10:50:08
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Abstract calibnet估计了3D LiDAR和相机的外参。我们没有引入直接的监督，我们训练网络来最大化几何和光度的一致性。 1. Introduction 我们的训练方法通过直接减少稠密的光度误差和稠密点云距离误差测量，来回归正确的外参标定参数。 calibnet是第一个几何监督的深度学 ...
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2021-03-09 13:00:52
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Introduction 超分是一个在 low level CV 领域中经典的病态问题，比如增强图像视觉质量、改善其他 high level 视觉任务的表现。Zhang Kai 老师这篇文章在我看到的超分文章里面是比较惊艳我的一篇，首先他指出基于学习(learning-based)的方法表现出高效， ...
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2021-03-02 12:05:45
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SENet详解及Keras复现代码 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet 1、通道间的特征关系 近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经 ...
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2021-03-01 13:05:57
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以前你可能很难写出一篇逻辑严谨、专业性强的assignment，但你完全想不通这到底是为什么。你的想法不好吗?你的论点不够好吗?你没有足够的参考文献和事实依据来支持你的论点吗?有时你assignment存在的问题仅仅是你在写论文时选取的角度问题。使用第三人称assignment写作可以使你的论文焕然 ...
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2021-03-01 13:00:18
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https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Co-Occurrent_Features_in_Semantic_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdf Co-occurrent Features ...
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2021-02-25 12:15:25
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论文基本信息 2018 | NIPS | Glow : Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions | Kingma, D. P. and Dhariwal, P. 提出的方法 基于NICE和RealNVP 使用可逆的$1\times 1$卷积代 ...
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2021-02-24 13:26:54
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