代码编织梦想

【完整版!yolov9论文翻译】-爱代码爱编程

目录 摘要1 引言2 相关工作2.1 实时目标检测2.2 可逆架构2.3 辅助监督 3 问题陈述3.1 信息瓶颈原理3.2 可逆函数 4 方法4.1 可编程梯度信息(PGI)4.1.1 辅助可逆分

【论文阅读】probabilistic imputation for time-爱代码爱编程

Probabilistic Imputation for Time-series Classification with Missing Data 论文链接:https://icml.cc/virtual/2023/pos

跑腿小程序|基于微信小程序的跑腿平台小程序设计与实现(源码+数据库+文档)-爱代码爱编程

跑腿平台小程序目录 目录 基于微信小程序的跑腿平台小程序设计与实现 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计   1、用户信息管理 2、跑腿任务管理 3、任务类型管理 4、公告信息管理 四、数据库设计  五、核心代码   六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取: 博主介绍:✌️大厂码农|毕

探索chatgpt时代下的下一代信息检索系统:机遇与挑战-爱代码爱编程

1 Introduction 2022 年 11 月 30 日,OpenAI 推出了 ChatGPT,这是一款由先进的 GPT3.5 和更高版本的 GPT-4 生成语言模型提供支持的 AI 聊天机器人应用程序。该应用迅速吸

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目标检测之Fast R-CNN论文精讲,Fast RCNN_哔哩哔哩_bilibili 一 引言 1.1 R-CNN和SPPNet缺点 😀R-CNN Training is a multi-stage pipeline 多阶段检测器(两阶段和一阶段检测器) 1️⃣首先训练了一个cnn用来提取候选区域的特征,这个cnn训练好后再提取整个数

ocr研究背景及相关论文分享-爱代码爱编程

        光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)是指使用光学方法将图像中的文字转换为机器可编辑的文本的技术。OCR技术的研究和应用已有数十年的历史,其背景和发展受到多方面因素的影响。 技术需求背景 1.自动化文档处理:随着计算机和信息技术的发展,对于自动化处理纸质文档和图像中的文本信息的需求日益增长。这

机电公司管理小程序|基于微信小程序的机电公司管理小程序设计与实现(源码+数据库+文档)-爱代码爱编程

机电公司管理小程序目录 目录 基于微信小程序的机电公司管理小程序设计与实现 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计  1、机电设备管理 2、机电零件管理 3、公告管理 4、公告类型管理 四、数据库设计    五、核心代码   六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取: 博主介绍:✌️大厂码

论文阅读——earthpt-爱代码爱编程

EarthPT: a time series foundation model for Earth Observation 一个Earth Observation (EO)预训练的Transformer。EarthPT是一个7亿参数解码Transformer基础模型,以自回归自监督方式进行训练,并专门针对EO用例进行开发。我们证明了EarthPT是一

论文阅读——rsgpt-爱代码爱编程

RSGPT: A Remote Sensing Vision Language Model and Benchmark 贡献:构建了一个高质量的遥感图像描述数据集(RSICap)和一个名为RSIEval的基准评估数据集,并在新创建的RSICap数据集上开发了基于微调InstructBLIP的遥感生成预训练模型(RSGPT)。通过仅微调Q-Former网络

【论文阅读】masked autoencoders are scalable vision learners-爱代码爱编程

Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 引用: He K, Chen X, Xie S, et al. Masked autoencoders are scalab

论文阅读——rein-爱代码爱编程

Stronger, Fewer, & Superior: Harnessing Vision Foundation Models for Domain Generalized Semantic Segmentation 一、引言 是一个对Domain Generalized Semantic Segmentation (DGSS)任务的视觉

论文阅读——moco-爱代码爱编程

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 动量在数学上理解为加权移动平均: yt-1是上一时刻输出,xt是当前时刻输入,m是动量,不想让当前时刻输出只依赖于当前时刻的输入,m很大时,变化很缓慢。 无监督视觉表征学习,把对比学习看成一个字典查询任务,动态字

【论文阅读】通过组件对齐评估和改进 text-爱代码爱编程

Measuring and Improving Compositional Generalization in Text-to-SQL via Component Alignment NAACL 2022| CCF B

【论文阅读】(dall-爱代码爱编程

(DALL-E)Zero-Shot Text-to-Image Generation 引用: Ramesh A, Pavlov M, Goh G, et al. Zero-shot text-to-image genera

验证链(cove)降低llm中的幻觉10.31_chain-爱代码爱编程

验证链(CoVE)降低LLM中的幻觉 摘要 1 引言 2 相关工作 3 验证链(Chain-of-Verification) 3.1 生成基准回答 3.2 计划验

居民健康监测小程序|基于微信小程序的居民健康监测小程序设计与实现(源码+数据库+文档)-爱代码爱编程

居民健康监测小程序目录 目录 基于微信小程序的居民健康监测小程序设计与实现 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计   1、用户信息管理 2、健康科普管理 5.3公告类型管理 3、论坛信息管理 四、数据库设计   五、核心代码   六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取: 博主介绍:

论文阅读——advancing plain vision transformer towards remote sensing foundation model-爱代码爱编程

论文:Advancing Plain Vision Transformer Towards Remote Sensing Foundation Model MAE方式预训练,微调 1、MAE预训练用了两个骨干网:ViT  and ViTAE ViTAE将诸如来自卷积的局部性之类的感应偏置与全自注意层结合在一起,即,将并行卷积分支(PCM)与MHS

论文阅读——vitae-爱代码爱编程

ViTAE: Vision Transformer Advanced by Exploring Intrinsic Inductive Bias ViTAE旨在将细胞神经网络中固有的IB引入视觉转换器。如图2所示,ViTAE由两种类型的细胞组成,即RC和NC。RC负责将多尺度上下文和局部信息嵌入到令牌中,NC用于进一步对令牌中的局部性和长程依赖性

论文阅读——ringmo-爱代码爱编程

RingMo: A Remote Sensing Foundation Model With Masked Image Modeling 与自然场景相比,RS图像存在以下困难。 1)分辨率和方位范围大:受遥感传感器的影响,图像具有多种空间分辨率。此外,与自然图像的实例通常由于重力而具有固定方向不同,遥感图像中的物体从鸟瞰角度来看具有很大的角度分布范

论文阅读——blip-爱代码爱编程

BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation (1)单模态编码器,它分别对图像和文本进行编码。图像编码器用ViT,并使用附加的 [CLS] 标记来表示全局图像特征。文本编码器与 BER