fusing专题

FusionFS: Fusing I/O Operations using CISCOps in Firmware File Systems——论文泛读

FAST 2022 Paper 元数据论文阅读笔记汇总问题现代高带宽和低延迟存储技术，如NVMe SSD[50]和3D Xpoint[6]，显著提高了I/O性能，从而提高了应用程序性能。然而，软件和硬件I/O开销，包括系统调用、数据移动、应用程序和操作系统中的通信成本，以及存储硬件延迟（例如PCIe），仍然是充分利用存储硬件功能的致命弱点。现有方法局限性一种方法是将文件系统移动到用

多模态论文学习之ALBEF（Align BEfore Fusing）

ALBEF泛读 TitleLinksMotivationHow to solve it?（Contribution）ModelExperimentsPre-training DatasetsDownstream tasksAblation Experiment Title 《Align before Fuse: Vision and Language Representatio

论文笔记Fusing enhanced Transformer and large kernel CNN for malignant thyroid nodule segmentation

融合增强变换和大核细胞神经网络的甲状腺恶性结节分割 Biomedical Signal Processing and Control 2023 由于超声图像的复杂性和变异性，通过超声快速准确地诊断恶性甲状腺结节是一项有价值但具有挑战性的任务。大多数现有的分割方法缺乏保持精确形状信息和捕捉全局长程依赖关系的能力。针对上述问题，提出一种基于深度学习的CAD方法Transformer

【论文笔记】SparseFusion: Fusing Multi-Modal Sparse Representations for Multi-Sensor 3D Object Detection

原文链接：https://arxiv.org/abs/2304.14340 1.引言目前的3D目标检测工作都使用模态的密集表达（如BEV、体素、点云），但由于我们只对实例/物体感兴趣，这种密集表达是冗余的。此外，背景噪声对检测有害，且将多模态对齐到同一空间很耗时。相反，稀疏表达很高效且能达到SotA性能。通常，使用稀疏表达的方法使用物体查询表示物体或实例，并与原始图像和点云特征交互

Service Fusing

服务熔断也称服务隔离，来自于Michael Nygard 的《Release It》中的CircuitBreaker应用模式，Martin Fowler在博文CircuitBreaker中对此设计进行了比较详细说明。本文认为服务熔断是服务降级的措施。服务熔断对服务提供了proxy，防止服务不可能时，出现串联故障（cascading failure），导致雪崩效应。服务熔断一般是某个服务（下游服

【论文分享CVPR2020】Multiple Object Tracking by Flowing and Fusing

Flowing and Fusing 论文分享题目：Multiple Object Tracking by Flowing and Fusing （CVPR2020）论文连接 1. 要解决的问题：大多数的MOT的方法都是两个步骤： 1）在输入帧上分别运行一个运动模型和一个外观模型，分别生成运动和外观特征； 2）根据运动和外观特征在帧之间进行目标关联。然而，这两个步骤在端

【论文简述】Multi-View Depth Estimation by Fusing Single-View Depth Probability with Multi-View（CVPR 2022）

一、论文简述 1. 第一作者：Gwangbin Bae 2. 发表年份：2022 3. 发表期刊：CVPR 4. 关键词：MVS、单目深度估计、深度学习、迭代改进 5. 探索动机：单视图方法使用单目线索，如纹理梯度和已知大小的物体。深度特征提取器将这些线索编码到密集特征图中，解码器从稠密特征图中回归每个像素的深度。在适当的监督下，单视图方法可以学习弱纹理或反射表面的深度。然而，由于问

[论文解析] MagicFusion：Boosting Text-to-Image Generation Performance by Fusing Diffusion Models

论文链接： https://arxiv.org/abs/2303.13126 项目主页： https://magicfusion.github.io/ 源码链接： https://github.com/MagicFusion/MagicFusion.github.io 文章目录 OverviewWhat problem is addressed in the paper?Is it a

关于tiny4412开发板SD卡烧写u-boot脚本sd_fusing.sh的解释

对于嵌入式linux开发而言拿到tiny4412开发板第一件事就是将定制好linux内核跟板子实现很好的挂接 CPU跟MCU（单片机）不同，单片机内部集成了RAM、ROM，在大多数情况下单个芯片就可以完成程序的存储以及运行。但是CPU，一般内部不集成或者只集成很小的RAM ROM空间，只提供芯片进行最基本的开机配置或者进行程序引导来使用。 CPU生来为运行大型任务或

2015-【精读】Fusing Multi-Stream Deep Networks for Video Classification

Fusing Multi-Stream Deep Networks for Video Classification 2015 arxiv: http://arxiv.org/abs/1509.06086 本文利用多模态线索进行视频分类，结合了音频信息进行建模，在UCF-101数据集上最后有音频与无音频信息实验结果相差0.4%。使用了三个卷积神经网络分别对空间、短期运动和音频线索进行建模，在卷

【论文阅读】Fusing Audio, Visual and Textual Clues for Sentiment Analysis from Multimodal Content

Motivations 随着社交媒体的普及，用户倾向于用视频来表达他们对产品的看法，因此，单单只对文本进行情感识别已经满足不了现在的智能系统，而且视频数据中可能包含更多的线索，视频中的音频数据表达的是说话者的语气，而视觉数据传递的是面部表情，这反过来有助于理解用户的情感状态。因此作者提出了一种新的多模态情感分析方法，从音频、视觉和文本中提取不同的特征，然后分别采用特征级和决策级两种融合方式来

【论文翻译】Multiple Object Tracking by Flowing and Fusing（CVPR2020）

Multiple Object Tracking by Flowing and Fusing 通过光流和融合实现多目标跟踪摘要：大多数的多目标跟踪(MOT)方法都是为两个子任务计算单独的目标特征:目标方向的运动估计和成对的再识别(Re-ID)。由于视频帧之间的目标数目不确定，这两个子任务在端到端深度神经网络(DNNs)中都很难有效地扩展。针对上述问题，本文设计了一种端到端DNN跟踪方

TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation

在息肉分割任务上表现SOTA！性能优于SETR、PraNet和ResUNet++等，速度高达98.7 FPS！注1：文末附【Transformer】和【医疗影像】交流群注2：整理不易，欢迎点赞，支持分享！ TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation 作者单位：Rayicer, 佐治亚理工

FISSA: Fusing Item Similarity Models with Self-Attention Networks for Sequential Recommendation未完成

ABSTRACT 顺序推荐由于其实用性和通过捕获顺序信息的高精度而一直是研究的热点。由于广泛采用基于深度学习（DL）的方法来对用户行为序列下的本地和动态偏好进行建模，因此用户的全局和静态偏好的建模往往被低估了，通常只有一些简单而粗略的用户潜在表示是介绍。此外，大多数现有方法都假设通过考虑历史行为可以完全捕获用户的意图，而忽略了现实中用户意图的可能不确定性，这可能会受到要推荐候选项目的出现的影响。

IntentGC:a Scalable Graph Convolution Framework Fusing Heterogeneous Information for Recommendation

这是阿里巴巴发表在KDD2019的论文,主要是融合了异构信息网络中的许多辅助信息进行推荐。【原文链接】【摘要】从常见的用户行为和项目信息中收集了大量的关系，并提出了一个新的框架IntentGC，在图卷积网络上利用显式偏好和异构关系，并减少了不必要的特征交互。【原理】 1.捕获了大量的异构关系来提高推荐的性能。 2.为了方便操作和提高鲁棒性，将一阶近似的辅助关系转化为二阶近似的更鲁棒

Fusing Heterogeneous Factors with Triaffine Mechanismfor Nested Named Entity Recognition

原文链接：https://aclanthology.org/2022.findings-acl.250.pdf ACL 2022 介绍使用一个预训练好的模型加上一些简单的结构就能达到比较好的结果，但作者认为如果对一些相关特征进行明确的建模（比如：inside tokens、边界、标签和related span）有利于复杂嵌套的span表征和分类。虽然

每天一篇论文 305/365 Real Time Dense Depth Estimation by Fusing Stereo with Sparse Depth Measurements

Real Time Dense Depth Estimation by Fusing Stereo with Sparse Depth Measurements 摘要我们提出了一种深度估计方法，该方法将来自立体对的信息与来自激光雷达传感器或距离相机的稀疏距离测量相融合。这项工作的目标是利用两种传感器模式的互补优势，精确但稀疏的距离测量和模糊但密集的立体信息。结合各向异性扩散和半全局匹配的思想

IMU Data Fusing: Complementary, Kalman, and Mahony Filter

ref:http://www.olliw.eu/2013/imu-data-fusing/ Mahony’s Filter in Quaternion Form as Implemented by Madgwick (code: madgwick_algorithm_c.zip) Madgwick’s 6DOF IMU Filter (wo gyro drift correctio