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论文阅读笔记：Towards Higher Ranks via Adversarial Weight Pruning

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论文阅读笔记：DepGraph: Towards Any Structural Pruning

论文阅读笔记：DepGraph: Towards Any Structural Pruning 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 分组4.2 依赖图4.3 网络分解4.4 依赖建模4.4 组级剪枝 5 效果论文：https://arxiv.org/pdf/2301.12900 代码：https://github.com/VainF/Torch-Pruning 1 背景

Towards Graph Contrastive Learning: A Survey and Beyond

目录 Towards Graph Contrastive Learning- A Survey and Beyond摘要IntroductionPRELIMINARY符号说明GNN对比学习下游任务 GCL自监督学习增强策略基于规则随机扰动或mask子图采样图扩散基于学习图结构学习图对抗训练图合理化对比模式同尺度对比全局上下文局部跨尺度对比局部-全局局部-上下文上下文-全局对比优化

T-Rex2: Towards Generic Object Detection via Text-Visual Prompt Synergy论文解读

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、引言二、文献综述1. Text-prompted Object Detection2. Visual-prompted Object Detection3. Interactive Object Detection 三、模型方法1. Visual-Text Promptable Object Dete

[论文笔记]MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems

引言今天介绍一篇论文MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems。翻过过来就是把LLM看成操作系统。大语言模型已经在人工智能领域引起了革命性的变革，但受到有限上下文窗口的限制，在扩展对话和文档分析等任务中的效用受到了阻碍。为了能够利用超出有限上下文窗口的上下文，作者提出了虚拟上下文管理技术，这种技术受传统操作系统中层次化内存系统的启发，通过在物理内存和

论文笔记丨FewRel 2.0: Towards More Challenging Few-Shot Relation Classification

作者：凯单位：燕山大学 code:https://github.com/thunlp/fewrel paper:https://www.aclweb.org/anthology/D19-1649.pdf FewRel 2.0: Towards More Challenging Few-Shot Relation Classification 问题介绍FewRel 2.0BE

【LLM多模态】综述Visual Instruction Tuning towards General-Purpose Multimodal Model

note 文章目录 note论文1. 论文试图解决什么问题2. 这是否是一个新的问题3. 这篇文章要验证一个什么科学假设4. 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？5. 论文中提到的解决方案之关键是什么？6. 论文中的实验是如何设计的？7. 用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？8. 论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？9. 这篇论文到底有

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文笔记

http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50575150(感谢大神们) Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 这篇文章讲述了 Faster R-CNN,介绍了 RPN、Translation-Invaria

TEINet: Towards an Efficient Architecture for Video Recognition 论文阅读

TEINet: Towards an Efficient Architecture for Video Recognition 论文阅读 Abstract1 Introduction2 Related Work3 Method3.1 Motion Enhanced Module3.2 Temporal Interaction Module3.3 TEINet 4 Experiments5 C

重点解码效果总结#####论文阅读——《Towards a Human-like Open-Domain Chatbot》

Introduction 开放的chatbot API总结 cleverbot API: https://www.cleverbot.com/api/ https://github.com/plasticuproject/cleverbotfreexiaobing: https://www.msxiaobing.com/mitsuku: https://www.pandorabots.com/

【论文阅读：Towards Efficient Data Valuation Based on the Shapley Value】

基于Shapley值的高校数据价值评估主要贡献提出了一系列用于近似计算Shapley值的高效算法。设计了一个算法，通过实现不同模型评估之间的适当信息共享来实现这一目标,该算法具有可证明的误差保证来近似N个数据点的SV，其模型评估数量为 O ( N l o g ( N ) 2 ) O(\sqrt Nlog(N)^2) O(N log(N)2) 这个算法依赖于学习算法的稳定性，对于复杂的

MOT论文笔记《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf 代码地址：https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT Abstract 当前的多目标跟踪（MOT）系统通常遵循 “tracking-by-detection”的方式，主要由两部分组成（1）检测模型----用于目标定位（2）appearance

Towards Street-Level Client-Independent IP Geolocation（2011年）（第二部分）

被引次数：306 Wang Y, Burgener D, Flores M, et al. Towards {Street-Level}{Client-Independent}{IP} Geolocation[C]//8th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI 11). 2011.

论文笔记：ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate

ICLR 2024 最终评分 55666 1 背景文本评估通常需要大量的人力和时间成本随着LLM的出现，研究人员探索了LLMs作为人工评估替代方案的潜力基于单一代理的方法表现出潜力，但实验结果表明需要进一步的进展来弥合它们当前的有效性和人类级别的评估质量之间的差距——>论文采用了多agent辩论框架利用它们各自的能力和专业知识来提高处理复杂任务的效率和效果构建了一个名为ChatEval的

GiT: Towards Generalist Vision Transformer through Universal Language Interface

GiT: Towards Generalist Vision Transformer through Universal Language Interface 相关链接：arxiv github 关键字：Generalist Vision Transformer (GiT)、Universal Language Interface、Multi-task Learning、Zero-shot T

Towards Accurate Latency Prediction of Deep-Learning Model Inference on Diverse Edge Devices

nn-Meter: Towards Accurate Latency Prediction of Deep-Learning Model Inference on Diverse Edge Devices nn-Meter：精准预测深度学习模型在边缘设备上的推理延迟 nn-Meter：面向多样化边缘设备的深度学习模型精准延迟预测深度模型端侧推理时间预测系统 nn-Meter Li Lyn

《Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets》阅读笔记

作者信息：Limin Wang, Yuanjun Xiong, Zhe Wang, Yu Qiao, 摘要深度卷积神经网络在静止图像的目标识别取得了巨大的成功，但是在视频的行为识别领域，深度学习提升的效果并不是很显著，主要的原因有两点：相对于图像识别，视频的行为识别所使用的卷积网络结构深度太浅，因此模型的拟合能力因为深度受到限制。第二点可能更为重要，主要是用于行为识别的视频数据集规模相对

RGB_IR多模态融合文章MFNet: Towards Real-Time Semantic Segmentation for Autonomous Vehicles with Multi-Spect

MFNet: Towards Real-Time Semantic Segmentation for Autonomous Vehicles with Multi-Spectral Scenes code pytorch 摘要本文研究了基于新的RGB-Thermal数据集的自动驾驶车辆街景图像的语义分割，本文还对此进行了介绍。对自动驾驶车辆的兴趣日益增加，使得语义分割适应于自动驾驶系统。然

[论文阅读笔记21]Quo Vadis: Is Trajectory Forecasting the Key Towards Long-Term Multi-Object Tracking?

这篇文章是少有的根据轨迹预测来做MOT的文章. 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2210.07681.pdf 代码: https://github.com/dendorferpatrick/QuoVadis 1. Abstract 长时跟踪是一个经常被忽略的问题. 对于大于三秒钟的轨迹丢失, SOTA的跟踪器中只能恢复不到10%的轨迹. 轨迹丢失的时间越长,

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks----论文笔记

一、为什么提出Faster R-CNN Faster R-CNN的前身Fast R-CNN能达到实时检测，如果不考虑它用selective search计算region proposal所花时间的话。为此作者提出了Region Proposal Network(RPN)，该深度网络通过共享卷积网络，使计算region proposal的时间几乎可以忽略不计（10 ms/图）！二、Faster

【论文阅读笔记】Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging

Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging arxiv，19 Jan 2024 【开源】【核心思想】本文介绍了一种新的无监督异常检测方法—Reversed Auto-Encoders (RA)，旨在提高医学影像中病理检测的准确性和范围。RA通过生成类似健康的重建图像，能够检测到更广泛的病理类型，这

论文阅读：Towards Automatic Testing of Reference Point Based Interactive Methods

Towards Automatic Testing of Reference Point Based Interactive Methods 作者：Vesa Ojalehto、Dmitry Podkopaev、Kaisa Miettinen 期刊：PPSN、2016 DOI：10.1007/978-3-319-45823-645 内容简介为了了解优化算法的优缺点，有必要了解不同类型的

《Towards A Novel Architecture for Enabling Interoperability Amongst Multiple Blockchains》论文理解

文章目录一.互操作性二.跨链互操作性的两种模型思想2.1 Passive mode2.2 Activate mode 三.跨链方案设计3.1安全性四.Passive mode4.1 PBR(Polling-Based Reading)4.2 MMR(Monitor Multiplexing Reading）五.实验结果六.总结一.互操作性公证人机制可能会出现在读

【Agent 001】MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems

论文标题：MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems 论文作者：Charles Packer, Vivian Fang, Shishir G. Patil, Kevin Lin, Sarah Wooders, Joseph E. Gonzalez 作者单位：UC Berkeley 论文原文：https://arxiv.org/abs/2310.08560

【论文笔记】Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion Causes

Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion Causes 文章目录 Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion CausesAbstractMotivationIntroductionDataset:X-EMACModelExperiments 任务：共情对话生成

ReID done right towards good practices for person re-identification

ReID done right: towards good practices for person re-identification 本文中，我们采用了一种不同的方法，并仔细设计了一个简单的深层架构的每个组件，以及关键的策略，以有效地对其进行培训，从而实现人员的重新识别。我们对每个设计选择都进行了广泛的评估，得出了一份人员再识别的良好实践清单。通过遵循这些实践，我们的方法在四个基准数据集上以