One More Check: Making “Fake Background” Be Tracked Again CSTracker原团队的论文，设计了re-check子网络，可以添加在JDE范式的跟踪器之中，涨点明显。 论文：http://arxiv.org/abs/2104.09441 代码：https://github.com/JudasDie/SOTS Abstract 近来，ons-shot的方法在MOT中取得
PointDSC工作基于利用空间一致性的Outlier Removal, 是对Spectral Match(SM)算法的改进与拓展。SM算法通过长度一致性构建对应关系间的相容图。随后使用特征分析来进行聚类，区分离群点和内点。其缺陷主要在于：长度一致性在很多场景下的辨别能力不够强（遂通过深度学习的特征进行
Abstract在urban场景用GPS和鱼眼有multipath effect. 我们提出了一种SLAM-Based IM(Integrity Monitoring)算法来计算位置保护等级. 我们用GPS pseudoranges的连续数据, 像素光度, 车辆动态和satellite ephemeris (卫星星历表)来同时计算车辆位置和landmarks: GPS卫星和图像像素.我
文章目录 1. Kernel Method2. PCA and Kernel PCA2.1 Principal Component Analysis2.2 Kernel Principal Component Analysis 3. LDA and GDA3.1 Linear Discriminant Analysis3.2 Generalized Discriminant Analysis 4. Hard-Margin Support Vector Machine5. Soft-Margi
模板攻击是一种强大的侧信道攻击。它是“建模类”攻击(profiling attack)的一种，所谓建模类攻击，是指攻击者会在目标设备的同类型设备或者其复制品上创建一个"profile"，随后利用这一"profile"快速恢复目标设备的密钥。 相较于CPA，模板攻击对攻击者的要求更高。攻击者需要对目标设备的
Copula,最小二乘法及lasso回归, 岭回归 C o p u
前言 “相机就是计算机的眼睛。” —— 哲学砖家阿瓦里斯基 好吧是我说的 这句话其实仅代表的是我的观点，相机之于计算机正如眼睛之于人，人眼就可以看成两台精密的相机。不过，不同于人眼的随时调节，对人造的相机，其各项参数就相对固定，易于调节，这也为 CV 的研究提供了方便。
Chapter 4 Bayesian statistics 贝叶斯统计初步 \[p(\boldsymbol{\theta} \mid \mathcal{D})=\frac{p(\boldsymbol{\theta}) p(\mathcal{D} \mid \boldsymbol{\theta})}{p(\mathcal{D})}=\frac{p(\boldsymbol{\theta}) p(\mathcal{D} \mid \boldsymbol{\theta})}
知识图谱表示与推理综述 知识图谱作为一种结构化的知识形式，受到了学术界和工业界的广泛关注，是人工智能的研究方向之一。近年来，知识表示与推理受到人类问题求解的启发，将知识表示为智能系统，以获得解决复杂任务的能力。知识图谱包含数万甚至上亿的事实，如Freebase[1]、DB
数值稳定性和模型初始化 目标：深度学习模型的数值稳定性问题以及模型参数的初始化方法。 深度模型有关数值稳定性的典型问题是衰减（vanishing）和爆炸（explosion）。 衰减和爆炸 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为\(L\)的多层感知机的第\(l\)层\(\boldsymb
1. 写在前面 今天这篇文章是支持向量机SVM的整理，这是机器学习中非常重要的算法之一，也是面试中非常受到面试官青睐的算法， SVM的公式推导几乎是面试必备知识点， 记得之前学习这块内容的时候， 心里非常的抵触这块内容，因为这块总感觉内容极多且公式复杂，不是太想看， 这次重新阅读，同时
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 6. 条件随机场与序列标注 本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场。这种模型与感知机同属结构化学习大家族，但性能比感知机还要强大。为了厘清该模型的来龙去脉，我们先对机器学习模型做番柿理。然后结合代码介
Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic Parsing Abstract1 Introduction2 Model2.1 Problem Definition2.2 Question-Schema Serialization and EncodingMeta-data Features 2.3 Bridging2.4 Decoder2.5 Schema-Consistency Guided De
本文总结了一些时间序列分析中可能考到的概念解释。 Part 1：三大模型 谱函数：设平稳序列\(\{X_t\}\)有自协方差函数\(\{\gamma_k\}\)，如果有\([\pi,\pi]\)上的单调不减右连续函数\(F(\lambda)\)，使得 \[\gamma_k=\int_{-\pi}^{\pi}e^{{\rm i}k\lambda }{\rm d}F(\lambda),\quad F(-\pi
文章目录 神经翻译笔记7. Transformer体系结构多头注意力注意力机制的一般形式Transformer基本单元所使用的注意力机制多头注意力机制 每个位置上的前馈网络位置编码其它词嵌入Dropout 神经翻译笔记7. Transformer 编码器-解码器架构，是使用神经网络方法作为机器翻译问
关于 mmWave MIMO 和 IRS 的结合 参考文献：《Intelligent Reflecting Surface-Assisted Millimeter Wave Communications: Joint Active and Passive Precoding Design》 一点想法 之前一直在想将自己看过的毫米波通信与 IRS 有机结合起来做点小工作，发个小论文。但是由于毫米
期末复习--实用回归分析 \[y=\left[\begin{array}{c} y_{1} \\ y_{2} \\ \vdots \\ y_{n} \end{array}\right], X=\left[\begin{array}{cccc} 1 & x_{11} & \cdots & x_{1 p} \\ 1 & x_{21} & \cdots & x_{2 p} \\ \vdots & \vdots &
【论文精读系列】之《Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking》其二 3 Correlation Filters（相关滤波器）3.1 当前帧单张图像计算公式3.2 当前帧多张图像计算公式 论文地址：《Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracki
1 - 问题域为 \(\Omega\) 2 - 方程及其变分形式 \[\begin{aligned} -\nabla^2 u(\boldsymbol{x}) &= f(\boldsymbol{x}), \quad &\boldsymbol{x} \in \Omega \\ u(\boldsymbol{x}) &= u_D(\boldsymbol{x}), \quad & \boldsymbol{x} \in \partial\Ome
感知机分类器 理论推导 感知机其实也是一个线性分类模型，但是同逻辑回归不同，主要是损失函数建立的思路同时不从概率角度出发。 （一）假设函数 数据集(样本)： X ⊑ R
1. 神经元模型 神经网络机器学习中最基本的成分是 “M-P 神经元模型”，如下所示，在这个模型中，神经元接收到来自 n n n 个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权
【深度学习（deep learning）】花书第7章 深度学习中的正则化 读书笔记 第7章 深度学习中的正则化 【深度学习（deep learning）】花书第7章 深度学习中的正则化 读书笔记前言一、正则化二、参数正则化2.1 参数范数惩罚 *2.1.1 L2参数正则化 *2.1.2 L1参数正则化 * 2.2 作为约束的
最近对CUDA比较感兴趣,看了一下这篇论文. Abstract GPUs牛逼. 我们的工作首先回顾了非极大值抑制(non-maxima suppression的问题, 特别是在GPUs上. 然后提出了一个选择局部响应最大的特征检测, 强制了空间特征分布, 同时同步检测特征. 我们的第二个贡献介绍了一个加强的FAST特征检
我是题目 快速幂就是快速求 \(a^b\)的一种算法 快速幂 思想 : 比如我要求 \(6^9\) 首先将幂转化为二进制形式 : \[6^9 = 6^{1001} \tag{1} \]可以得到 : \[6^9 = 6^{2^{3}} \times 6^{2^0} \tag{2} \]由于一个数变成二进制位数为\(\log _2\boldsymbol{b}\) 位, 故相对于直接求幂
目录概主要内容符号MART Wang Y, Zou D, Yi J, et al. Improving Adversarial Robustness Requires Revisiting Misclassified Examples[C]. international conference on learning representations, 2020. @article{wang2020improving, title={Improving Adversarial Robustnes
