排序
论文日记四:Transformer(论文解读+NLP、CV项目实战)
导读 重磅模型transformer,在2017年发布,但就今天来说产生的影响在各个领域包括NLP、CV这些都是巨大的! Paper《Attention Is All You Need》,作者是在机器翻译这个领域进行的实验,当然我们今...
论文日记三:ResNet
导读 ResNet在ILSVRC 2015竞赛中大放异彩,其核心模块residual block使得卷积网络模型深度提高一个数量级,到达上百、上千层。在今天cv领域我们也经常用到它或它的变种,paper《Deep Residual L...
论文日记二:VGG
1. 导读 前面我们回顾了AlexNet,AlexNet的作者指出模型的深度很重要,而VGG最大的贡献就在于对网络模型深度的研究。 VGG原论文:《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Re...
个人论文一:关于雾中单目自监督深度估计的研究
0.Paper 这是我们2022年的工作,关于雾中的单目自监督深度估计研究: Self-supervised monocular depth estimation in fog Bo Tao†, Jiaxin Hu†, Du Jiang, Gongfa Li, Baojia Chen, Xinbo Qi...