随笔分类 - 论文阅读
摘要：多看看好文章： 对比学习：what is contrastive learning? 利用相似(similarity)和差异（difference）去理解现实世界的高级特征 Understanding domain adaptation a model trained on "source data
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摘要：参考 论文名： Global2Local: Efficient Structure Search for Video Action Segmentation "Global2Local：搜寻视频动作分割的有效结构" 作者：Shang-Hua Gao1；Qi Han1；Zhong-Yu Li；Pai
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摘要：1
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摘要：论文名： MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation "MS-TCN++: 用于动作分割的多阶段时域卷积" Shi-Jie Li#, Yazan AbuFarha#, Yun Liu, Mi
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摘要：论文名： Adaptive Multi-Lane Detection Based on Robust Instance Segmentation for Intelligent Vehicles 基于鲁棒实例分割的智能车辆自适应多车道检测 关键字： 自适应预测+余弦度量+实例分割+车道线检测。 数据
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摘要：论文介绍 DeepLanes: End-To-End Lane Position Estimation using Deep Neural Networks “DeepLanes:使用深度神经网络的端到端车道位置估计”——2016年 关键字： 深度神经网络+基于相机方法+车道检测 行文结构梳理 1、
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摘要：神经网络模型 序号 模型 文章 1 AlexNet ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 2 VGG Very deep convolutional networks for large-scale image
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摘要：论文名： CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 语义分割的交叉关注 关键字 语义分割（semantic segmentation）+图注意力+交叉注意力网络+上下文模型 The source codes are availabl
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摘要：对比学习 SimCLRv2 from Google brain team Facebook's MoCo 动作分割 早期的工作大都通过滑动窗口来建模外观和动作的变化状态，因此他们主要关注于短期的依赖关系。之后同时捕捉长期和短期的依赖关系称为了动作分割的焦点。——Global2Local 序列模型，序
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摘要：论文名： Going Deeper with Convolutions 深入了解卷积 了解GoogleNet 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理：
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摘要：论文名： Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification 混合Anchor驱动顺序分类的超快深车道检测 研究问题： 1、效率问题：在受限的车辆计算设备下，执行车道检测算法，需要更快的检测速
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摘要：论文名： 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： Ctrl+v #论文名： #研究问题： #行文结构梳理： #研究方法: #主要结论： #模型: #问题：
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摘要：论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 VGG在深度上的探索达到了极致，往后的精进在于改进结构 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问
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