脂环

摘要： 依赖 第一步 从官方网站下载并安装 Miniconda 由于电脑此时已经有了conda，所以忽略 第二步 创建并激活一个 conda 环境 conda create --name openmmlab python=3.8 -y conda activate openmmlab 第三步 按照官方说明安 阅读全文

摘要： 摘要 这篇文章要做的任务是RIS（Referring Image Segmentation），就是通过自然的语言表达来分割一个参考物，而整合文本与像素级的特征是非常有挑战性的。作者受到CLIP的启发，设计了一个visual-language decoder以促进两种模态之间的一致性。同时，作者还提出 阅读全文

摘要： Image Segmentation Using Text and Image Prompts论文阅读笔记 摘要 对于传统的分割方法，训练好后如果需要纳入新的类别，带来的成本是很高的。因此作者提出了一个系统，可以在测试时根据任意的提示生成图像分割，一个提示可以是一个文本或一个图像，这样也就为zero 阅读全文

摘要： LANGUAGE-DRIVEN SEMANTIC SEGMENTATION论文阅读笔记 摘要 文章的主要贡献是提出了一种新的语言驱动的分割模型LSeg，其使用Text encoder编码描述性的输入标签，使用Image encoder计算图像的逐像素的embedding。图像编码器使用的是对比目标训 阅读全文

摘要： 摘要 在端到端深度学习系统中，图像区域的分组通常是通过像素级识别标签的自上而下的监督而隐式发生。在本文中，作者将分组机制带回深度网络中，这使得语义分割可以在只有文本信号监督的情况下完成。具体来说，作者提出了一种分组group的ViT模型，通过对比损失，在一个大规模的图像-文本数据集上与文本编码器共同 阅读全文

摘要： 题意是给一个01序列，允许进行一次操作，任选其中一个子序列，将其循环向右位移一次。之后问能否将这个序列划分为两个不相交的相等的子序列。 首先特判不可能的情况，即0和1的个数为奇数。之后两位两位考虑，假设相邻两位是00或者11，那么两个相等的数分别分给两个子序列即可。如果是01或者10，那么假设a子序 阅读全文

摘要： 摘要 作者首先回顾CLIP，说道使用图像-文本对进行大规模预训练得到的模型可以很容易迁移到下游任务。然后指出目前还没有人做过将从图像-文本对学到的知识应用于密集预测任务的工作。由此引出本文的核心，即作者提出了一个密集预测框架，将图像-文本匹配问题转化为像素-文本匹配问题，利用图像的上下文信息指导语言 阅读全文

摘要： 摘要 本文提出了一种简单有效的连续学习策略，利用了深度模型压缩、关键权重选择和渐进网络扩展的原则并进行整合。 方法的优点：避免遗忘、允许模型扩展，同时可以通过之前的积累建立更好的模型。 动机 作者通过权重修剪、临界权重选择以及渐进网络扩展结合深度模型压缩的思想进行设计，并将其称为CPG。 作者提到正 阅读全文

摘要： Google了一下，发现官网给出了解释：https://www.overleaf.com/learn/latex/Errors/Illegal_unit_of_measure_(pt_inserted) 经过对照，原因就是使用的包subfigure比较老，\begin{subfigure}{0.32 阅读全文

摘要： SSUL: Semantic Segmentation with Unknown Label for Exemplar-based Class-Incremental Learning 论文阅读笔记 摘要 之前对于类增量语义分割的算法无法完全解决导致灾难性遗忘的关键问题：背景漂移以及多标签预测。因此 阅读全文