随笔分类 - Paper读读读!
摘要：带着问题读论文： 1、这篇论文解决了什么问题，动机是什么 2、神经网络结构是如何去构建的 3、模型训练的输入是什么，输出是什么，训练集是什么，如何进行训练，有监督还是无监督 4、模型推理的过程是什么，输入输出是什么 5、如何判别这个模型有效，在哪个方面（哪种数据集上）有效 鲁棒性 《NIS： A S
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摘要：带着问题读论文： 1、这篇论文解决了什么问题，动机是什么 2、神经网络结构是如何去构建的 3、模型训练的输入是什么，输出是什么，训练集是什么，如何进行训练，有监督还是无监督 4、模型推理的过程是什么，输入输出是什么 5、如何判别这个模型有效，在哪个方面（哪种数据集上）有效
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摘要：Diffusion Models：生成扩散模型
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摘要：Image-to-Image papers A collection of image-to-image papers. Papers are ordered in arXiv first version submitting time (if applicable). Feel free to s
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摘要：不要慌，我有亿点小建议，万字长文! > 不要慌，我有亿点小建议，万字长文! Part3 观点篇 0x00：招聘方希望从校招招到什么样的同学 不管是眼下的寒冬还是前些年的盛世，大厂的对校招同学的期望从未变过：我们始终想招具有快速成长潜力的同学。这是核心逻辑和第一优先级，因此这也就规定了你的目标：成为一
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摘要：awesome-Diffusion Reading list for research topics in Diffusion models. We list the most popular methods for Diffusion models, if we missed something,
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摘要：扩散模型最新找工作Cold Diffusion：不再依赖高斯噪声
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摘要：基于可逆神经网络的图像隐藏技术 (ICCV 2021) - HiNet: Deep Image Hiding by Invertible Network 89-112 分钟 HiNet: Deep Image Hiding by Invertible Network [pdf] [github] F
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摘要：文件更小，质量更高，大火的Stable Diffusion还能压缩图像？ 代码：code
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摘要：深度学习论文精读[3]：SegNet 在场景理解（Scene understanding）和自动驾驶（Autonomous driving）等应用领域，仅关注分割精度并不能满足应用需要，更应该关注模型推理速度和内存占用等性能。在编解码分割框架上，不同的方法在编码器上一般都是大同小异，但在上采样解码器
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摘要：本文来源：https://github.com/MLNLP-World/Paper-Writing-Tips Paper Writing Tips 项目动机/ 写前必看/ 终稿必查/ 百家之言/ 组织者列表/ 贡献者列表 项目动机 很多初学者同学在投稿的时候经常会出现一些共有的小错误，为了节省大家的
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摘要：Detection of GAN-generated Fake Images over Social Networks 笔记 论文题目 通过社交网络检测GAN生成的伪造图像 年份 2018 出处 IEEE Conference on Multimedia Information Processing
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摘要：论文解读《Image Splicing Detection and Localisation using EfficientNet and Modified U-Net Architecture》 平平无奇的论文，把我想到的idea的一部分给做了。 Abstract We propose a trans
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摘要：CVPR 2022 | 武大&京东提出：使用Transformer的端到端弱监督语义分割
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摘要：论文解读-《Deep Image Blending》 宾夕法尼亚大学 Lingzhi Zhang Tarmily Wen Jianbo Shi 首先区分一下图像混合和图像和谐： 图像混合的目的是解决前景和背景之间的非自然边界，使前景与背景无缝混合。 图像协调的目的是调整前景的颜色和照明统计数据，使其
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