随笔分类 - Paper读读读!
摘要：如何掌握好图像分割算法？值得你看的技术综述 转自有三AI-如何掌握好图像分割算法？值得你看的技术综述
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摘要：Transformer 中的 attention 转自Transformer中的attention，看完不懂扇我脸 大火的transformer 本质就是： *使用attention机制的seq2seq。* 所以它的核心就是attention机制，今天就讲attention。直奔代码VIT-pyto
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摘要：ICLR 2022 | 超越Focal Loss！PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！ 转自ICLR 2022 | 超越Focal Loss！PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！
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摘要：注意力Attention机制! 一 综述 | 计算机视觉中的注意力机制 转自综述| 计算机视觉中的注意力机制 paper https://github.com/MenghaoGuo/Awesome-Vision-Attentions 11月16日，清华大学计图团队和南开大学程明明教授团队、卡迪夫大学
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摘要：Segmation Model 结构-代码 Deeplab系列 DeepLabV1 作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题，因为它具有很好的平移不变性（空间细节信息已高度抽象），但是DCNNs很难处理像素级别的
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摘要：MA-Net: A Multi-Scale Attention Network for Liver and Tumor Segmentation we propose a novel network named Multi-scale Attention Net (MA-Net) by introd
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摘要：Unet-Paper List 1.Paper List U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Seg
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摘要：论文解读-RRU-Net: The Ringed Residual U-Net for Image Splicing Forgery Detection Abstract The proposed RRU-Net is an end-to-end image essence attribute se
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摘要：论文解读-Image splicing forgery detection combining coarse to refined convolutional neural network and adaptive clustering Abstract This paper proposes a s
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摘要：论文解读-Image Splicing Localization Using A Multi-Task Fully Convolutional Network (MFCN) 论文链接：TransForensics: Image Forgery Localization with Dense Self
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摘要：LaTeX常用链接与资料 转自博客园作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 软件安装 LaTex 论文排版(1): Win10 下 LaTex所需软件安装 (Tex live 2018 + Tex studio)_TechArtisan6
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摘要：快速入门使用tikz绘制深度学习网络图:hocho: 本文主要介绍最最最基础的tikz命令和一些绘制CNN时需要的基础的LaTeX知识，希望能在尽可能短的时间内学会并实现使用tikz这个LaTeX工具包来绘制卷积神经网络示意图。 1. overleaf平台 在电脑上安装过LaTeX都知道，LaTeX
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摘要：DOA-GAN论文解读 Insight 提出了基于双阶注意力的 GAN 用于检测和定位图像中的 copy-move 操作。 1st-order注意力模型提取篡改区域注意力图，2nd-order注意力模型提取图像中的像素依赖。两个注意力图提供更具判别性的特征用于 copy-move 的检测和定位。 M
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摘要：论文解读-TransForensics: Image Forgery Localization with Dense Self-Attention 论文链接：TransForensics: Image Forgery Localization with Dense Self-Attention 翻译
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摘要：VAE大总结 三篇文章均转自苏剑林苏神的文章，其个人主页在此 (一) VAE慢谈 这一部分我们先回顾一般教程是怎么介绍 VAE 的，然后再探究有什么问题，接着就自然地发现了 VAE 真正的面目。 经典回顾 首先我们有一批数据样本 {X1,…,Xn}，其整体用 X 来描述，我们本想根据 {X1,…,X
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摘要：Paper-Paper Forgeries Image Detection Hybrid LSTM and Encoder–Decoder Architecture for Detection of Image Forgeries Hybrid LSTM and Encoder–Decoder Ar
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摘要：Generate Fake Image and Detection Generate Fake Image 【深圳大学】深度文档图像伪造 Zhao, C. Chen and J. Huang, “Deep Learning-based Forgery Attack on Document Image
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摘要：DeepFake Detetion综述 综述一：DeepFake生成与防御研究入门 转自公众号【隐者联盟】DeepFake生成与防御研究入门 DeepFake（深度伪造）是英文“Deep Learning”和“Fake”的混成词，专指基于人工智能的人体图像合成技术，这是维基百科对Deepfake的基
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摘要：Image Inpainting 必读papers 要搭建自己脑海里的关于Image Inpainting的论文树，知道每一篇paper的insight，尽可能多的去理解。 2016年 开山之作《Context-Encoders:Feature Learning by Inpainting》 lin
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