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深度学习编译技术的现状和未来 （陈天奇） 深度学习编译技术的一些思考（五） 深度学习编译技术的一些思考（六） 阅读全文
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通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost （强烈推荐，该文中详细清晰的介绍了决策树、集成学习、Boosting、Bagging、Adaboost、GBDT、xgboost） Adaboost，按分类对错，分配不同的weight，计算cost function时使用这些weight，从而让“错分的 阅读全文
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自动驾驶行为预测综述（一） 自动驾驶近期行为预测和规划的一些文章介绍（上） 行人的行为意图建模和预测(下) 阅读全文
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知乎：介绍几篇incremental/continual/lifelong learning的综述论文 知乎：continual learning summary （稍差） 增量学习小综述 一文带你详尽 Lifelong Learning —— 终生学习 中文论文：连续学习研究进展 IROS 201 阅读全文
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MAE的网络结构如上图所示，它是一个非对称的Encoder-Decoder架构的模型，非对称性主要体现在两点： 1. Encoder和Decoder都是Transformer结构，但是Decoder在深度和宽度上都比Encoder小很多； 2. Encoder仅将未被掩码的部分作为输入，而Decod 阅读全文
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transformer综述汇总与变形分析 （这个汇总记录了多篇transformer综述，写的很好，推荐） 下面的一个related work总结也写的很好，摘自：PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer 阅读全文
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论文标题：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows swin transformer的主要有特点有三个： 第一，把图像划分为一个个窗口，只在窗口内部计算self-attention。这样带来的优势是， 阅读全文
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DOG算子 阅读全文
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低通滤波和高通滤波 【参考：图像处理之高通滤波及低通滤波】 低通滤波和高通滤波需用到傅里叶变换知识，可参考这里。 图像在频域里面，频率低的地方说明它是比较平滑的，因为平滑的地方灰度值变化比较小，而频率高的地方通常是边缘或者噪声，因为这些地方往往是灰度值突变的。示例： 在图像的频域图中，靠近中心的是低 阅读全文