目录 细粒度分类综述 论文一 Learning to Navigate for Fine-grained Classification （ECCV2018 from PKU） 1. Abstract 2. Architecture 3. Experiment 4.conclusion 论文二：Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-graine…

Fine-grained Detection —— CAP（2022.02.23） 1. Integral Regions2. Context-aware attention3. My Thinking3.1. IR部分3.2. CAP部分 4. My Summary 文章：Context-aware Attentional Pooling (CAP) for Fine-grained Visual Classificatio…

【补充精读】Supplement for “ Fine-Grained Face Swapping via Regional GAN Inversion” 0、前言1. Shape Swapping Details2. Loss Functions2.1 Pixel-wise reconstruction loss.2.2 Multi-scale LPIPS loss.2.3 Multi-scale face inversion loss.2.4 Adversarial loss.3.…

Fine-grained Detection —— LIO（2022.02.18） 1. Object-Extent Learning Module2. Spatial Context Learning Module3. My Thinking3.1. OEL部分3.2. SCL部分 4. My Summary 文章：Look-into-Object: Self-supervised Structure Modeling fo…

Fine-grained Detection —— DCL（2022.02.18） 1. Region Confusion Mechanism2. Region Alignment Network3. My Thinking3.1. RCM部分3.2. RAN部分 4. My Summary 文章：Destruction and Construction Learning for Fine-grained Image Reco…

文章目录 基础信息Abstract1 Introduction2 Related Work3 Noisy Fine-Grained Data3.1 Categories3.2 Images from the Web ： Web 数据的获取方式 4 Data via Active Learning5 Experiments6 Discussion 基础信息 The Unreasonable Effectiveness of Noisy Data f…

EMNLP2021 目录 IntroductionProblem FormulationC2F FrameworkInitial Fine-grained Weak SupervisionTailored Language Model TrainingHierarchy-Aware RegularizationPseudo Training Data Generation, Text Classifier, & Weak Supervision UpdateExperiments参考文献…

AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks 一、摘要二、AttnGAN优势三、两大核心四、架构分析注意力生成网络注意力模型 F a t t n ( e , h ) F^{attn}(e,h) Fattn(e,h)损失函数 DAMSM文本编码器图像编码器注意力驱动…

Selective Sparse Sampling for Fine-grained Image Recognition 文章目录 Selective Sparse Sampling for Fine-grained Image Recognition参考IntroductionRelated WorkMethodologyModel StructureClass Peak ResponseLearning Sparse Attention & Selective SamplingFin…

论文标题 《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》 作者 魏秀参，旷世研究院 初读 摘要 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的…

Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware 学习用低成本硬件进行精细双手操作 这是ALOHA 翻译，别搞混了。 Mobile ALOHA 论文翻译，请移步：Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Tel…

发表时间：2023年11月16 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.15200 项目地址：https://github.com/xinyu1205/recognize-anything Recognize Anything Plus Model（RAM），这是一种有效利用多粒度文本监督的开…

一、摘要 本文提出了一个单阶段模型，该模型利用空洞卷积的密集组合来获得更大更有效的感受野。得益于该网络的特性，我们可以更容易地从不完整的图像中恢复出大面积的区域。为了更好地训练这个高效的生成器，除了经常使用的VGG特征匹配损失外&…

最近在研究细粒度，看了很多文章，想做一个总结。后续会继续补充研究的进展。 目录 一：细粒度（fine-grained）的概念 二：常用的细粒度分类训练和测试的数据集： 三：细粒度近些年的论…

文章目录 一、CAS是什么二、CAS 可以解决什么问题三、CAS实现原子操作的问题 一、CAS是什么 CAS的全称为compare and swap 或者compare and exchange,意思为比较和交换。CAS流程如下： 假设我们有一个共享变量i，初始值为0。我们现在要对i进行加1的操作…

上文讲了CAS客户端，本文记录CAS Server的搭建步骤。 CAS Server的版本一定要选好，我选的是CAS5.3，Java版本用的8，目前最新的CAS6.5的Java版本最低是11了。 CAS4.x的server是基于Spring的,模版引擎使用的是JSP。 CAS5.x使用的是…

CAS底层原理 概念 CAS的全称是Compare-And-Swap，它是CPU并发原语，，，比较并交换 它的功能是判断内存某个位置的值是否为预期值，如果是则更改为新的值，这个过程是原子的 CAS并发原语体现在Java语言中就是…

使用CAS4实现单点登录后，还要求无论请求的service是什么，都跳转到固定的URL上。 分析登录成功后springmvc的流程是怎么做的，应该就能实现上述目的。所以，就开始了辛苦的源代码跟踪和阅读之旅。 首先想到的就是从login-webflow.x…

CAS最基本的协议过程： 名词解释 Ticket Grangting Ticket(TGT) ： TGT是CAS为用户签发的登录票据，拥有了TGT，用户就可以证明自己在CAS成功登录过。TGT封装了Cookie值以及此Cookie值对应的用户信息。用户在CAS认证成功后&#xff0c…

文章目录 1、什么是CAS？2、CAS实现原子操作的3大问题？3、Unsafe类4、AtomicReference5、CAS——自旋锁 1、什么是CAS？ CAS的全称是 Compare And Swap（比较再交换，确切一点称之为：比较并且相同再做交换&…