本博客结合2023年发表的综述文章，对近期一些联邦推荐文章进行总结，综述原文： SUN Z, XU Y, LIU Y, et al. A Survey on Federated Recommendation Systems[J]. 2023.https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.00767 引言 最近，已有许多…

前言： 作为一位编程新手、一把年纪了，最后还要来学习自己唯一感兴趣的专业：计算机科学与应用。感觉自己是比别人慢长了好几年，但是时间有限，还是从c语言入手，开始登封造极的旅程吧。 《C程序设计语言&…

“区块链技术应用”赛项赛卷（食品溯源） ------------------------------------------------------------------模块一------------------------------------------------------------------------ 背景描述 随着消费需求的不断变化，消费者对于食品安全的关注度越来越高，不…

BEWO团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI 兔子通过两只耳朵可以准确感知捕食者的一举一动，造就了不同品种广泛分布在世界各地的生命奇迹；同样人也需要通过双耳沉浸式享受电影视听盛宴、判断驾驶环境和感知周围活动状态。 那应用火爆的diffusion生成模型是否…

工业异常检测评价指标（I-AUROC、PRO等） 浅谈异常检测算法 IM-IAD：工业制造中的工业图像异常检测基准 根据异常数据的类型可以分为数字、文本、图像、视频。根据领域不同可分为工业异常检测、医疗异常检测、日志异常检测等。 工业场景下的异常…

AnomalyGPT: Detecting Industrial Anomalies using Large Vision-Language Models 中科院 Large Vision-Language Models (LVLMs) such as MiniGPT-4 and LLaVA have demonstrated the capability of understanding images and achieved remarkable performance in various v…

CVPR DeSTSeg用于异常检测的分割引导的教师-学生降噪EfficientAD毫秒级延迟的准确视觉异常检测VAND零次异常检测第一名和少次异常检测第四名WinCLIP零次/少次异常分类和分割SimpleNet用于图像异常检测和定位的简单网络Multimodal Industrial Anomaly Detection via Hybrid Fus…

代码：https://github.com/zhilin007/FFA-Net 目录 1. 摘要2. 网络结构2.1 Feature Attention(FA)Channel Attention(CA)Pixel Attention(PA) 2.2 Basic Block Structure2.3 Group Architecture and Global Residual Learning2.4 Feature Fusion Attention 3. 损失函…

头部姿态论文阅读笔记1：FSA-Net (一) 术语：(二) FSA-Net 论文理解：1. 头部姿态检测：2. SSR-Net-MD:3. FSA-Net：4. scoring function：5. 结果： (三) 代码：1. 预处理模块：2…

在控制类上输入RequestMapping注解添加模块名前缀时jsp中请求地址需要加入项目名才能访问到控制方法

按照SpringMVC规则，无法打开对应的http://localhost:8080/springmvc_day01/user/save 经检查，发现Tomcat配置的Dependencies中，配置了项目的web包 改成war包再重启就能打打开了。

Few-shot目标检测（FSOD）旨在在有限标注实例的情况下检测新颖对象，在近年取得了显著进展。然而，现有方法仍然存在偏见表示问题，特别是在极低标注情况下的新颖类别。在微调过程中，一种新颖类别可能会利用来自…

异常检测 Anomaly Detection 工业异常检测在业界和学界都一直是热门，近期其更是迎来了全新突破：与大模型相结合！让异常检测变得更快更准更简单！比如模型AnomalyGPT，它克服了以往的局限，能够让大模型充分理…

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达 来源：3D视觉工坊 添加小助理：dddvision，备注：方向学校/公司昵称，拉你入群。文末附行业细分群 扫描下方二维码，加入…

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸博主主页： Yaoyao2024往期回顾： 【计算机系统架构】从0开始构建一台现代计算机|二进制、布尔运算和ALU|第2章每日一言🌼: 今天不想跑，所以才去跑&…

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸博主主页： Yaoyao2024往期回顾： 【论文精读】上交大、上海人工智能实验室等提出基于配准的少样本异常检测框架超详细解读（翻译＋精读）每日一…

摘要 本文为少样本异常检测（FSAD），这是一种实用但尚未被研究的异常检测（AD），少样本意味着在训练中只为每个类别提供有限数量的正常图像。 现有的少样本异常检测的研究主要使用的是 一类别一模型 学习范式…

小样本异常检测FSAD，一种适用于标注数据稀缺情况下的异常检测技术。在仅有少量标注数据的情况下，它比传统方法更能提高准确性和效率，是工业监控、医疗诊断等领域的关键技术。 目前FSAD还存在很多问题等我们解决，不过换个思路想&a…

Registration based Few-Shot Anomaly Detection paper:https://arxiv.org/abs/2207.07361 code:https://github.com/MediaBrain-SJTU/RegAD 摘要 目前为止，现有的FSAD研究遵循标准AD使用的每类别一个模型的学习范式，并且尚未探索类别间的共性。受人类…

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