最后本文进行了如下对比实验,baseline 模型设置如下(图片来源原论文): 我们可以看到,实验为了减小 value decompostion 带来的误差,显式加入了通信模块,并分为高层通信以及低层通信(低层通信其实是互相共享局部观察),不同 baseline 具体网络结构以及部分实验结果对比如下图所示(图片来源原论文): 论文标题:QMIX: Monotoni...
如果有多个组,就在X轴增加柱子 下面这个柱状图也是论文常见的,不同的是X轴上每个组里用了不同的动物模型,所以同一组的紧靠一起。柱子上的散点代表组内每一个具体的数据,这种表达与上面两幅图相比,除了能看出均值、标准差(误)以外,还能直观反映数据分布特征。柱子上方的ns表示无统计学意义,***表示有统计学意义。
总体来说,这篇论文对适配预训练模型到生成任务的问题给出了新的视角,提出的ViECap方法展现了强大的迁移适应能力,为后续在这个方向的研究奠定了基础。但也还有一些可以改进的空间,需要后续的研究来进一步探索。 6. 结论 这篇论文提出的ViECap方法最大的优点在于展现了从已见域到未见域的强大迁移能力。通过实体感知的...
论文解读:《Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition》(HRNet) 1.网络架构特点 2.网络架构与已有研究的对比 一、HRNet网络架构说明 1.并行多分辨率的策略 2.分辨率拓展时机 3.跨分辨率融合/聚合方式 4.head输出多样化 二、HRNet网络复现代码讲解 1.导入依赖 2.构建占位符 3.建立基本的3x...
DCGAN 论文简单解读 DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络)。是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:...
过去十年中,对可持续性探索的进展导致了对可持续供应链各个方面的理解越来越重视。供应链的特征是复杂的,由不同的参与者组成,并跨越不同的层次和不同的地理区域;因此,不同地区之间的差异对可持续性构成了严重的挑战。
大数据经典论文解读 - Dremel Dremel 列式存储 Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets Dremel: A Decade of Interactive SQL Analysis at Web Scale 开源项目:Parquet Hive通过分区分桶加快了扫描速度,但这还不够快。MapReduce处理数据的方式就是简单的将数据扫描一遍。Hive等格式存储数据的方式都是“...
经典神经网络论文超详细解读(五)——ResNet(残差网络)学习笔记(翻译+精读+代码复现) 前言 《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文是何恺明等大佬写的,在深度学习领域相当经典,在2016CVPR获得best paper。今天就让我们一起来学习一下吧!
【个人观点:快速移动目标的检测,其实YOLO v4就已经做的非常好了,速度和准确性都很高。不过,本篇论文中的算法SiamMOT仍然值得我们好好研究一番。】 第三部分:Related work 1. Siamese trackers in SOT (单目标跟踪的连体跟踪器) SOT(Single object tracking)通常是指对第一帧图片中感兴趣目标的跟踪,SOT通常会为...