1 简介 文本生成是自然语言处理中一个重要的研究领域,具有广阔的应用前景.当前主流的用来进行文本生成的模型主要是Seq2Seq模型,通常利用maximum likelihood和teacher forcing进行训练,生成文本的质量也大都通过validation perplexity来衡量. 目前的文本生成模型也存在着一些问题,其对于perplexity的优化来说效果可能很好,但却不能保证生成质量足够好的文本,因为其并没有针对输出明确定义一个损失函数来提高结果质量.而本文对此做了改变,选择用GA…

CVPR2020论文解读:OCR场景文本识别 ABCNet:  Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network∗ 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10200.pdf 摘要 场景文本的检测与识别越来越受到人们的关注.现有的方法大致可以分为两类:基于字符的方法和基于分割的方法.这些方法要么代价高昂,要么需要维护复杂的管道,这通常不适合实时应用.在这里,我们提出了自适应贝塞尔曲线网络(AB…

[抓取]6-DOF GraspNet 论文解读 [注]:本文地址:[抓取]6-DOF GraspNet 论文解读 若转载请于明显处标明出处. 前言 这篇关于生成抓取姿态的论文出自英伟达.我在读完该篇论文后我简单地对其进行一些概述,如有错误纰漏请指正! 论文概要 生成抓握姿势是机器人物体操纵任务的关键组成部分. 在本工作中,作者提出了抓取生成问题,即使用变分自动编码器对一组抓取进行采样,并利用抓取评估器模型对采样抓取进行评估和微调细化. 抓取采样器和抓取refine网络都以深度相机观察到的三维点云…

CVPR2020论文解读:CNN合成的图片鉴别 <CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now> 论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.11035 代码链接:https://peterwang512.github.io/CNNDetection/ 该文章被CVPR2020录用,Arxiv公开于2019年12月,作者来自 UC Berkeley 和 Adobe Research. CNN 生成…

点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lu_DeepVCP_An_End-to-End_Deep_Neural_Network_for_Point_Cloud_Registration_ICCV_2019_paper.…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等等.CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文,从另外的视角分析和研究self-supervised learning问题.两篇paper名字分别是:Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learnin…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上) 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息,同时之前大量的研究已经解决了许多问题.所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning,许多顶会包括ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV相继出现一些不错的paper和研究工作. 这里主要关注Unsupervised learning一类特定的方法:Self-supervised learning(自…

摘要:在此解决方案中把表格识别分成了四个部分:表格结构序列识别.文字检测.文字识别.单元格和文字框对齐.其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的,文字检测模型用到的是PSENet,文字识别用到的是Master模型. 本文分享自华为云社区<论文解读二十八:表格识别模型TableMaster>,作者: cver. 1. 概述 在表格识别中,模型一般先回归出单元格的坐标,然后再根据单元格的坐标得到表格的行列信息.对于有表格线的场景,模型可以比较准确地获取单元格坐标,进而可以利用单元格坐…

论文题目:<Structural Deep Network Embedding>发表时间:  KDD 2016 论文作者:  Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址:  DownloadGithub:      Go1.Go2 ABSTRACT Motivation 由于底层网络结构复杂,Shallow model 无法捕捉高度非线性的网络结构,导致网络表示次优. 因此,如何找到一种能够有效捕捉高度非线性网络结构并保留全局和局部结构的方法是…

NLP论文解读 原创•作者 | 小欣   论文标题:PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.09895.pdf 代码:https://github.com/hy-struggle/PRGC 1.前言 1. 论文的相关背景 关系抽取是信息抽取和知识图谱构建的关键任务之一,它的目标是从非结构化的…