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Tsunami: A Learned Multi-dimensional Index for Correlated Data and Skewed Workloads 论文解读(VLDB 2021) 本篇博客是对发表在2021 VLDB上的# Tsunami: A Learned Multi-dimensional Index for Correlated Data and Skewed Workloads的解读,原文链接为Tsunami: A Learned Multi-dimensional…
Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021) 本篇博客是对Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文的解读.原文链接为p1950-liu.pdf (vldb.org) 本文设计一种基于集成深度神经网络的基于查询的选择度估…
首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y…
NIPS2018最佳论文解读:Neural Ordinary Differential Equations 雷锋网2019-01-10 23:32     雷锋网 AI 科技评论按,不久前,NeurIPS 2018 在加拿大蒙特利尔召开,在这次著名会议上获得最佳论文奖之一的论文是<Neural Ordinary Differential Equations>,论文地址:https://arxiv.org/abs/1806.07366.Branislav Holländer 在 towards…
CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要: 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点,而又关键的技术.过去的研究主要集中在,将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中,来训练常用的表现形式.但是,仅仅训练这些常用的特性,意味着会丢失大量的信息,降低特征显著性的上限. 本文中,通过推荐一个新的特定跨模态特征转换算法(称为c…
CVPR2020论文解读:3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第一. 摘要 提出了一种新的高性能的三维目标检测框架:点体素RCNN(PV-RCNN),用于从点云中精确检测三维目标.该方…
可视化反投射:坍塌尺寸的概率恢复:ICCV9论文解读 Visual Deprojection: Probabilistic Recovery of Collapsed Dimensions 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Balakrishnan_Visual_Deprojection_Probabilistic_Recovery_of_Collapsed_Dimensions_ICCV_2019_paper…
从单一图像中提取文档图像:ICCV2019论文解读 DewarpNet: Single-Image Document Unwarping With Stacked 3D and 2D Regression Networks 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Das_DewarpNet_Single-Image_Document_Unwarping_With_Stacked_3D_and_2D_Regressio…
A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读(SIGMOD 2021) 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation的一些重要idea的解读,原文连接为:A Unified Deep Model of Learning f…