Записная книжка

Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети и т.п.

arXiv:2006.16471v2 Детектирование объектов под дождем для автомобильных автопилотов.
arXiv:2006.09845 Серия фотографий для улучшения очень темных изображений
arXiv:2003.02874v1 Оптимизация квантизации в JPEG кодеке для классификационных сетей
arXiv:2007.07247 Детектирование по нескольким камерам, с проектированием особенностей
arXiv:2007.09163 Нейронная сеть с вейвлет преобразованием для удаления дождя.
arXiv:2007.05471 Перенос геометрического стиля
arXiv:1904.08408 Быстрое детектирование объектов на сжатых jpeg изображениях
ICLR 2018 Быстрые нейронные сети на сжатых jpeg изображениях
arXiv:1708.02002 Фокусировка функции потерь при детектировании объектов (RetinaNet)
arXiv:1807.03247 Свёрточный координатный слой
arXiv:1607.00653 node2vec Масштабируемое обучение выделения особенностей для графов
arXiv:1911.06217 Пример использования node2vec для датской дорожной сети
arXiv:1712.07629 Поиск особых точек и их дескрипторов - обучение без учителя.
arXiv:1905.03561 D2-Net. Свёрточная нейронная сеть, для одновременного поиска и описания особых точек.
arXiv:2004.01673 S2DNet. Sparse-to-dense матчинг особых точек.
arXiv:2005.13605 D2D. Выделение ключевых точек Сначала описать потом детектировать.
arXiv:1804.00607 MegaDepth: Обучение предсказателя глубины по одной фотографии, на картинках из интернета
arXiv:2003.07064v2 Про инвариантность к сдвигам свёрточных сетей.
arXiv:1906.05909 Self-attention (cамовнимание?) в моделях компьютерного зрения
arXiv:2010.11929 Изображения как набор слов 16 х 16.
arXiv:1410.5401 Нейронная машина Тьюринга.
arXiv:2003.08934 NeRF. Представление сцен в виде нейронных полей излучения для синтеза изображений
arXiv:2104.07659 GANcraft. 3D рендеринг Minecraft миров, обучение без учителя
arXiv:2104.06405 BARF. Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields
arXiv:1612.01022 Предсказание пробок на дорогах, используя пространственно-временную корреляцию и гибридный фреймворк глубокого обучения.
arXiv:1612.08083 Управляемый линейный модуль (Gated Linear Unit).
arXiv:1609.02907 Полуавтоматическое обучение классификатора с свёрточными сетями на графах.
arXiv:1606.09375 Свёрточные нейронные сети на графах с быстрыми локализованными спектральными фильтрами.
arXiv:1709.04875 Пространственно-временные свёрточные сети на графах. Фреймворк глубокого обучения для предсказания дорожного трафика
2018-04 Двойная свёрточная сеть на графе для полуавтоматической классификации
arXiv:1704.03165 struc2vec. Представление вершин графа на основе структурной идентичности
arXiv:1503.02531 Передача знаний в нейронной сети
arXiv:1902.03393 Улучшение передачи знаний с использованием ассистента учителя
arXiv:1706.00384 Глубокое взаимное обучение
arXiv:1812.11118 Согласование современной практики машинного обучения и компромисса между смещением и дисперсией.
arXiv:1912.02292 Глубокий двойной спуск - где большие модели и большие данные вредят.
arXiv:2203.08124 Можно ли дважды натренировать одну и ту же нейронную сеть? Исследование воспроизводимости и двойного спуска с точки зрения границы решения
arXiv:2008.05258 Управляемая совместная тренировка для попиксельного полуконтролируемого обучения.
arXiv:1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection