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MultipleViewGeometryTransformersfor3DHumanPoseEstimationlink时间：CVPR2024机构：UniversityofToronto&&SoutheastUniversity&&MicrosoftResearchAsiaTL;DR提出一种基于Transformer端到端3DHumanPoseEstimation方法MVGFormer，核心模块是geometry与appea

我们采用以下六个分类标准：研究重点：这个标准突出了研究的核心目标。网络表示学习旨在找到有效的方法，将复杂的网络结构表示在低维空间中，使其更易于分析并在机器学习任务中使用。例如，Kipf和Welling[7]引入了图卷积网络(GCN)用于静态图上的半监督分类，而Nguyen等人[1

本文是LLM系列文章，针对《EfficientPruningofLargeLanguageModelwithAdaptiveEstimationFusion》的翻译。基于自适应估计融合的大型语言模型的高效修剪摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要大型语言模型（LLM）已经成为许多生成下游任务的关键，这

学习时间：11.13-11.19一、完成内容学习方面：1.看论文《Global-to-LocalModelingforVideo-based3DHumanPoseandShapeEstimation》以及代码实现，做ppt。2.以及关于形变图卷积的论文《DeformableGraphConvolutionalNetworks》和它的应用《Deformablegraphconvolutiona

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Abstract背景：thedefactostandardtoassessthequalityofDNNsintheindustryistochecktheirperformance(accuracy)onacollectedsetoflabeledtestdatatestselectioncansavelaborandthenbeusedtoassessthemodel前提：themodelshouldhav

0写在前面只有走在路上，才能摆脱局限、摆脱执着，让所有的选择、探寻、猜测、想象都生机勃勃。——余秋雨《文化苦旅》1基本介绍跟踪雷达：雷达参数估计：准确度、精度和分辨率：2ObservableEstimationObservableAccuracy：LimitationsonRangeEstimation：Theoreticalvs.PracticalAc

目录概MotivationRealNVPCouplinglayersDinhL,Sohl-DicksteinJ.andBengioS.Densityestimationusingrealnvp.ICLR,2017.概一种可逆的flow,感觉很diffusion已经非常非常像了.果然,伟大的成果从来不是一蹴而就的.Motivation\(x\)是原始数据,\(z\)

目录概符合说明Motivation优化目标代码GuptaU.,FerberA.M.,DilkinaB.andSteegG.V.Controllableguaranteesforfairoutcomesviacontrastiveinformationestimation.AAAI,2021.概本文提出了一种类似InformationBottleneck的方式用于保证两个群体的fairn

SoftwareeffortestimationintroductionDelayestimationuntillateintheprojectBaseestimatesonsimilarprojectsthathavealreadybeencompletedUs

本文的主要思想就是对heatmap图进行一个权重缩放。weight是作者提出的一个思路让模型将低输出值的位置加大权重，高输出值给予小权重，低输出值给与大全中。scaled_gt就是scale

注：刚入门depthestimation，这也是以后的主要研究方向，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。1.论文简介论文题目：RA-Depth:ResolutionAdaptiveSelf-SupervisedM

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