论文理解报告格式

参考文献的类型 参考文献(即引文出处)的类型以单字母方式标识,具体如下: M——专著 C——论文集 N——报纸文章 J——期刊文章 D——学位论文 R——报告 对于不属于上述的文献类型,采用字母“Z”标识. 对于英文参考文献,还应注意以下两点: ①作者姓名采用“姓在前名在后”原则,具体格式是: 姓,名字的首字母. 如: Malcolm Richard Cowley 应为:Cowley, M.R.,如果有两位作者,第一位作者方式不变,&之后第二位作者名字的首字母放在前面,姓放在后面,如:Frank

论文的一般格式.国家为统一论文的撰写和编辑的格式,以便利信息的收集.存储.处理加工.检索利用.交流和传播,实行了国家标准GB7713-87,规定了科技报告.学位学术论文的编写格式. 标准明确规定:论文.报告由前置部分与主体部分两部分组成.同时规定:报告.论文的章.条.款项采用阿拉伯数字分级编号. 论文实际上重点包含8个必要的组成部分.前置部分包括:题名.作者.摘要和关键词.主体部分包括:引言.正文.结论和参考文献. 1.题名,又称题目.要求准确.简明.醒目.规范. 2.作者.在论文题名的下方.一

     这是Kaihua Zhang发表在ECCV2012的paper,paper的主题思想是利用满足压缩感知(compressive sensing)的RIP(restricted isometry property)条件的随机测量矩阵(random measurement matrix)对多尺度(multiple scale)的图像特征(features)进行降维,然后通过朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifier)对特征进行分类预测目标位置.   首先介绍下paper

[论文理解]关于ResNet的理解 这两天回忆起resnet,感觉残差结构还是不怎么理解(可能当时理解了,时间长了忘了吧),重新梳理一下两点,关于resnet结构的思考. 要解决什么问题 论文的一大贡献就是,证明了即使是深度网络,也可以通过训练达到很好的效果,这跟以往的经验不同,以往由于网络层数的加深,会出现梯度消失的现象.这是因为,在梯度反传的时候,由于层数太深,传递过程又是乘法传递,所以梯度值会越乘越小,梯度消失在所难免.那么怎么才能解决这个问题呢?resnet提供了很好的思路. 怎么解决

[论文理解] CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 简介 首先这是一篇anchor free的文章,看了之后觉得方法挺好的,预测左上角和右下角,这样不需要去管anchor了,理论上也就w*h个点,这总比好几万甚至好几十万的anchor容易吧.文章灵感来源于Newell et al. (2017) on Associative Embedding in the context of multi-person pose estimation

组员:曾文丽.倪元元.杨顼 时间:2020/4/15 1.背景 机器学习系统需要对自己所做的行为进行解释,然而在许多领域中表现最好的模型却是黑盒模型,它的重点在于了解固定模型如何导致特定预测,本文中主要是通过学习算法返回训练数据,最终得到模型参数,而在这儿需要对训练点进行考虑,所以使用了影响函数来对最小训练点进行提取,查看模型参数的变化,评估各种训练的干扰效果. 2.论文简介 论文主要是想通过学习算法跟踪模型的预测并返回训练数据来训练样本对决策的影响,找出某个决策影响最大的训练样本,大体上是通过

<pre name="code" class="python">在很多时候,例如写论文,例如写报告,例如做ppt,都需要花很多很多曲线图,让人家信服 毕竟数据可视化是人的本能. 假如读者您很不幸,像我一样不会用matlab之类的东西画图或者没办法用matlab画图,那么可以稍微关注一下python,因为python里面有很强大的库matplotlib,让用户直接用terminal就可以做大部分matlab画图能做的事情. matplotlib的安装,可以

Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation 概括 这是一篇2016年的目标检测的文章,也是一篇比较经典的目标检测的文章.作者介绍到,现在表现最好的方法非常的复杂,而本文的方法,简单又容易理解,并且不需要大量的训练集. 文章的大致脉络如图. 产生region proposal 文章提到了滑窗的方法,由于滑窗的方法缺点非常明显,就是每次只能检测一个aspect ratio,所以确

一.R-FCN初探 1. R-FCN贡献 提出Position-sensitive score maps来解决目标检测的位置敏感性问题: 区域为基础的,全卷积网络的二阶段目标检测框架: 比Faster-RCNN快2.5-20倍(在K40GPU上面使用ResNet-101网络可以达到 0.17 sec/image); 2. R-FCN与传统二阶段网络的异同点 图1 R-FCN与传统二阶段网络的异同点相同点:首先,两者二阶段的检测框架(全卷积子网络+RoI-wise subnetwork); 其次两