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2018 年 12 月 21 日，ICLR 2019 论文接收结果揭晓。据统计，ICLR 2019 共收到 1591 篇论文投稿，相比去年的 996 篇增长了 60%。ICLR 2019 共接收论文 500 篇，其中 oral 论文 24 篇、poster 论文 476 篇。
图像由像素组成，每个像素都有一种颜色，包括黑色和白色。色调映射是一种数字图像处理技术，用于修改像素的色调值。换句话说，色调映射包括调整具有高动态范围的图像的色调值，以便可以在数字显示器上查看。它会缩小动态范围，同时尝试保留原始图像的外观。因此，色调映射应用于 HDR 图像，以揭示其完整细节并赋予其动态扭曲和逼真的外观。
Generalizing to the Open World Deep Visual Odometry with Online Adaptation
机器之心发布 机器之心编辑部 在本文中，嬴彻科技首席技术官（CTO）杨睿刚博士就被本届大会被收录的 5 篇论文为大家带来解读。 一年一度的 CVPR 2021 正如火如荼地在线上举行，来自全球的逾 7,000 位学者通过线上网络分享和交流计算机视觉和人工智能领域的前沿研究。 嬴彻科技首席技术官（CTO），杨睿刚博士，就被本届大会收录的 5 篇论文为大家带来一一解读。此外，作为 CVPR 2021 大会程序主席（Program Chair），他也分享了对今年的大会论文投稿数、接收率、论文质量等方面的看法。 这
论文链接：http://proceedings.mlr.press/v80/wang18k.html
算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。刚刚开始时候，飞蛾和火焰位置是一致的；以螺旋线方程更新飞蛾位置，接着以飞蛾位置计算火焰位置，再对火焰位置进行筛选，选出最优，不断重复迭代这个过程，得到的最优解位置就会不断接近于目标函数极值。具体内容在代码注释中。 论文地址 ---好像要期刊会员才能下载
论文: Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection
本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。
但是鱼和熊掌不可兼得。Adam、RMSProp这些算法虽然收敛速度很快，当往往会掉入局部最优解的“陷阱”；原始的SGD方法虽然能收敛到更好的结果，但是训练速度太慢。
基于图块的流媒体和超分辨率是用于提高沉浸式视频流的带宽效率的两种代表性技术。前者允许通过将视频分割成多个独立可解码的图块来选择性下载用户视口中的内容。后者利用客户端计算，使用先进的神经网络模型将接收到的视频重建为更高质量。基于图块的流媒体和 SR 的无缝集成是一项具有挑战性的任务，并且整体流媒体适应方案仍未得到研究
论文: Resolution Adaptive Networks for Efficient Inference
论文标题: Adaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person Attribute Classification
《无人驾驶车辆路径跟踪控制预瞄距离自适应优化》是《机械工程学报》在2018年第54卷24期刊发的一篇论文。《机械工程学报》是EI收录期刊，2019年复合影响因子2.346，综合影响因子1.421。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的目标检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测目标的尺寸大小。 长按扫描二维码关注我们 一、简要 今天分享的是研究者提出了基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测方法。YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的对象检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测对象的尺寸大小。 然而，由于指数函数的性质，指数回归模型可以将损失函数的导数传播到网络中的所有参数中。研究
机器之心报道 作者：张倩、小舟 在一篇 NeurIPS 2020 Spotlight 论文中，来自耶鲁大学等机构的研究者提出了一种新型优化器，可以像 Adam 一样快速收敛，准确率媲美 SGD ，还能稳定训练 GAN 。 最常用的深度学习优化器大致可分为自适应方法（如Adam）和加速方案（如带有动量的随机梯度下降（SGD））。与 SGD 相比，许多模型（如卷积神经网络）采用自适应方法通常收敛速度更快，但泛化效果却较差。对于生成对抗网络（GAN）这类的复杂情况，通常默认使用自适应方法，因为其具有稳定性。
本文介绍的是 IJCAI-2020论文《pbSGD: Powered Stochastic Gradient Descent Methods for Accelerated Non-Convex Optimization》，该论文由华中科技大学、滑铁卢大学和加州大学伯克利分校合作完成。
22日晚，ACM Multimedia 2021公布了最佳论文、最佳学生、最佳Demo、最佳开源、SIGMM时间检验、SIGMM优秀博士论文等多个奖项，共6篇论文入选，其中北航团队、台湾大学团队分别获得了最受瞩目的最佳论文奖和最佳学生论文奖。
在线凸优化（OCO）已经成为了一种用于建模各种真实世界问题的常用学习框架，比如在线路由、搜索引擎的广告选择和垃圾信息过滤 [Hazan, 2016]。OCO 的协议如下：在第 t 次迭代，在线学习器从凸集 X 选择 x_t。在学习器确认这个选择之后，会揭示出一个凸成本函数
论文 1：LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
来源：专知 本文为论文，建议阅读5分钟 本文对域自适应目标检测(DDA-OD)和小目标检测(tiny OD)两大检测方向进行全面调研，详细介绍了代表性算法、涨点技术和相关数据集。 论文标题： A Survey on Deep Domain Adaptation and Tiny Object Detection Challenges, Techniques and Datasets 论文链接： https://www.zhuanzhi.ai/paper/5194ee2a4d809028c15b2878ade
论文: Deep Residual Networks with Adaptively Parametric Rectifier Linear Units for Fault Diagnosis
本项目由南洋理工大学计算机科学与工程学院终身教授Shawn领衔，将涵盖在深度网络培训中应对数据挑战的两种方法论，并将重点介绍与计算机视觉相关的任务。第一个是图像合成，其目的是设计生成网络来生成可直接用于有效DNN训练的自注释图像。第二个重点是跨领域的数据和知识转移，目标是利用以前收集和注释的图像，以最佳方式处理各种新数据。 对计算机视觉、机器学习、深度学习、迁移学习、人工智能等方向感兴趣的同学可以看下方海报了解↓ 如果你对上面的项目感兴趣 请长按识别下方二维码添加顾问老师微信咨询 并发送专属口令【机器学
向大家安利一篇CVPR 2020的论文 HOPE-Net: A Graph-based Model for Hand-Object Pose Estimation，基于自适应图卷积技术，作者提出了一种称之为HOPE-Net的“人手-物体”姿势估计模型，在这个问题上不仅计算结果精度更高、速度也更快，GPU上达到实时！而且代码已开源。
论文提出超参数优化方法AABO，该方法核心基于贝叶斯优化和Sub-Sample方法，能够自适应的搜索最优的anchor设置。从实验结果来看，AABO能够仅通过anchor设置优化，为SOTA目标检测方法带来1.4%～2.4%的性能提升
近期开源的CV项目真不少，所以CVer的论文项目开源速递系列决定改成周更模式。不过当然前提是累计到3篇 Amusi觉得值得推荐的情况。
在海量数据集上训练大型深度神经网络，是非常具有挑战性的。最近，有许多研究均使用大batch随机优化方法来解决此问题。在该研究领域中，目前最杰出的算法是LARS，它通过采用分层自适应学习率，可以在几分钟内在ImageNet上训练ResNet。但是，对于像BERT这样的注意力模型，LARS的表现很差，这说明它的性能提升在不同任务之间并不一致。在本文中，作者首先研究了一种有原则性的分层适应策略，这样就可以使用大的mini-batch来加速深度神经网络的训练。
论文标题：《Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection》
一篇出自比利时天主教鲁汶大学的研究发表在了ICML 2019识别和理解深度学习现象Workshop上。
论文:Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution
论文题目：RANGER21: A SYNERGISTIC DEEP LEARNING OPTIMIZER 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.13731.pdf
论文: Dynamic Label Assignment for Object Detection by Combining Predicted and Anchor IoUs
Adam 优化器是深度学习中最流行的优化器之一。它适用于很多种问题，包括带稀疏或带噪声梯度的模型。其易于精调的特性使得它能够快速获得很好的结果，实际上，默认的参数配置通常就能实现很好的效果。Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。Adam 对每个参数使用相同的学习率，并随着学习的进行而独立地适应。此外，Adam 是基于动量的算法，利用了梯度的历史信息。基于这些特征，在选择优化算法时，Adam 往往是「当仁不让」。
论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild
转眼间2019年已经过去了快一半，这对于日新月异的深度学习技术已经算是很长一段发展时间。Open Data Science在Medium上整理了2019年到现在为止深度学习技术发布的精华成果，选择的论文都是在GitHub平台上有相关代码的论文。文摘菌为大家做了编译工作，希望大家紧跟时代的步伐～
在当前人工智能的如火如荼在各行各业得到广泛应用，尤其是人工智能也因此从各个方面影响当前人们的衣食住行等日常生活。这背后的原因都是因为如CNN、RNN、LSTM和GAN等各种深度神经网络的强大性能，在各个应用场景中解决了各种难题。
【导读】如今 ICML（International Conference on Machine Learning，国际机器学习大会）已经成为有巨大影响力的会议，每年都会为我们带来很多关于机器学习趋势与发展方向等有意义的分享。今年的 ICML 有三个讨论会都重点讨论了迁移学习和多任务学习。
机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊（Hao Zhang）博士论文新鲜出炉，主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来，机器学习领域的创新不断加速，SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训练的算法和系统。机器学习模型在结构上变得越来越复杂，许多系统都试图提供全面的性能。尤其是，机器学习扩展通常会低估从一个适当的分布策略映射到模型所需要的知识与时间。此外，将并行训练系统应用于复杂模型更是增加了非常规的开发成本，且性能通常低于预期。 近日，
神经网络模型除了部署在远程服务器之外，也会部署在手机、音响等智能硬件上。比如在自动驾驶的场景下，大部分模型都得放在车上的终端里，不然荒山野岭没有网的时候就尴尬了。对于BERT这类大模型来说，也有部署在终端的需求，但考虑到设备的运算速度和内存大小，是没法部署完整版的，必须对模型进行瘦身压缩。
今天给大家简要分享的是发表在SIGIR2022会议上的一篇关于冷启动推荐算法的短文，其核心思想是通过设计基于上下文的自适应嵌入算法来抵消特征分布的差异，以此将冷启动用户的特征嵌入转化为与现有“热”用户相似的特征状态，进而表示相应的用户偏好。
论文: AABO: Adaptive Anchor Box Optimization for Object Detection via Bayesian Sub-sampling
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
作者｜Juliuszh，https://zhuanlan.zhihu.com/juliuszh，仅作交流学习分享，如有侵权联系删除，谢谢
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