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6月09号组会概述
本次的组会由林德厚、宋玉玲、王敏、吕建凯、高礼彬汇报。林德厚同学给我们分享了最近工作上的进度。 宋玉玲同学给我们分享了对比学习在句子训练上解决的坍塌问题。 王敏同学给我们分享了卷积引入Transformer的论文。 吕建凯同学给我们分享了在图像伪造检测上的一些问题。 高礼彬同学分享了最近很火的Swin-Transformer模型。
2021年06月09日
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5月26号组会概述
本周的组会由卢望龙、刘影、卢星进、李华涛、李瑞进行汇报。卢望龙同学汇报了最近的工作，以及展望了下将来的工作。 刘影同学介绍了几篇最新的图像修复的论文。 卢星进同学汇报了最近很火的Involution算子。 李华涛同学汇报了最近在PE上的工作。 李瑞同学通过最近在PE上的工作，提出了一些自己的思考。
2021年05月27日
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5月12号组会概述
本周的组会由陈昌足、罗珍珍、邵京京、余高枫、聂飞燕、吕建凯进行汇报。陈昌足同学分享了毕业论文答辩PPT的演讲，生动形象。罗珍珍同学分享了近期在癫痫上的工作 邵京京同学分享了最近在船舶跟踪上的研究。 余高枫同学分享了在Hadoop上一些最新方法。 聂飞燕同学分享了近期学习的内容 吕建凯同学分享了最近在深度图像伪造方面的研究
2021年05月13日
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4月28号组会概述
本周的组会由林德厚、史开杰、王敏、宋玉玲、高礼彬进行汇报。 林德厚同学分享了最近在实验上的一些进展。 史开杰同学分享了最近在实验上的一些进展。 王敏同学分享了最近在看的Transformer的论文。 宋玉玲同学分享了最近在机器翻译上的一些工作。 高礼彬同学分享了最近在迁移学习上的一些技巧。
2021年04月29日
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4月14日组会概述
本周的组会由卢望龙、陈沛宇、卢星进、李瑞、李华涛进行汇报。卢望龙同学给我们分享了最近看的几篇论文： 陈沛宇同学给我们分享最近主流模型在癫痫分类上的应用： 卢星进同学给我们分享最近的学习总结，并介绍了图卷积神经网络： 李瑞同学给我们分享了在微调和全训练上的区分： 李华涛同学给我们分享了胶囊网络和全连接层的区别：
2021年04月15日
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3月31号组会概述
本周的组会由罗珍珍、邵京京、余高枫、聂飞燕、吕建凯进行汇报。罗珍珍同学向我们介绍了字典学习和稀疏表示的内容。邵京京同学向我们介绍了Transformer Meets Tracker的内容。余高枫同学向我们介绍了常见了插值算法。聂飞燕同学向我们展示了siam算法的一些最近的进展。吕建凯同学向我们展示了注意力机制在CV中的应用
2021年04月01日
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3月17号组会概述
本周正式开始了例行组会
2021年03月18日
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12月16日组会概述
本周的组会由吴奇、罗珍珍、邵京京、陈沛宇、李瑞、李华涛、余高枫等同学进行学习工作汇报。首先汇报的是吴奇同学，吴奇同学主要与大家分享最近研究的深度多项式网络，以及近期关于阿尔兹海默症分类的进一步实验。主要讲解了深度多项式网络（DPN，Deep Polynomial Networks），以及网络应用于AD分类（堆栈多项式），最后是基于关键切片投票的分类方法（对象独立，切片独立）。 罗珍珍同学主要汇报了近期准备的开题报告、以及癫...
2020年12月17日
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浅谈深度学习框架中常用的Normalization层
一、BN和IN的对比假如现有6张图片x1、x2、x3、x4、x5、x6为一个batch，每张图片在CNN的某一卷积层有6个通道，也就是6个feature map。有关Batch Normalization与Instance Normalization的区别请看下图：Batch Normalization Instance Normalization 上图中，从C方向看过去是指一个个通道，从N看过去是一张张图片。每6个竖着排列的小正方体组成的长方体代表一张图片的一个feature map。蓝色的方块是一起进行Normalization的部...
2020年12月16日
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人工智能、机器学习与深度学习的区别与联系
如今，当涉及到新的数据处理技术时，出现了许多不同的术语。一个人说他们正在使用机器学习，而另一个人称之为人工智能，还有一些人可能声称正在进行深度学习。这一切都意味着什么?虽然这些术语中有许多是相关的，并且在某些方面可能会重叠，但是有一些关键的差异可能是重要的，这可能会帮助人们去理解正确的理解它们之间的定义。人工智能意味着让计算机以某种方式模仿人类行为。机器学习是人工智能的一个子集，它包括使计算机...
2020年12月11日
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