论文地址:http: tcci.ccf.org.cn conference papers EV .pdf 数据集地址：http: ai.baidu.com broad download Abstract 信息抽取是知识图构建的重要基础，也是许多自然语言理解应用的基础。与许多其他人工智能任务类似，高质量的注释数据集对于训练高性能的信息提取系统是必不可少的。然而，现有的数据集大多是为英语构建的。为了促 ...
2021-05-22 14:50 0 2167 推荐指数：
论文信息 论文标题：LINE: Large-scale Information Network Embedding论文作者：Jian Tang, Meng Qu , Mingzhe Wang, Ming Zhang, Jun Yan, Qiaozhu Mei论文来源：2015, WWW论文 ...
LINE：Large-scale Information Network Embedding 摘要： 本文研究了将大型信息网络嵌入到低维向量空间中的问题，该问题在可视化、节点分类和链路预测等许多任务中都有用。现有的大多数图嵌入方法都不适用于通常包含数百万节点的真实信息网络。本文 ...
Transefomer-based 的预处理模型往往很消耗资源，对运算性能要求极高，还有严格的延迟需求。 潜在补救方法：模型压缩。 这篇文章主要讲如何压缩Transformers，重点关注B ...
Introduction 本文主要提出了高效且容易实现的STA框架（Spatial-Temporal Attention）来解决大规模video Reid问题。框架中融合了一些创新元素：帧选取、判别 ...
Efficient Large-Scale Stereo Matching 解析 @(sinbad)[360sinbad@gmail.com] 这是一篇2010年ACCV的立体匹配方面的论文，该文提出的算法主要用于在双目立体视觉中进行快速高清晰度图像匹配。算法基本思想为：通过计算一些支持点组成 ...
COCAS: A Large-Scale Clothes Changing Person Dataset for Re-identification 2020-05-19 19:29:36 Paper: https://arxiv.org/pdf/2005.07862.pdf ...
摘要： 在这篇论文我们主要研究卷积神级网络的深度对大范围图像识别效果的影响，我们发现增加神经网络层数增加到16-19层时我们的实验结果有很大的提高。这使得我们在2014年的ImageNet Challenge中取得了定位第一和分类第二的成绩。 动机： 卷积神经网络可能因为有了大量的公开图像库 ...
针对目前点云分割存在速度慢、显存需求大的问题，该文提出以一种高效率学习的方法。从论文的结果来看，该文不仅在计算时间和计算资源上大幅缩减，分割效果也是达到甚至超过了SOTA。 采样 大规模点云处理的一个挑战在于如何快速且有效地进行采样，从而加速应用所需的时间和计算资源 ...
