论文复现：Style Injection in Diffusion: A Training-free Approach for Adapting Large-scale Diffusion Model

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一、创新点：1. 提出了一种用于红外和可见图像融合问题的新型深度学习架构。与传统的卷积网络相比，我们的编码网络由卷积层、融合层和密集块组合而成2. 一些基于CNN的图像融合方法&#xff0

目录1. 这篇文章主要做了什么？2. Additive Feature Attribution Methods 加性特征归因方法2.1 LIME2.2 DeepLIFT2.3 Layer-Wise Relevance

论文笔记：DeepFuse: A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pairs code&#

摘要： 我们讨论了用于分类的持续学习(CL)问题的一般公式——一个学习任务，其中流向学习者提供样本，学习者的目标是根据它接收到的样本，不断升级其关于旧类的知识和学习新类。 从开集识别问题中得到灵感，其中测试场景不一定属于训练分布。 G

Bootstrap your own latent ：A new approach to self-supervised Learning（BYOL） 自我监督学习的新方法

目录一、简介二、方法三、实验发表于 ACL 2020 地址：https:arxivpdf2005.00653.pdf 代码：https:githubwasiahmadNeuralC

论文：https:arxivpdf1506.04214.pdf 代码: (pytorch)：https:githubautoman000Convolution_LSTM_pyt

1 introduction 在本文中，我们讨论了两种看似不同的方法对非线性可分数据的聚类:核k均值和谱聚类之间的等价性。 利用这种等价性，我们设计了一种基于核的快速multigraph聚类算法&

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论文标题：Voxel Set Transformer: A Set-to-Set Approach to 3D Object Detection from Point Clouds cvpr2022 transformer用在点云上面逐渐

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一.介绍 1.1 promote tuning 和 prefix tuning 的关系 “前缀调优”的简化版 1.2 大致实现 冻结了整个预训练模型，并且只允许每个下游任务附加k个可调令牌到输入文本。这种“软提

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