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  • 这个是IEEEtrans论文的latex模板,最新的,按照这个模板就可以排除包括TIP,TPAMI等等trans的论文
  • Trans 论文的 Pytorch 实现“” FashionMNIST 上的 Centerloss 和 CNloss 空间分布 例如,第 2 类套头衫(绿色)和第 6 类衬衫(粉红色)。 Centerloss 很难快速而稳健地形成自己的集群。 在 FashionMNIST 上测试 在...
  • 近几年,目标跟踪中关联问题IEEE Trans 论文集合,主要涉及对雷达目标跟踪中多目标关联问题,JIPDA算法。
  • 期刊 @article{IEEEexample:articleetal, author = “F. Delorme and others”, title = “Butt-jointed {DBR} Laser With 15 {nm} Tunability Grown in Three {MOVPE} Steps”, journal = “Electron....

    LaTex批量添加参考文献方法

    1、.tex文件同目录下新建reference.bib文件
    2、添加包

    \usepackage{cite}
    

    3、在latex代码参考文献部分添加语句

    % references section
    \bibliographystyle{IEEEtran}
    \bibliography{reference.bib}
    

    4、把需要引用的文献bib格式的参考文献复制到bib文件里,可以直接通过百度学术、谷歌学术、web of science导出,例如

    @article{2016Deep,
      title={Deep Convolutional Neural Networks for Computer-Aided Detection: CNN Architectures, Dataset Characteristics and Transfer Learning},
      author={ Shin, H. C.  and  Roth, H. R.  and  Gao, M.  and  Le, L.  and  Xu, Z.  and  Nogues, I.  and  Yao, J.  and  Mollura, D.  and  Summers, R. M. },
      journal={IEEE Transactions on Medical Imaging},
      volume={35},
      number={5},
      pages={1285-1298},
      year={2016},
    }
    

    5、正文引用文献

    \cite{2016Deep}
    

    bib格式参考文献

    期刊
    @article{IEEEexample:articleetal,
    author = “F. Delorme and others”,
    title = “Butt-jointed {DBR} Laser With 15 {nm} Tunability Grown
    in Three {MOVPE} Steps”,
    journal = “Electron. Lett.”,
    volume = “31”,
    number = “15”,
    year = “1995”,
    pages = “1244-1245”
    }

    会议
    @inproceedings{IEEEexample:conf_typical,
    author = “R. K. Gupta and S. D. Senturia”,
    title = “Pull-in Time Dynamics as a Measure of Absolute Pressure”,
    booktitle = “Proc. {IEEE} International Workshop on
    Microelectromechanical Systems ({MEMS}'97)”,
    address = “Nagoya, Japan”,
    month = jan,
    year = “1997”,
    pages = “290-294”
    }

    书籍
    @book{IEEEexample:book_typical,
    author = “B. D. Cullity”,
    title = “Introduction to Magnetic Materials”,
    publisher = “Addison-Wesley”,
    address = “Reading, MA”,
    year = “1972”
    }

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  • 今天我们主要还是说一说目标检测的知识,这个框架主要来源于TRANS顶级期刊。  概要 这次分享的以半监督目标检测为研究对象,通过对有标签和无标签数据的训练,提高了基于候选的目标检测器(即two-stages目标检测器...

    春暖

    花开

    今年的疫情给大家带来了很多的不便,但是我们“计算机视觉战队”依然坚守自己岗位,给关注我们的同学带来新的分享,今年我们大家一起加油!今天我们主要还是说一说目标检测的知识,这个框架主要来源于TRANS顶级期刊。 

    概要

    这次分享的以半监督目标检测为研究对象,通过对有标签和无标签数据的训练,提高了基于候选的目标检测器(即two-stages目标检测器)的检测精度。然而,由于真值标签的不可用性,在未标记的数据上训练目标检测器是非常重要的。

    为了解决这个问题,于是就提出了一个 proposal learning方法从标记和未标记的数据中学习候选的特征和预测。该方法由自监督候选学习模块和基于一致性的候选学习模块组成。在自监督候选学习模块中,分别提出了一个候选位置损失和一个对比损失来学习上下文感知和噪声鲁棒的候选特征;在基于一致性的候选学习模块中,将一致性损失应用于候选的边界框分类和回归预测,以学习噪声稳健的候选特征和预测。

    最后,在COCO数据集上对所有可用的有标签和无标签数据进行了实验。结果表明,新方法一致地提高了全监督基线的精度。特别是在结合了数据蒸馏之后,新方法与全监督基线和数据蒸馏基线相比,平均提高AP约2.0%和0.9%。

    新框架

     Problem Definition

    在半监督目标检测( Semi-Supervised Object Detec-

    tion (SSOD) )中,一组标记数据D_l={(I,G)}和一组给出了未标记数据的D_u={I},其中I和G分别表示图像和真值标签。在目标检测中,G由一组具有位置和目标类的对象组成。SSOD的目标是训练目标检测器,包括标记数据D_l和未标记数据D_u。

    The Overall Framework

    对于每一个标记数据(I,G)∈D_l,根据标准的全监督损失定义训练目标检测器是简单的,如下公式:

    其中第二项分别表示RPN损失和R-CNN损失。该损失在反向传播过程中优化θb、θrpn、θr-cnn、θcls、θreg去训练目标检测器。有关损失函数的更多详细信息,请参见:

    Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun. Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 39(6):1137–1149, 2017

    将上面公式中定义的标准全监督损失应用于标记数据dL,将自监督候选学习损失Lself和基于一致性的候选学习损失Lcons应用于未标记数据dU。通过优化反向传播过程中的损失方程中的θb,θrpn,θr-cnn,θcls,θreg,θself,对目标检测器进行了训练:

    然后将总损失写成如下:

     Self-Supervised Proposal Learning

    为了计算对比损失,使用instance discrimination作为pretext task:

    结合上面的两个公式中的候选位置损失以及对比损失,自监督的候选学习损失写为:

     Consistency-Based Proposal Learning

    为了进一步训练抗噪声目标检测器,应用一致性损失来确保噪声候选预测与其原始候选预测之间的一致性。更准确地说,将一致性损失应用于边界框分类和回归预测。对于边界框分类预测C的一致性损失,使用KL散度作为损失,以强制噪声候选的类预测及其原始候选一致。

    为了进一步确保候选预测的一致性,在下列公式中计算一致性损失,以强制来自噪声候选的目标位置预测及其原始候选一致:

    结合上面的两个公式,基于一致性的候选学习损失如下:

    实验

    如果想加入我们“计算机视觉战队”,请扫二维码加入学习群。计算机视觉战队主要涉及机器学习、深度学习等领域,由来自于各校的硕博研究生组成的团队,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。

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  • IEEE trans 论文模板作者位置样式更改

    千次阅读 2020-08-25 16:55:59
    初始模板中,当作者内容多时,可以正常的显示为3*3: %初始代码 \author{\IEEEauthorblockN{1\textsuperscript{st} Given Name Surname} \IEEEauthorblockA{\textit{dept....\textit{name of organization (of Aff.)}...

    初始模板中,当作者内容多时,可以正常的显示为3*3:

    %初始代码
    \author{\IEEEauthorblockN{1\textsuperscript{st} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \and
    \IEEEauthorblockN{2\textsuperscript{nd} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \and
    \IEEEauthorblockN{3\textsuperscript{rd} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \and
    \IEEEauthorblockN{4\textsuperscript{th} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \and
    \IEEEauthorblockN{5\textsuperscript{th} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \and
    \IEEEauthorblockN{6\textsuperscript{th} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    }

    但是,当作者信息少时,就不能3*3显示,可以使用下列的latex代码实现,涉及到  \and  和  \\ 区别,

    参考地址中作者“命途搁浅”的解答更改:https://www.zhihu.com/question/352144429/answer/1204568230

    %该对latex代码,新的对齐方式
    \author{\IEEEauthorblockN{1\textsuperscript{st} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \\
    \IEEEauthorblockN{4\textsuperscript{th} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \and
    \IEEEauthorblockN{2\textsuperscript{nd} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \\
    \IEEEauthorblockN{5\textsuperscript{th} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \and
    \IEEEauthorblockN{3\textsuperscript{rd} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    \\
    \IEEEauthorblockN{6\textsuperscript{th} Given Name Surname}
    \IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
    \textit{name of organization (of Aff.)}\\
    City, Country \\
    email address or ORCID}
    }

    其中通过可以添加空白的一行:\\ \hspace*{\fill} \\

    参考:https://blog.csdn.net/Northernland/article/details/83625715

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  • 12.12.2020目前论文处于难产中,老板说12月初稿必须写完,其实我十月份就写完了一版,过了一个月了,只是老板一直不太满意。后来我反思了一下,感觉很多地方,抓得缺乏深度。有一种小学生语文的感觉,就是为了凑论点...

    12.12.2020

    目前论文处于难产中,老板说12月初稿必须写完,其实我十月份就写完了一版,过了一个月了,只是老板一直不太满意。

    后来我反思了一下,感觉很多地方,抓得缺乏深度。有一种小学生语文的感觉,就是为了凑论点而凑论点,没有做到充分论证。画风就是,A不行,B不行,所以我的好,不过对于AB的了解都不够深入,所以说出来的话有些牵强附会,缺乏深度和见解。

    这一方面是由于这个主题论文写作经验的缺乏,没有很好地把我们的观点凸显出来,另一方面就是看的论文不够多,不知道别人做到了什么程度,因此在表述自己的观点的时候,对现有文献的深度没有挖掘出来,三是看的业界最新进展不够,没能对这个问题,目前是如何解决的如数家珍,好论文看得不够多,没有总结出为什么大家都解决不好这个问题的关键出来。

    写一篇稿子容易,但是写一篇好论文难,难在对于科学问题缺乏深入的了解以及总结,缺乏自己去分辨好坏对错的能力,网络小说可以一天两万字胡扯乱扯,但是顶级的学术论文,必须论证严谨,条理清晰。

    写论文其实是件很有趣的过程,但是一直沉在文献的坑里,出不来,就不美妙了。人要能跳出来,再去看这个事情,看看行业里做的最好的是什么,那才有意义。

    展开全文
  • 论文解读】TransE

    千次阅读 2019-07-05 23:45:27
    TranE论文解读 Trans系列的主题是基于翻译模型的知识表示学习,主要用来解决知识表示和推理的问题。本文主要介绍TransE和数据集Wordnet、Freebase等。 表示学习:主要面向知识图谱中实体和关系进行表示学习,一般...
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  • 本人就读于中国地质大学(武汉)计算机学院计算机科学与技术专业,指导老师龚文引教师主业。目前学习车间调度问题,多目标优化算法,元启发式算法。 最近在学习TEVC( IEEE Transactions on Evolutionary Computation...
  • 这篇论文是IEEE trans image processing,里面介绍了图像恢复的关键技术,值得大家学习
  • IEEEtrans论文LaTeX排版

    千次阅读 2014-11-25 22:39:33
    源文件:http://download.csdn.net/detail/u012176591/8430653 LaTeX排版效果: LaTeX源文件 https://code.csdn.net/snippets/612780/master/IEEEtrans%E8%AE%BA%E6%96%87LaTeX%E6%8E%92%E7%89%88.tex/raw  出版稿...
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  • (2020)TransE论文笔记

    千次阅读 热门讨论 2019-12-27 22:00:44
    http://nathanliuyolo.com/2017/12/09/TransE论文知识总结/ 代码推荐: https://github.com/wuxiyu/transE 有pytorch版也有tensorflow版:https://github.com/thunlp/OpenKE
  • 在使用IEEE Trans的LaTex模板时,发现其参考文献和正文默认是在同一个文件下进行的,即: \begin{thebibliography} \bibitem{IEEEhowto:kopka} H.~Kopka and P.~W. Daly, \emph{A Guide to \LaTeX}, 3rd~ed.\hskip 1...
  • transE论文阅读

    千次阅读 2018-09-30 19:05:48
  • IEEE trans latex论文写作模版
  • 论文图表规范要求

    千次阅读 2019-04-07 10:37:32
    还未写完,后续补充! 图:这些规范,通过与正文对比,一眼就能看出来研究人员是否具有科学研究的基本能力。 1.字体一般5号,不得小于7号。。通过对比正文文字,实现调整。...一律使用三线表,与文字齐宽,上下边线...
  • 论文插图配色参考

    2020-11-26 11:54:38
    1.https://mp.weixin.qq.com/s/WyCdqq_XCDJLrjw7LVu-0Q
  • (Web of Science)SCI论文检索教程

    千次阅读 2021-03-15 17:13:46
    在网上查阅了大量资料,学习一波,并做了归纳整理。加油!
  • 本来期刊的意义,就是需要把你的工作做完整做透,然后再总结出一套系统化的结论,所以刊物论文允许你自由发挥的空间就更多,你可以表达更加复杂更全面的 message 。而会议论文,你需要做取舍,多余的东西不行就扔 ...
  • IEEE 会议论文的参考文献

    千次阅读 2020-06-14 17:39:51
    比如说 Reference 就存在一些常见的做法(这里不说规范而说常见,是因为相当一部分顶会论文在Reference都相当随意)。该文将介绍计算机中 Computer Vision 领域 Conference Paper 的 Latex 里的 Reference 的写法。...
  • Trans:具体到一个相对较细的专业方向上,如IEEE Trans. Sign.Proc. jour:面向的读者群却更加广泛,如IEEE J-SAC,所以jour需要对背景知识有更加全面的介绍。虽然jour没有trans.的专注度高,但是其理论深度的要求也很...
  • Deep Learning论文_IEEE Trans on PAMI

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    IEEE Trans on PAMI,2013年8月的Deep Learning的专刊上的所有论文!供研究Deep learning参考
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    2019-10-04 01:47:52
    4.3链接预測 表3:链接预測结果。不同方法的性能。 整体结果 表3显示了全部数据集全部方法的比較。与预期结果一致,经过过滤设置的结果具有较低的平均...我们的方法TransE在全部度量上面通常非常大程度上优于全部...

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