Zero-shotRISSOTA：TextAugmentedSpatial-awareZero-shotReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1Zero-shot分割3.2ReferringImageSegmentation3.3ImageCaptioning四、方法4.1总体框架4.2MaskProposal网络FreeSOLOvs.SAM4.3文本增强的视觉-文本匹配得分V-scoreP-scoreN-scoreThetext-augmentedvisual-textmatchingscore4.4空间校正器方向描述鉴定
RIS系列See-Through-TextGroupingforReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1SemanticSegmentationandEmbeddings3.2ReferringExpressionComprehension3.3ReferringImageSegmentation四、方法4.1视觉表示4.2文本表示4.3See-through-TextEmbedding4.4Bottom-upSTEPHeatmaps5.5Top-downHeatmapRefinement细节4.6训练五、实验5.1消融研究
RIS系列MARIS:ReferringImageSegmentationviaMutual-AwareAttentionFeatures论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作ReferringImageSegmentationAttentionMechanismPowerfulFoundationModelsinComputerVision四、方法图像编码器和文本编码器特征增强交互感知注意力Mask解码器Losses五、实验数据集指标与SOTA方法的比较消融研究交互感知注意力块MaskDecoder特征增强泛化能力六、结论写在前面 马上一周又结束了，12月来了，不知道大家的论
引言文章智能反射面RIS经典论文复现，主被动式波束赋形主要复现了IRS经典论文《IntelligentReflectingSurfaceEnhancedWirelessNetworkviaJointActiveandPassiveBeamforming》中的单用户部分，本文给出其多用户部分的复现及代码，其中可能有些参数没有对齐，不过收敛趋势与原论文相近，全部代码由本人完成，基本完成复现。主要内容该部分主要考虑在存在多用户时，如果设计基站的主动波束以及IRS的系数矩阵，使得在保证各用户Qos的情况下，使得基站的发射功率最小化。其系统结构图如下：仿真场景，系统结构图 文章中采用的迭代优化的算法，在
RIS学习笔记引言随着5G时代的快速崛起，物联网技术作为新一代的通信技术，通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮[1]。物联网将连接数十亿个嵌入在物体和环境中的小型计算设备[2]，比如书籍、家具、家用电器，甚至植入式医疗设备。到2030年，全球连接设备的数量预计将达到1250亿个，每立方米将有多达100个物联网连接。我们在享受物联网带来的方便的同时，也面临着许多问题，蓝牙[3]、ZigBee[4]和近场通信(NFC)等传统的物联网技术需要指定的频谱资源和难以想象的能量消耗，阻碍了物联网的大规模无线电接
大家好，我是convexRIS，一个专注于代码与讲解的博主。随着无线通信技术的快速发展，越来越多的无线设备涌入到了互联网中，不仅对日益稀缺的频谱资源造成了巨大压力，而且使得能量消耗不断提升。可重构智能表面(RIS)因其低功耗、低成本和可重新配置无线传播环境等特性，成为了下一代无线通信中极具前景的革命性技术。近年来，学术圈已对RIS展开了充分的讨论与研究，这篇博客将对一篇关于RIS和物理层安全的文章展开代码思路的讲解与分析，希望各位能多多点赞和支持！论文题目：SecrecyRateMaximizationforIntelligentReflectingSurfaceAssistedMulti-A
引言本文主要复现IRS经典论文《IntelligentReflectingSurfaceEnhancedWirelessNetworkviaJointActiveandPassiveBeamforming》中的单用户部分，给出相应的matlab代码，通过该论文可以了解IRS优化中的一个经典的优化方法，即半正定松弛（SDR）算法，并了解响应的对比算法，如IRS相位随机优化，无IRS以及AP-user最大比发送（MRT），AP-IRSMRT等等。对于多用户部分后续进行补充。具体解释部分可参考博文基于SDR的智能反射面波束成形设计。该论文引用到1000多次，但是没有在网上找到相应的源码，因此复现以帮
引言本文主要复现IRS经典论文《IntelligentReflectingSurfaceEnhancedWirelessNetworkviaJointActiveandPassiveBeamforming》中的单用户部分，给出相应的matlab代码，通过该论文可以了解IRS优化中的一个经典的优化方法，即半正定松弛（SDR）算法，并了解响应的对比算法，如IRS相位随机优化，无IRS以及AP-user最大比发送（MRT），AP-IRSMRT等等。对于多用户部分后续进行补充。具体解释部分可参考博文基于SDR的智能反射面波束成形设计。该论文引用到1000多次，但是没有在网上找到相应的源码，因此复现以帮
