文章目录前言AbsIntro2.Preliminary2.1.UbiasedLearningtoRank2.2.ExistionULTRDatasets3.DatasetDescription3.1.LargeScaleWebSearchSessions3.2.ExpertAnnotationDataset3.3.DatasetAnalysis4.BenchmarkandBaselines4.1.Baselines4.2.Metrics4.3.PerformanceComparison4.5.PerformanceComparisononTailQuery5.Discussion5.1.Dat
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遥感图像目标检测论文阅读分享-Fastandaccuratemulti-classgeospatialobjectdetectionwithlarge-sizeremotesensingimageryusingCNNandTruncatedNMS本文介绍介绍（Introduction）目前遥感图像目标检测存在的困难:本文提出的方法Multi-volumeYOLOv4YOLOv4网络结构networkpruningornetworkexpansion网络剪枝和网络扩张Manhattan-DistanceintersectionoverunionlossTruncatedNMSalgorithmE
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文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
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CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
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知乎：VisionTransformer超详细解读(原理分析+代码解读) CSDN：vit中的cls_token与position_embed理解CSDN：ViT为何引入cls_tokenCSDN:ViT中特殊classtoken的一些问题Vision Transformer在一些任务上超越了CNN，得益于全局信息的聚合。在ViT论文中，作者引入了一个classtoken作为分类特征。如果没有cls_token，我们使用哪个patchtoken做分类呢？根据自注意机制，每个patchtoken一定程度上聚合了全局信息，但是主要是自身特征。ViT论文还使用了所有token取平均的方式，这意味每个
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