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[论文解读]R2D2:ReliableandRepeatableDetectorandDescriptor星昴cuhk:hi博主，请问第一个图里的confidence是怎么算的呀。有没有资料参考下这图怎么画出来的。谢谢realitycapture3D建模软件星云舰长:我就是用手机拍的，不会有[论文解读]ASLFeat...
论文概况R2D2:RepeatableandReliableDetectorandDescriptor可重复且可靠的（关键点）检测器和（特征）描述子本文发表于NeurIPS2019，论文链接(arXiv)，介绍视频链接(b站)，开源代码链接(GitHub)。关键段落翻译/理解Abstract-摘要
[论文解读]R2D2:ReliableandRepeatableDetectorandDescriptorNeurIPS2019代码地址会议视频abstract仅仅学习可重复并显著的特征点不够，显著的区域并不一定是有区分性的，因此这样可能损害描述子性能。
贴一下汇总贴：论文阅读记录论文链接：《R2D2:RecursiveTransformerbasedonDifferentiableTreeforInterpretableHierarchicalLanguageModeling》一、摘要人类语言理解在多个粒度级别（例如，单词、短语和句子）上运行，并且可以分层组合的抽象...
R2D2:RepeatableandReliableDetectorandDescriptor.Interestpointdetectionandlocalfeaturedescriptionarefundamentalstepsinmanycomputervisionapplications.Classicalmethodsforthesetasksarebasedonadetect-then-describeparadigmwhereseparatehandcraftedmethodsareusedtofirstidentifyrepeatablekeypointsandthen...
试论R2D2模式对网络课程设计的启示.陈静王轩.【摘要】：R2D2模型是一种网络教学模型,它主要从学习者风格出发,设计阅读、深省、展示、实践这四种教学活动来实现知识的获取、知识建构、知识表征、知识应用和知识转移。.笔者从R2D2模型的基本思想出发,以...
ICLR2019：RecurrentExperienceReplayInDistributedReinforcementLearning近年比较著名的分布式强化学习算法。文章的主要贡献在于两个点：一是讨论了一下加入RNN之后对于强化学习的MDP时间序列…
论文中提出了两种方式，用于在处理如何在训练时设置隐状态的问题。BootstrappedSequentialUpdates：更新时只使用完整的回合数据，按时间顺序，每次更新使用上次的隐藏状态，没有初始状态设置的问题。2.BootstrappedRandomUpdates：随机从回合中某一个时间点开始更新，RNN的初始状态被设…
语义SLAM|深度学习用于特征提取:SuperPoint（一）.0.写在前面.SuperPoint是基于自监督训练的特征点检测和描述符提取方法，是2018年MagicLeap发表的一篇文章中提出的。.MagicLeap是一个备受争议的做VR的公司，大家如果对他的八卦有兴趣可以看这篇文章：.我在阅读...
R2D2是发表在ICLR2019上的一篇论文，当时取得了Atari游戏上的“当前最优”效果，并且它之前只能在分布式计算下实现——所以rlpyt要拿它来下手，表示：我也可以做到啊！R2D2有多牛？据它的论文称，它是第一个使用单一网络架构和固定的超...
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