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Raki的读paper小记：Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences
本文介绍了一种用于自然语言语句匹配的模型：BiMPM Reference：arXiv:1702.03814v3 [cs.AI] 14 Jul 2017 在三种任务上达到了sota paraphrase identification 释义识别natural language inference 自然语言推断answer sentence select 答案语句选择 模型 从图上可以看到整个模型双目立体匹配修炼之路
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、双目立体匹配是什么？双目视觉：视差：“对极约束”概念：对极几何（Epipolar Geometry）如何计算得到深度呢？ 二、《Bilateral Grid Learning for Stereo Matching Network》论文学习1.文章简介摘要Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences
目录 论文阅读准备前期知识储备学习目标 论文导读论文研究背景、成果及意义研究背景 相关工作Siamese architectureMatching-aggregative 研究成果研究意义论文泛读论文结构摘要 论文精读BIMPM整体结构词嵌入层上下文表示层匹配层聚合层+预测层多视角匹配全匹配最大池化匹实时语义分割——BiSeNet V2
BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation for Real-time Semantic Segmentation 总结：精度不错，实时性也好，但是在CPU上不理想（200ms） 技巧：多分支+高精度上采样+多头监督 目前实时BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition
BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 目录BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition概主要内容采样方式权重$\alpha$Inference phase代码 Zhu B., Cui Q., Wei X. an