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周报10月20日

Created2024-10-27|Updated2025-02-28
|Post Views:
Author: ALTNT
Link: http://blog.705553939.xyz/2024/10/27/crop_classification/Crop%20classification/10%E6%9C%8820%E6%97%A5%E5%91%A8%E6%8A%A5/
Copyright Notice: All articles in this blog are licensed under CC BY-NC-SA 4.0 unless stating additionally.
crop classification，研究生周报
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Contents
  1. 1. 周报 10 月 20 日
    1. 1.1. 主要任务
    2. 1.2. 目前模型设计的想法
    3. 1.3. 阅读论文
      1. 1.3.1. 1、《Self-Supervised Transformer for Sparse and Irregularly Sampled Multivariate Clinical Time-Series》
        1. 1.3.1.1. 1 介绍
        2. 1.3.1.2. 2 方法
          1. 1.3.1.2.1. 2.1 输入特征定义
            1. 1.3.1.2.1.1. 2.1.1目标任务：
            2. 1.3.1.2.1.2. 2.1.2代理任务：
          2. 1.3.1.2.2. 2.2 模型结构
            1. 1.3.1.2.2.1. 2.2.1 初始三元组嵌入
            2. 1.3.1.2.2.2. 2.2.2 上下文三元组嵌入
            3. 1.3.1.2.2.3. 2.2.3 融合自注意力
            4. 1.3.1.2.2.4. 2.2.4 人口统计学嵌入
            5. 1.3.1.2.2.5. 2.2.5 Prediction Head
            6. 1.3.1.2.2.6. 2.2.6 自监督
        3. 1.3.1.3. 3、实验结果
          1. 1.3.1.3.1. 3.1 数据集设置
          2. 1.3.1.3.2. 3.2 基线方法
          3. 1.3.1.3.3. 3.4 评估指标
          4. 1.3.1.3.4. 3.3 实验结果
      2. 1.3.2. 2、《Context Encoders: Feature Learning by Inpainting (using GANs)》
        1. 1.3.2.1. 1、引言
        2. 1.3.2.2. 2、方法——用于图像生成的上下文编码器
          1. 1.3.2.2.1. 2.1 整体架构
          2. 1.3.2.2.2. 2.2 编码器
          3. 1.3.2.2.3. 2.3 通道全连接层
          4. 1.3.2.2.4. 2.4 解码器
          5. 1.3.2.2.5. 2.5 损失函数
            1. 1.3.2.2.5.1. 重建损失
            2. 1.3.2.2.5.2. 对比损失
          6. 1.3.2.2.6. 2.6 区域掩码生成
        3. 1.3.2.3. 3、评估
          1. 1.3.2.3.1. 3.1 数据集
          2. 1.3.2.3.2. 3.2 语义修复结果——可视化结果
    4. 1.4. 下周任务
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