1.论文该不该强制开放源代码？那个曾经硬刚LeCun的投论女学者这样说
2.PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）
3.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
4.单目相机实现3D目标检测—CaDDN论文+源码解读
5.IEEE会议论文投稿究竟要注意什么内容？

论文该不该强制开放源代码？那个曾经硬刚LeCun的女学者这样说

       论文的开放源代码：学术界的新常态与争议

       学术界女强人Anima Anandkumar近日呼吁学术会议应强制要求投稿时必须公开代码，认为此举能带来多方面好处。文源Anima强调，投论不公开代码不仅对评审过程不友好，文源而且对科研人员不公平，投论限制了他们获取最新研究成果的文源小资金做大指标源码副图能力。她举例说明，投论若某大团队发布论文，文源而科研人员需要复现结果时，投论公开代码能避免资源不足的文源问题，保证学术界竞争力。投论此外，文源Anima认为论文应具备问责机制，投论与医药行业的文源严格标准相呼应。她指出，投论公布代码能营造一个公平诚实的环境，从而提升论文的可信度。目前，AI行业已接受开源文化，但公开代码的强制执行标准亟待建立，以促进学术界公平与严谨。公开代码亦能降低行业门槛，鼓励深入研究，避免“AI寒冬”的汇编 语法解析 源码出现。面对不公布代码的行为，Anima表示感到沮丧，但她未指名具体人士。大多数网友对此持反对态度，认为不公开代码是论文造假的重要因素。然而，对于如何应对不提供开源代码的问题，有人分享了获取代码的心得。

PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）

       torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类，其设计基于论文"Attention is All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手，解析torch.nn.Transformer源码。

       在官方文档中，对于torch.nn.Transformer的介绍相对简略，欲深入了解每个参数（特别是各种mask参数）的用法，建议参考基于torch.nn.Transformer实现的seq2seq任务的vanilla-transformer项目。

       Transformer类实现了模型架构的核心部分，包括初始化和forward函数。初始化时，主要初始化encoder和decoder，其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现，decoder初始化类似。forward函数依次调用encoder和decoder，虚拟midi接口 源码encoder的输出作为decoder的输入。

       TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers，用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理，输出编码后的结果。

       TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构，包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时，主要设置层的参数，forward函数调用这些层进行数据处理。

       在实现细节中，可以进一步探索MultiheadAttention的实现，包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵，forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。

       F.multi_head_attention_forward分为三部分：in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换，scaled_dot_product_attention计算注意力权重，拼接变换则将处理后的结果整合。

       TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似，但多了一个mha_block，用于处理多头注意力。pe驱动注入 源码

       总结，torch.nn.Transformer遵循论文设计，代码量适中，结构清晰，便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析，可以深入理解其内部实现。

opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码

       OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离，其应用广泛，例如在无人驾驶中，用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算：L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时，采用[]中的并行算法，借助TBB库。其他情况下，会使用[]算法。

       简单来说，[]算法在年发表，而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df，它是输入函数f的欧氏距离变换，即对于每个点p，沈阳溯源码燕窝找到最近的q点，其距离加上f(q)值。

       公式[公式]描述了经典的距离变换方法，它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中，如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ，有一维和二维情况的处理方法。一维时，欧氏距离平方变换为[公式]，二维则通过两次一维变换简化计算过程。

       如果你对OpenCV的距离变换感兴趣，欢迎查看我的专栏并投稿，共同探讨OpenCV背后的原理和知识，共同进步。

单目相机实现3D目标检测—CaDDN论文+源码解读

       CaDDN论文介绍和源码解读，深入解析单目相机实现3D目标检测。

       在CVPR 上，CaDDN论文提出了一种基于单目相机的3D目标检测方法。该方法在无需多视角信息的情况下，实现对单个相机图像的深度感知。论文及其官方资源如下：

       论文链接：[论文链接]

       官方代码仓库：[官方代码仓库链接]

       当前3D目标检测算法根据输入图像数量分为单目相机和多目相机两类。多目相机方法更为主流，因为它们通过环视相机收集的信息投影到BEV空间，实现全面的环境感知。然而，单目相机的深度预测策略依然值得多目相机算法借鉴。因此，本文将详细探讨基于单目相机的3D目标检测算法——CaDDN。

       图一是CaDDN算法的整体流程图，本文将依据此图解析算法实现。

       CaDDN算法模型包含四个部分，下文将按步骤介绍。首先，Frustum Feature Network构建相机视锥特征。该网络包含三个子模块：Image Backbone、Image Channel Reduce和Depth Distribution Network。

       Frustum Feature Network通过三个子模块处理输入图像，以构建图像视锥特征。将输入图像张量记为Tensor([bs, 3, H, W])，其中bs、H和W分别为批量大小、高度和宽度。ResNet-作为主干网络，提取多尺度特征。Image Channel Reduce对特征图进行降维，Depth Distribution Network估计深度信息。此过程与LSS算法类似，但CaDDN有显式监督，而LSS为隐式监督。

       构建相机视锥特征的整体流程与LSS算法相同。Frustum to Voxel Transform模块根据点云感知范围及体素大小在BEV坐标系下构建3D坐标，然后转换到相机视锥坐标系下，构建BEV空间特征。转换横纵坐标遵循正常关系，Z轴的调整采用LID转换。

       Voxel Collapse模块移除Z轴方向信息，使用Conv2DCollapse实现。此过程简化了BEV空间特征，为后续处理作准备。

       3D Object Detector包括BEV Backbone和检测头。BEV Backbone处理BEV空间特征，检测头对目标类别、属性和方向进行预测。至此，CaDDN算法解析结束。如有错误，请在评论区指正。

IEEE会议论文投稿究竟要注意什么内容？

       IEEE是全球领先的科技出版机构，其定期举办的会议为全球科研人员提供了广泛的学术交流平台。在投稿IEEE会议论文时，有一些关键的注意事项需要了解和遵守，以确保论文的顺利审查和发表。接下来小编带大家了解一下。

       一、稿件主题

       首先需要确保论文主题与IEEE会议的主题相符合。在投稿之前，仔细阅读会议的征稿要求，确定您的论文是否符合会议的主题和领域。如果您的论文主题与会议的主题相差甚远，那么您的稿件很可能会被拒绝。

       二、论文质量

       1.原创性：您的论文必须具有原创性，不得抄袭或剽窃他人的研究成果。您需要明确说明研究背景、目的、方法、结果和结论，并适当引用他人的研究成果。

       2.学术性：您的论文必须具有学术价值，对相关领域的研究有贡献。您需要清晰地阐述研究问题、方法和结果，并对其进行深入讨论和分析。

       3.语言质量：您的论文必须使用准确的术语和恰当的语法，以确保读者能够理解您的研究成果。您需要仔细检查论文的语言质量，并请同行或专业人员进行审校。

       三、论文格式

       IEEE会议通常要求提交的稿件格式包括标题、作者信息、摘要、关键词、正文和参考文献等部分。您需要按照会议的要求提交完整的论文，并确保格式正确、清晰易读。此外，您还需要提交与论文相关的图表、数据和源代码等材料。

       四、参考文献

       参考文献是论文的重要组成部分，必须准确、完整和规范。您需要仔细检查参考文献的引用格式是否正确，并确保所有引用的文献都已包括在参考文献列表中。此外，您还需要注意引用文献的权威性和相关性。

       五、审稿过程

       IEEE会议通常采用双盲审稿制度，即审稿人不会知道论文的作者信息，作者也不知道审稿人是谁。因此，您需要尽可能提供详细的信息，以便审稿人能够全面了解您的研究成果。此外，您还需要尊重审稿人的意见和建议，认真修改和完善您的论文。

       六、其他注意事项

       1.提交时间：请确保在会议规定的截止日期前提交您的稿件，以避免不必要的延迟或错过会议。

       2.费用支付：根据会议的要求支付相应的参会费用，以确保您的论文被接受并参加会议。