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手机群控软件源码能力。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”的微擎 源码都开源了吗出现。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，骑士人才网源码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。在线视频直播网站源码

       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，梦幻古龙登录器源码找到最近的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。