技术贴

    Motivation: 1.传感器提供的3D骨骼点能够提供紧凑而稳定的表达能力。 … 阅读更多

背景： VIT打破了Transformer使用的局限性，将其应用到CV。为了解决VIT在训练高精度图片(即to … 阅读更多

      背景：大多数目标检测受限于一小部分目标，无法检测各种各样的类别。和其他如分类任务相比，目标检测的数 … 阅读更多

           作为目标检测领域的先驱，该方法对领域的影响是显著的。与单纯的图像分类任务相区别，目标检测 … 阅读更多

引言 目标检测是计算机视觉应用之一，具有代表性，它是目标分类问题的进一步延深。在Transformer流行之前 … 阅读更多

背景：2017年发表的Transformer，在NLP领域很受欢迎。但在计算机视觉领域，CNN仍占据主导地位。 … 阅读更多

1.Alexnet 首个实现了端到端预测。AlexNet是2012年提出的卷积神经网络，它显著提升了图像分类精 … 阅读更多

  卷积神经网络是由多层感知机下演变出来的，多层感知机在训练时无法做到端到端（即从像素到分类结果）， … 阅读更多

1.显卡 显卡包含 GPU，而 GPU 是提供核心计算处理图像信息能力的组件。在显卡中，GPU 负责执行各种图 … 阅读更多

法1：直接将现有的库文件移至python/Lib文件夹下，有虚拟环境则是anaconda/envs/xxx/L … 阅读更多