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即插即用篇 | YOLOv11 引入高效的直方图Transformer模块 | 突破天气障碍：Histoformer引领高效图像修复新路径
将所有的Q (Decoder端所有的 token) 去和encoder的输出的数据一起计算，来衡量他们之间的相关度，最后结合Value生成Attention。
文章目录0. 前言1. 要解决什么问题2. 用了什么方法3. 效果如何4. 还存在什么问题&可借鉴之处0. 前言相关资料：arxivgithub论文解读，知乎讨论，知乎讨论2论文基本信息领域：目标检测作者单位：FAIR发表时间：2020.5一句话总结：提出了一种不同于之前工作的新目标检测解决方案1. 要解决什么问题当前的目标检测解决方案（比如Faster RCNN/YOLO/CenterN
最近项目需要要进行yolov3-tiny训练自己的数据，参考了一些网上的方法和自己以前做faster-rcnn的经验，总结了自己步骤，以供学习。本文前提是已经编译过opencv源码，安装好cuda和cudnn等，我的博客中有编译和安装参考。 &.
本专栏是讲解如何改进Yolov8的专栏。改进方法采用了最新的论文提到的方法。改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。每种改进方法我都做了测评，并与官方的模型做对比。代码和PDF版本的文章，我在验证无误后会上传到百度网盘中，方便大家下载使用。这
Unity Barracuda 是一个为 Unity 开发的跨平台深度学习推理库，支持 ONNX（开放神经网络交换格式）。它使得在游戏和应用中集成和运行深度学习模型变得简单快捷。
环境配置：torch 1.11.0+cuda 11.3 （最新）使用mmdetection进行推断：from mmdet.apis import init_detector, inference_detector报错如下：ImportError: /home/user/repos/mmdetection/mmdet/ops/dcn/deform_conv_cuda.cpython-37m-x86_
在我们给yolov5算法添加注意力机制模块时，模型这些都能成功加载。但是在扫描完图片过后就会报如下的错误。
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。
高清地图是自动驾驶系统的重要组件，提供精确的驾驶环境信息和道路语义信息。传统离线地图构建方法成本高，维护复杂，使得依赖车载传感器的实时感知建图成为新趋势。
多车辆检测,yolov3大模型，人工智能的Python应用
本文对transformers之pipeline的文档视觉问答（document-question-answering）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用多模态中的文档视觉问答（document-question-answering）模型。
LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。
通过合理的项目结构设计，我们将项目功能模块化，使代码更易于维护和扩展。每个功能模块都在独立的文件中实现，便于调试和修改。在模型加载方面，我们通过本地和网络模型的双重处理机制，确保了程序能够在缺少本地模型文件时自动下载并保存。希望这个项目结构能够帮助你更好地理解如何组织一个基于 YOLOv5 的目标检测项目，并且能够作为参考用于其他类似的深度学习应用中。
YOLO11采用改进的骨干和颈部架构，增强了特征提取能力，提高了物体检测的精确度和复杂任务的表现。YOLO11引入精炼的架构设计和优化的训练流程，实现更快的处理速度，同时保持精度和性能之间的最佳平衡。通过模型设计的进步，YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的均值平均精度（mAP），同时使用比YOLOv8m少22%的参数，使其在不妥协准确性的情况下更加计算高效。YOLO11可以无缝部署在各种环
在YOLOv9的模型改进中，使用一些模块进行改进后，无法正常训练。
使用重新编译之后的win版triton包；使用CMake来编译。
在windows系统中安装多个版本的cuda，使用的时候可以快速切换cuda版本
使用resnet实现自己数据集的多分类，并部署
目标检测
——目标检测
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