逆扩散过程就是从噪声中恢复图像，当模型学会从噪声中恢复图像后，给定噪声数据，模型也能够由噪声生成图像。因此，推理时只包括逆扩散过程。扩散过程就是向样本图像中逐步添加噪声，学习如何将图像扩散为噪声。：从真实数据分布中采样得到的数据，可以粗略得理解成样本图像。：均值为0，方差为1的正态分布噪声，经过变换后可以表示第。扩散模型可以分为扩散/前向过程和逆扩散/反向过程。次扩散时向样本数据中添加高斯噪声后得

如题。

pip install或requests错误：“由于目标计算机积极拒绝，无法连接”的解决方法汇总。实测有效。

采用面向获胜者的尖峰轮班，用于 Softmax 操作事件驱动的尖峰神经网络(SNN)是一种很有前途的神经网络，可以降低不断增长的人工智能模型的能量消耗。在这项工作中，我们提出了一种新的变压器到 SNN 的转换方法，该方法输出一个端到端基于尖峰的变压器，称为 SpikedAttend.我们的方法直接转换训练有素的转换器，而不需要修改其注意结构。受这些发现的启发，我们提出了基于速率的反向传播，这是一种

这篇博客汇总了cvpr 2024中与分布外检测、域适应检测相关的部分论文。

构造过程调用的函数依次为 build_model(cfg) -> meta_arch这个类的 from_config(cls, cfg) 函数 ->meta_arch这个类的 __init__() 函数。如果将看网络模型的结构和前向过程，需要先查看 meta_arch 的内容，然后到 detectron2/modeling/meta_arch 这个文件夹下找到 meta_arch 这个类。meta

CVPR 2024 目标检测 计算机视觉前沿研究 顶会论文分析

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本专栏搜集了CVPR 2024中与3D目标检测有关的论文，主要包括BEV检测、可见光与Lidar融合的检测、车道线检测等自动驾驶方面的研究，可以方便您跟踪该领域当下的热点问题。

如题，使用pycharm进行debug时，常常需要查看图像的变化。如果使用opencv，常常会卡死，如果使用matplotlib.pyplot， matplotlib.pyplot在ubuntu系统上常常报错。