还是需要安装的，不然大概率安装驱动是会报错的。首先，建议把ubuntu镜像换成华为的，个人感觉这个还是蛮快的执行为安装的GCC和G++设置优先级如果不想设置优先级，可以用建立软连接的方法。

UniRepLKNet: Universal Perception Large-Kernel ConvNet

计算机通过存储正交基的系数，从而压缩位置信息（例如环境光，即三维模型实际上是一个没有贴图的位置坐标，通过球谐函数记忆环境光的系数，从而简化过程）。在极坐标中，由径向的三角圆谐函数(1)和角向的复指数函数(2)组合而成的函数系(3)。，意思就是这一组正交基可以拟合出球面上任何一个点，如果是正方体，这种就没法拟合了。类似，该过程类似傅里叶变换，称之为广义傅里叶变换，而。第一个方程式距离的方程，第二个方

FeatUp从任意图像特征中进行上采样，给现有的语义信息中增加空间分辨率。可学习的高分特征可以作为图片的隐式网络或者通用的上采样操作，而这种操作就是一个即插即用的模块，用于改善下游的密集型预测任务。

不要被这个名字给唬住了，在深度学习中，知识就是神经网络中的权重和偏置等可学习参数。把一个大的模型，迁移到一个小的模型中，类似剪枝、量化等，不过技术路线不同，功能一致；把多个模型的功能，迁移到一个模型中，相当于一个模型集成了多个模型的能力；数据安全，如果说A公司训练了一个web-scale级别的数据集，但是实际上商用功能只需要部分数据，可以利用知识蒸馏，推出多个模型，避免原始模型数据泄露；

典型的Transformer跟踪框架中，通过自注意力模块增强参考帧和搜索帧的特征表示，并通过交叉注意力模块桥接它们之间的相关性，以在搜索帧中预测目标。作者引入了AiA（Attention in Attention）模块，字面意思，就是在一个Attention中，再引入一个Attention，并把该模块作为Encoder和Decoder的basis。，但是令人费解的是，这么庞大的网络结构，这么多的参

OSTrack和ODTrack代码结构和内容基本一致，主要是采样方法有所区别代码中使用了很多CE的前缀，比如，vit_ce、ce_block等，这就是单纯的使用了candidate_elimination模块，所以会加一个ce前缀。

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计算机通过存储正交基的系数，从而压缩位置信息（例如环境光，即三维模型实际上是一个没有贴图的位置坐标，通过球谐函数记忆环境光的系数，从而简化过程）。在极坐标中，由径向的三角圆谐函数(1)和角向的复指数函数(2)组合而成的函数系(3)。，意思就是这一组正交基可以拟合出球面上任何一个点，如果是正方体，这种就没法拟合了。类似，该过程类似傅里叶变换，称之为广义傅里叶变换，而。第一个方程式距离的方程，第二个方

论文地址代码下载官网关于Segment Anything的理解1.人工标注过程使用公开数据集训练，并且让人工标注团队进行标注预测的mask，该过程总共进行6次，并产生430万个mask2.半自动标注过程模型产生的置信度相对较高的mask，不需要人工标注，而置信度相对不高的mask，由人工完成标注。举个例子，模型分割一张图片，总共产生了10个mask，其中有5个分割得很好，这部分就作为自动标注的ma