YOLO系列因其速度和准确性之间的合理权衡而成为实时目标检测最流行的框架。然而，我们观察到 YOLO 的速度和准确性受到 NMS 的负面影响。最近，端到端基于变压器的检测器 (DETR) 提供了一种消除 NMS 的替代方案。然而，高计算成本限制了它们的实用性，阻碍了它们充分利用排除NMS的优势。在本文中，我们提出了实时检测转换器(RT-DETR)，据我们所知，这是解决上述困境的第一个实时端到端对象

受 Kolmogorov-Arnold 表示定理的启发，我们提出了 KolmogorovArnold Networks (KANs) 作为多层感知器 (MLP) 的有前途的替代方案。虽然 MLP 在节点（“神经元”）上具有固定激活函数，但 KAN 在边上（“权重”）具有可学习的激活函数。KAN 根本没有线性权重——每个权重参数都被参数化为样条的单变量函数所取代。我们表明，这种看似简单的变化使得 K

对比语言-图像预训练(CLIP)在从不同任务中从图像中提取有价值的内容信息方面起着至关重要的作用。它将文本和视觉模式对齐以理解整个图像，包括所有细节，即使是与特定任务无关的细节。然而，为了更精细地理解和控制图像的编辑，关注特定感兴趣区域变得至关重要，这些区域可以表示为点、掩码或框由人类设置或由模型生成。为了满足需求，我们引入了Alpha-CLIP，这是一个增强的CLIP版本带有辅助alpha通道，

现在为深度学习中大多数令人兴奋的应用程序提供动力的基础模型，几乎普遍基于Transformer架构及其核心的注意力模块。许多subquadratic-time(次二次时间)架构，如线性注意力、门控卷积和循环模型，以及结构化状态空间模型(ssm)已经被开发出来，以解决Transformer在长序列上的计算效率低下问题，但它们在语言等重要模态上的表现不如注意力。我们发现这些模型的一个关键弱点是它们无法

偏置的作用是引入模型的偏移能力，它可以在每个通道上添加一个常量值，从而提供了模型的灵活性和表达能力。二者的卷积核大小都是一样的（滑窗的实际大小是一样的），但空洞卷积的滑窗（kernel）元素之间是存在一些间隙的，这些间隙在空洞卷积中成为膨胀因子(dilated ratio)。代表填充内容，可选项有4种：'zeros', 'reflect','replicate' or 'circular'，其默认

基于上述分析，我们重新思考编码器的结构，提出了一种有效的混合编码器，由基于注意力的尺度内特征交互（AIFI）和基于 CNN 的跨尺度特征融合（CCFF）两个模块组成。然而，由于缺乏语义概念以及重复和与高级特征交互混淆的风险，低级特征的尺度内交互是不必要的。CCFF是作者提出的一种类似于特征金字塔的特征融合模块，S3，S4，S5是backbone的后三层，作者在论文中证明了只对S5进行尺度内交互，而

如果我给出一个元组(7,8,9)，凭借我们的数学直觉，我们一眼就看出他是一个向量，代表着在三维空间中的一个有向线段，但是如果我给出的是一个数组a=[7,-8,9],这显然是一个长度等于3的数组，因为我们想声明这个数组时肯定是先int arr[3] = {7,-8,9};//C,这显然是一个一维度数组,那么它到底是几维的？如果你对这个问题产生了疑惑，本文可能会提供一些帮助。

虽然人们对用自然语言描述视频的任务越来越感兴趣，但目前的计算机视觉算法在视频及其可以识别的相关语言的可变性和复杂性方面仍然受到严重限制。这在一定程度上是由于当前基准测试的简单性，这些基准测试主要集中在特定的细粒度领域，具有有限的视频和简单的描述。虽然研究人员已经为图像字幕提供了几个基准数据集，但我们不知道有任何大规模的视频描述数据集具有全面的类别和多样化的视频内容。在本文中，我们提出了MSR-VT

我们证明了通过mamba[12]引入的选择性扫描机制，所提出的VMamba能够匹配现有流行的视觉基础模型，如ResNet[19]、ViT[10]、swin[27]和convnext[29]，显示了VMamba作为强大基础模型的潜力。早期基于vit的模型通常需要大规模的数据测试[10]，并以朴素的配置出现[54,58,1,31]。在强大的计算设备(GPU)和大规模数据集[7]的帮助下，越来越深入的[

事实上Vision Mamba重写了这个Mamba类，可以看到里边是由bimamba_type这个参数的（这其实也是Vision Mamba的主要贡献），执行如下代码。值得说明的一点是，如果你之前在跑其他的mamba，环境拿过来是不能直接直接用的，因为标准的Mamba类是没有bimamba_type这个参数的，所以，需要去Vim代码官网去找到mamba-1p1p1包，下载之后放自己项目里。按照官方