在此前已有方法中，性能最好的是用于轻型模型的YOLO MS-S、用于中型模型的YOLO-MS，用于普通模型的YOLOv7 AF和用于大型模型的YOLOv8-X。总结就是与现有方法相比，作者提出的YOLOv9在各个方面都有了显著的改进，PGI的设计使其可以用于从轻量到大型的各种模型。与YOLOv7 AF相比，YOLOv9-C的参数减少了42%，计算量减少了21%，但实现了相同的AP（53%）。YOL

与PCA一样的学习过程，在学习SVD时同样补习了很多的基础知识，现在已经大致知道了PCA的应用原理，SVD个人感觉相对要难一点，但主要步骤还是能勉强理解，所以这里将书本上的知识和个人的理解做一个记录。主要关于（SVD原理、降维公式、重构原矩阵、SVD的两个实际应用），当然矩阵的分解和相对的公式我会给出写的更好的文章对于说明（个人基础有限）。（最后给出两条SVD最重要的公式）SVD（奇异值分解）：优

随着机器学习模型的复杂性和能力不断增加。提高大型复杂模型在小数据集性能的一种有效技术是知识蒸馏，它包括训练一个更小、更有效的模型来模仿一个更大的“教师”模型的行为。在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。我们将看到如何使用它将一个庞大、笨重的模型压缩成一个更小、更高效的模型，并且仍然保留原始模型的准确性和性能。我们首先定义知识蒸馏要解决的问题。我们训练了一个大型深度神

如无法授权可以在脚本前手动执行激活python3环境。也可以通过直接创建软连。

这段代码会打开默认摄像头，录制视频，并将其保存为名为"output.avi"的文件。的参数来改变输出文件的格式、帧率和分辨率。按下'q'键可以退出视频录制。当不再需要视频写入对象时，使用。循环读取摄像头的帧，并使用。来创建视频写入对象。

官方计划发布人员重识别（person re-id）,部分可见的人员重识别（ partial re-id）, 跨域人员重识别（cross-domain re-id） 和 车辆重识别（vehicle re-id） 等众多模型。提供了针对ReID任务的完整的工具箱，包括训练、评估、微调和模型部署，另外实现了在多个任务中的最先进的模型。，其不仅对相关领域的研究有帮助，而且对工程部署有优化，在各大数据集上的

预测结果是这五张照片分别显示数字2、2、0、9、5(标签2)，它们前三个数2、2、0都小于等于4(标签1第一类)，第四个数9大于等于7(标签1第二类)，而第五个数5在4和7之间(标签1第三类)。』，即五大元估计器（集成功能的Ensemble，多分类和多标签的Multiclass，多输出的Multioutput，选择模型的Model Selection，流水线的Pipeline）。多输出分类是多标签

一、Qt 的安装；如下图1，图2，选择自己想要下载的版本，我下载的5.12.12，文件3.7G，建议使用加速器下载；在此说明一下，我这里用的python，在python中也可以直接安装PyQt5进行编程实现软件设计，不必安装Qt的开发环境，我下载qt是为了使用qt自带的IDE(Qt Creator)，因为Qt Creator中功能更加的全，比如可以UI窗体的可视化设计，qt类库的信息查找等等功能。

NLP的新秀prompt，最近着实有点火。图片还跨界火到了VLM（Visual-Language model,视觉语言模型）。像OpenAI的CLIP，和南洋理工大学的CoOp都用了这种思路。现在，清华副教授刘知远团队最新发布的视觉语言模型论文中，也提出了一种基于prompt的新方法。图片据论文表示，这也是首次将prompt用于cross-model和零样本/少样本学习视觉定位中。从目前的NLP和

一、导读论文信息CLIP（打通文本-图像模型）相关讲解：扩散模型Diffusion Model相关讲解:二、DALL·E 2 模型解读DALL·E 2 模型总览DALL·E 2 训练过程DALL·E 2 推理过程（由文本生成图像过程）三、DALL·E 2实验效果和不足之处实验效果不足之处Reference。......