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windows11下运行swin-transformer算法

transformer的概述、详述，以及示例代码

swin transformer算法解读

MobileNetV1主要是提出了可分离卷积的概念，大大减少了模型的参数个数，从而缩小了计算量。但是在CenterNet算法中作为BackBone效果并不佳，模型收敛效果不好导致目标检测的准确率不高。MobileNetV2在MobileNetV1的DW和PW的基础上进行了优化，使得准确率更高，作为CenterNet算法的BackBone效果也可以。Inverted Residuals：倒残差结构L

slimming模型剪枝理论与实践

CenterNet训练的方法

知识蒸馏（Knowledge Distillation，简称KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型，在不改变学生模型结构的情况下提高其性能。

softmax深入理解

某个图层之上的其他图层点击“创建剪贴蒙版”，从而使某个图层成为剪贴蒙版。建立选区后，通过【图像 -> 调整 -> 色相/饱和度】进行色彩调节。使用【滤镜 -> 自适应广角】，使用约束工具画出需要纠正为直线的部分。在图层中选定选区后，执行【图层 -> 图层蒙版 -> 显示选区】“选择工具”中使用“对象选择工具”，然后刷新“对象查找程序”选定一个图层，执行【图层 -> 图层蒙版 -> 从透明区域】复制