论文：https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdfYOLOv-DIoU开源代码：https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet

论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872代码：https://github.com/facebookresearch/detr参考https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/86533005

前几个Pytorch学习博客写了使用Pytorch的数据读取、数据增强、数据加载、模型定义，当完成上面几个步骤，就可以进行模型训练了。使用Pytorch进行模型训练，通常可以将train过程写成一个函数，简单的train写法常规的传入参数如下：数据加载器DataLoader目标模型model损失函数criterion优化器optimizer较为简单的train函数可以写为如下：d...

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而在 DFC 中，每个 patch 的注意力值的计算直接与它水平或垂直位置的 patch 有关，而这些水平或垂直位置的 patch 的计算又与它们水平或垂直位置的 patch 有关。DW卷积的一个卷积核负责一个通道，例如对一个3×5×5的图片，输出通道数要与输入通道数相同，则普通卷积操作需要3×3×3×3的卷积核，但DW卷积操作只需要3×3×3的卷积核。PW卷积相反，是一个1×1×C的卷积核，对每

论文：https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdfYOLOv-DIoU开源代码：https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet

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SmoothL1 Loss采用该Loss的模型（Faster RCNN，SSD，，）SmoothL1 Loss是在Faster RCNN论文中提出来的，依据论文的解释，是因为smooth L1 loss让loss对于离群点更加鲁棒，即：相比于L2 Loss，其对离群点、异常值（outlier）不敏感，梯度变化相对更小，训练时不容易跑飞。假设x是预测框与 groud truth 之间 element

同样提供了两个模型版本，分别为VisCPM-Paint-balance和VisCPM-Paint-zhplus，前者在英文和中文两种语言上的能力较为平衡，后者在中文能力上更加突出。---------------------------------------文生图--------------------------------------------------------------------

大型语言模型(llm)在语言理解和生成方面表现出了非凡的能力。从基础llm到后续llm，指令调整在使llm与人类偏好保持一致方面起着至关重要的作用。然而，现有的llm通常专注于英语，导致非英语语言的表现较差。为了提高非英语语言的性能，需要为基础llm收集特定语言的训练数据，并构建特定语言的指令进行指令调优，这两者都是繁重的工作。为了最大限度地减少人工工作量，我们建议通过交互式翻译任务将语言生成和指