无监督伪装目标检测（UCOD）因无需依赖大量像素级标注而受到关注。现有UCOD方法通常采用固定策略生成伪标签，并用1×1卷积层作为简单解码器，导致性能远低于全监督方法。我们发现这些方法存在两大缺陷：1）伪标签噪声大，易使模型拟合错误知识；2）简单解码器难以学习伪装目标的语义特征，尤其在处理小目标时，由于伪标签分辨率低、前景背景混淆严重，性能进一步下降。

可以看下，我想在项目中的文件（我是在vs2019下使用qt，跟qt creator不一样）现在我们来封装一个自定义的控件。右键点击项目，选择添加新建项。然后选择c++类，名字自己起一个。然后这里，上面的你都不用改。选择一个基类。我们写QPushButton，因为我们要封装一个按钮，自然是继承于Qt本来的按钮，当然了，你也可以选择QWidget，QWidget是QPushButton的父类，你选择谁

windows下可以引用 #include <windows.h>在linux下不能使用我们可以用#include <time.h> linux和windows下都可以用计时开始//time startclock_t start,stop;start = clock();计时结束//time endstop = clock();double endtime=(double)

这一章作业主要是连线，单机这个闪电符号，右侧是我们要用到的线​​​​​​实验步骤：第 1 部分：连接到云第 1 步：将云连接到 Router0。使用Copper Straight-Through（铜质直通电缆）将Router0的FastEthernet0/0连接到云上的Ethernet6第 2 步：将云连接到电缆调制解调器。使用Coaxial线把云的Coax7 连接到电缆调制解调...

伪装目标检测原论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2102.10274.pdf我们首次对隐藏目标检测（COD）进行了系统研究，旨在识别视觉上嵌入在背景中的目标。隐藏对象与其背景之间的高度内在相似性使得COD比传统的对象检测/分割更具挑战性。为了更好地理解这项任务，我们收集了一个称为COD10K的大规模数据集，该数据集由10000幅图像组成，涵盖了78个对象类别中各种真实场景中

监督学习、无监督学习、强化学习

Opencv

知识蒸馏

1、Anaconda下载与安装百度搜索Anaconda，进入官网。点击这个下载对应的版本（我电脑上安装的python是3.8）下好了之后安装，这个安装就一路默认就行。2、下载CUDA和cudnncuda版本的选择和你的显卡有关系。鼠标在桌面右击，打开NVIDIA控制面板。点击系统信息点击组件。可以看到，我这里是RTX3060的显卡，支持cuda11.2。 看到自己对应的版本再去下载。直接百度搜索c