这是Google2017年06月份发表的文章，在这篇文章中作者提出了后来对CV和NLP都产生了影响很大的网络结构，成为继MLP和RNN后又一倍受关注的基础模型。用于序列化数据的学习以输出序列化的预测结果，如应用在NLP领域。最早的提出就是应用在机器翻译领域，在WMT2014 英语翻译成德语的任务上，BLEU指标达到了28.4,比之前的SOTA提升了2个点。中使用多头注意力层替换了之前序列转录模型中

刚拿到手arduino uno r3板子，着急就和linux连上了，想跑以下ROS中的“hello world“程序，无奈upload程序的时候提示can't open device /dev/ttyUSB0，Permissions Denied,查了之后原来是linux 中的串口权限设置的问题，解决办法如下，首先“list -l /dev/ttyUSB0“会出现”crw-rw-rw- 1 roo

sklearn.metrics.classification_report中的Micro/Macro/Weighted Average指标

视觉追踪基础，匈牙利算法简介

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NanoDet是上海人工智能实验室的RangiLyu于2020年10月份开源的轻量级检测项目，取得了很好的效果，广受关注。2021年12月份，作者又更新发布了NanoDetPlus，在coco val上的map提升了7个百分点。虽然作者将模型最终的输出concat为了一个输出，从下图可以看到有四个输出头，对应的stride分别为。

【机器人领域几大国际会议】(1)ICRA：IEEE International Conference on Robotics and Automation，即IEEE机器人和自动化国际会议，由IEEE Robotics and Automation Society (RAS,机器人和自动化学会)主办，该领域规模（千人以上）和影响力最大的顶级国际会议。至今（2012年）已经成功举办了29届，只在中国

孪生神经网路SiameseNetwork介绍及基于Pytorch的实现

计算过程如上图所示，值的注意的是空间注意力机制的使用，先是对每个通道取均值得到特征图每个像素位置上的重要性，再将其加到原输入特征图上，增强每个位置的特征值，再通过卷积输出通道为N个的注意力权重，使得输出的权重能衡量每个尺度特征图的重要性。中的主要创新是自适应多尺度特征融合(Adapptive Scale Fusion，ASF)模块的提出。来实现，这样做并没有考虑不同尺度特征图的重要性是不一样的。图