EdgeCrafter展示了通过任务专业化蒸馏和针对性架构设计，紧凑型ViTs能够在边缘密集预测任务中达到与CNN方案更优的性能表现。该方法为在资源受限环境中部署Transformer模型提供了一种可行的技术路径。

假如你有一份数据，有淘宝店铺的一些基本数据，比如店铺名称、发货地址、付款人数、评论数、商品价格、商品名称。由于爬取的数据较乱不能直接用于数据分析，所以要先进行数据清洗。数据如下大概如下：（关于如何爬取可以参考前面博文python爬取淘宝评论）加载数据import pandas as pdpro_data=pd.read_csv("taobaoproducts.csv",header=0)pro_d

Series对象和DataFrame的列数据提供了cat、dt、str三种属性接口（accessors），分别对应分类数据、日期时间数据和字符串数据，通过这几个接口可以快速实现特定的功能，非常快捷。今天翻阅pandas官方文档总结了以下几个常用的api。...

目标检测论文中出现过很多容易混淆的评价指标，比如，包括最基本的AP、mAP这些定义，索性将这些基本概念搞清楚，做个总结。

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目标检测论文中出现过很多容易混淆的评价指标，比如，包括最基本的AP、mAP这些定义，索性将这些基本概念搞清楚，做个总结。

DETR训练VOC数据集

Faster RCNN的源码总结

DataFrame.dropna( axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)有五个参数，官方文档链接https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html1.axis参数确定是否删除包含缺失值的行或列a

Pytorch有自带的训练好的AlexNet、VGG、ResNet等网络架构。可以看到，AlexNet有三个层，分别是features、avgpool、classifier。用model.features查看features层（也就是卷积层）的网络结构。**