ResNet和ResNext网络的原理概述和实现

MobileNet系列的简介及MobileNetV3-small的实现

SCR-Det论文的概述、提出的三个挑战、网络架构中SF-Net、MDA-Net、Rotation Branch的流程与参数设定，损失函数，对比实验与消融实验。

连接华为Atlas开发板踩雷，还原默认配置，连接开发板网口

本文综述了三篇关于动态场景4D重建与3D跟踪的最新研究。PAGE-4D改进了VGGT架构，通过动态掩码预测模块区分处理静态与动态区域，并采用内存高效机制降低计算开销。4RC提出统一的前馈模型，通过几何头和运动头联合预测深度图和位移场，实现密集点轨迹重建。Track4World设计2D引导3D的跟踪策略，利用光流信息辅助3D场景流估计，并通过长短流监督优化训练过程。这些方法针对动态场景重建中的关键挑

motivation：MonST3R，CUT3R，DAS3R等静态场景重建模型向动态场景扩展的工作，一般都需要额外的几何先验，进行训练。contribution：依赖于DUSt3R模型（MonST3R），提出一种无需训练的4D重建适配方法Easi3R，可以在推理时适配，无需从零预训练或针对动态数据的微调。Easi3R中发现，DUSt3R的交叉注意力图，天然编码了丰富的相机和物体运动信息，可以分界处

DAL模块的背景，动态锚框的损失函数计算，匹配度的产生，实验

YOLOV4，YOLOV5网络结构，基本思想，改进

R3Det的概述、解决的问题、网络结构、特点与FRM算法，对比消融实验

不确定性推理，主观Bayes方法，可信度方法，证据理论，模糊数学