YOLO（You Only Look Once）的数据处理流程是为了解决目标检测领域的核心挑战，核心目标是为模型训练和推理提供高效、规范化的数据输入。

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题，本文提出了一种基于 Transformer 双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net)。​​​​​​​首先，将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量，然后，构建重复次数不同的编码器，最后，双网络分支将图像表示为来自两个 Transformer 的特征集合，得到更加丰富的互补特征信息，从而提高细粒度分类的精度。

我们将图像编码为一系列补丁令牌，构建了一个具有两个良好设计模块的强视觉变压器框架:(i)提出结构信息学习(SIL)模块，利用变压器的自关注权值挖掘对象范围内重要补丁的空间上下文关系，并将其注入模型中导入结构信息;(ii)引入多层次特征增强(MFB)模块，利用多层次特征的互补性和类间的对比学习来增强特征的鲁棒性，实现准确识别。

嵌入矩阵是在自然语言处理（NLP）中常用的一种技术，用于将离散的词或字符转换为连续的向量表示。它是一种将高维离散数据映射到低维连续空间的方法。在NLP任务中，我们通常使用词嵌入（word embedding）来表示单词。词嵌入是一种将单词映射到实数向量的技术，它可以捕捉到单词之间的语义和语法关系。嵌入矩阵是用来存储这些词嵌入的矩阵，其中每一行对应一个单词的向量表示。嵌入矩阵的大小通常由两个参数确定

深度学习中，网络、模型、算法有什么区别

Octave Convolution学习笔记 （附代码）

完成以上步骤后，你的dify环境中就新增了新的python依赖。不过目前测试发现，重启dify，会导致dify环境中的依赖消失。（4）将下载好的依赖包放在宿主机的挂载路径上，这样容器中对应路径就有了依赖包。之后进入容器，通过pip命令来安装依赖包。（1）首先进入sendbox对应的容器，查看容器中的python版本。经过往上搜索以及自行探索，在联网和离线情况下的导入方法。（3）确定要安装的依赖包，

池化的几种方法 学习笔记 (附代码)

Github无法创建仓库，Repository name 报错 Couldn‘t check availability。偷一下懒，把链接贴一下，后续再补充。2.如何创建GitHub仓库。3.如何删掉GitHub仓库。

ResNet改进之ResNext学习笔记 （附代码）