一.模型解读今天是大名鼎鼎的detectron2,关于detectron2的解读数不胜数，在此我暂时就不推荐了！官方代码二.试跑效果测试环境：机器 : Dell T5820服务器GPU:Nvidia P4000cuda:10.1cudnn:7.5关键库:torch 1.3.0; torchvision 0.4.1;opencv-python 3.4.7pyco...

目录一.模型解读二.试跑效果一.模型解读作为一个由商汤视觉智能研究团队开发的视觉追踪的模型，该论文主要解决的问题是将深层基准网络ResNet、Inception等网络应用到基于孪生网络的跟踪网络中。在SiameseFC算法之后，尽管已经有很多的基于孪生网络的跟踪算法，但是大家可能会注意到一个问题是，这些网络都使用浅层的类AlexNet做为基准特征提取器。其实在这之前，也有学者们尝试着使用深层的..

目录一.模型解读二.试跑效果yolactyolact++一.模型解读链接中的解读很通俗详细，在此不做赘述；而且YOLACT++在大前天也发布了，作为一个为数不多的在实时检测中可以用mask分割目标的方法，确实非常值得有兴趣的研究人员以及相关学者期待一下.详细解读官方代码YOLACT++解读二.试跑效果yolact测试环境：机器 : 华硕笔记本GPU:Nvidia GTX10...

卸载之前的安装pip uninstall ffmpeg-pythonpip uninstall ffmpeg然后再安装:conda install -c menpo ffmpegpip install ffmpeg-python

Depth-Anything的精华部分基本是在代码里面，论文只是做了相对简要的介绍，看了几篇公众号上的讲解，绝大部分就是照着论文里的内容翻译了一遍，很多比较牛的地方都没发掘出来。根据项目的星标⭐数量，决定是否写。

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先贴几张图代码要改的哦；模型暂时还没训练；GPU算了有需求；感觉一堆的坑.

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