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基于Difussion图像、视频生成综述

2024年大年初七(02.16)OpenAI 发布视频生成模型在各大平台转疯了,和2022年发布ChatGPT3.5时一样的疯狂。在开工第一天,我就去官网上看了,遗憾的是,在这份技术报告中只披露了一些模型思想和效果展示,对于算法细节介绍的不多。一些大佬对此做了一些解读,提到最多的是DiT这篇论文。直接讲 DiT 没有相关的知识铺垫难免有点像论文解读,为此本篇博文从Diffusion说起,梳理近几年

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#计算机视觉#深度学习
为面试做准备,整理一些计算机专业的基础知识

准备秋招找工作,研究方向是深度学习目标检测之类的。一次面试的时候,面试官问到计算机方面的基础知识,回答的不是很好,遂整体相关知识。特此感谢多位好友给出的学习意见。下面主要从数据结构、操作系统、计算机网络、数据库、Linux几个方面进行简要整理高频考点,若有错误之处,还请多多指正。1、数据结构关于数据结构,之前有总结八大排序算法和一些数据结构知识,这里就不重复整理了。另外可以参考知乎大佬写的总结,有

#算法#数据结构
详解经典旋转目标检测算法RoI Transformer

一、引言1、旋转目标检测检测就是将具有旋转方向的目标检测出来,也就是需要检测目标的中心点、长宽、角度。在俯视图的目标检测中比较常见,如遥感图像目标检测、航拍图像目标检测等。(见下图旋转目标检测,图源论文RoI Transformer )2、旋转目标检测算法,目前多阶段里面性能较好的是RoI Transformer这个算法,本篇博客将详细分析此算法。论文《Learning RoI Transform

#计算机视觉#算法
基于深度学习的目标检测综述(单阶段、多阶段、FPN变体、旋转目标检测等)

随着深度学习的发展,基于深度学习的目标检测方法因其优异的性能已经得到广泛的使用。目前经典的目标检测方法主要包括单阶段(YOLO、SSD、RetinaNet,还有基于关键点的检测方法等)和多阶段方法(Fast RCNN、Faster RCNN、Cascade RCNN等)。下面主要介绍单阶段的目标检测方法(SSD、YOLO系列、RetinaNet等)和多阶段目标检测方法(RCNN系列)。一、单阶段1

#目标检测#人工智能#深度学习 +1
Pycharm Failed: Internal error. Please refer to

在ubuntu16.04上安装pycharm 社区版,启动时出现错误Internal error. Please refer to http://jb.gg/ide/critical-startup-errors百度谷歌走一波,搜索一堆出来说是网络问题?重启网络?一脸懵逼的重启网络之后还是没有任何作用。于是去提示的网页看看有啥信息。1、删除第三方插件,什么鬼,没有搞懂(英语渣渣),也没有找个这个插

到底了