无

1、环境Make sure you have already on your system:Any modern Linux OS (tested on Ubuntu 20.04)OpenCV 4.5.4+Python 3.7+ (only if you are intended to run the python program)GCC 9.0+ (only if you are intende

1、 欧洲中期天气预报中新ERA5再分析数据简介下载网址ERA5是一种综合性的再分析数据，ECMWF的Integrated Forecast System (IFS)的4D-Var data assimilation 和 CY41R2 模型预报产生的。ERA5数据集包含一个高分辨率(hourly，31km，0.2815degrees，“HRES”)和一个分辨率降低的十个集合（hourly，63km

主要Runner 调用以下组件来完成训练和推理循环：数据集：负责在训练、测试和推理任务中构建数据集，并将数据输入模型。在使用中，它由 PyTorch DataLoader 包装，该加载器启动多个子进程来加载数据。Model：接受数据并输出训练过程中的损失；在测试和推理任务期间接受数据并执行预测。在分布式环境中，模型由模型包装器（例如，MMDistributedDataParallel）包装。

无

Tensorflow Lite的GitHub地址Tensorflow Lite的GitHub地址

在新的数据集教程中，我们知道数据集类使用该load_data_list方法来初始化整个数据集，并将每个样本的信息保存到一个字典中。通常，为了节省内存使用，我们只加载load_data_list 中的图像路径和标签，并在使用时加载完整的图像内容。此外，我们可能希望在训练时选取样本时进行一些随机数据增强。几乎所有的数据加载、预处理和格式化操作都可以通过数据管道在 MMPretrain 中配置。数据管道

在此页面中，我们列出了我们支持的。您可以点击链接跳转到对应的型号页面。

CompressAI 构建在 PyTorch 之上，并提供：（1）基于深度学习的数据压缩的自定义操作、层和模型（2）官方TensorFlow 压缩库的部分移植（3）用于学习图像压缩的预训练端到端压缩模型（4）用于将学习模型与经典图像/视频压缩编解码器进行比较的评估脚本CompressAI 旨在通过提供资源来研究、实施和评估基于机器学习的压缩编解码器，让更多的研究人员为学习的图像和视频压缩领域做出贡

此外，由于不寻常的优化步骤，它们很难适应目前的检测器。该方法对具有小目标的图像进行过采样，并通过复制多个小目标对其进行扩充。然而，这种增强需要分割注释，因此，它与目标检测数据集不兼容。有方法可以从原始图像中截取放大区域，从中学习到更丰富的小目标特征。额外的特征对检测性能有积极的贡献，但要扩大的区域的选择带来了计算负担。也有研究提出了一种用于小目标检测的全卷积网络，该网络包含了一种早期的视觉注意力机