现有数据集多聚焦单一模态（可见光或红外成像），且目标尺寸偏大、场景单一，难以满足实际需求，针对可见光-红外双模态（Visible-Thermal, RGBT）小目标检测的研究却鲜有突破。在无人机监控、自动驾驶、夜间搜救等场景中，小目标检测（如远处行人、微型无人机）一直是技术难点——目标尺寸小、背景干扰多、光照条件复杂。115组对齐序列、9.3万帧图像、120万标注，覆盖7类目标（如船舶、汽车、行人

我们生成的mask只包含白色和黑色的像素，我们的mask会比原来图中的狗略大一些，这样可以给Stable Diffusion足够的空间来进行修复。要训练一个YOLOv5的模型来自动检测你最喜欢的玩具，你需要拍几千张你的玩具在不同上下文中的照片，对于每张图，你需要标注玩具在图中的位置。所有步骤完成之后，我们生成了一个新的图像，玩具猫代替了原来的狗的位置，这样，2张图像可以使用相同的包围框。Stabl

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨Pegessi@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/613538649导读本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子，实现过程较为简单，最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能。前言CUDA介.

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