环境：windows10+pycharm问题：数据量太大，矩阵计算导致内存不足1.numpy 在定义数组的时候，采用更低的精度。从64降低为8一般计算上通过numpy得到的16位浮点数，是FP16。float64占用的内存是float32的两倍，是float16的4倍；比如对于CIFAR10数据集，如果采用float64来表示，需要60000*32*32*3*8/1024**3=1.4G，光把数据

BiRefNet：突破分辨率限制，实现高精度图像分割！利用双边参考和逐步细化技术，BiRefNet 能够生成精细且准确的分割结果，并应用于建筑检测、目标提取等场景，为图像分割领域带来革命性突破！

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2024年10月18号，中科大推出了 D-FINE，这是一款功能强大的实时物体检测器，通过重新定义 DETR 模型中的边界框回归任务实现了出色的定位精度。

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