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- @weixin_43694096
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即插即用篇 | YOLOv11 引入高效的直方图Transformer模块 | 突破天气障碍：Histoformer引领高效图像修复新路径
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深度解析预训练权重的本质和作用：你真的了解它们吗？
为了训练自定义模型，通常需要使用大量标注好的图像数据来训练模型。但是，当可用的训练数据不够多时，可以使用预训练权重来提高模型的性能。
Linux 系统下 CMake 示 例
Linux系统下CMake简单示例
手把手教你用Yolov5 (v6.2) 训练分类模型 基于《Kaggle猫狗大战》案例
在8月17日晚上，YOLOv5官方发布了v6.2版本，v6.2版本支持分类模型训练、验证、预测和导出；v6.2版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单！
深度学习算法应用实战 | 利用 CLIP 模型进行“零样本图像分类”
零样本图像分类第一篇！
YOLO-Magic 系列框架介绍 【订阅必读】
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Linux 系统下克隆 Github 项目指令
记录一次 Linux 系统下克隆 Github 项目全过程
一文搞懂 YOLOv9 训练推理全流程 | YOLOv9你绝对不知道的细节!
YOLOv9你绝对不知道的细节! 5分钟搞懂YOLOv9核心！
YOLOv9来了! 使用可编程梯度信息学习你想学的内容， v7作者新作！【文献速读】
YOLOv9文献速读，本文章使用 GPT 4.0 和 Ai PDF 工具完成。
连夜看了30多篇改进YOLO的中文核心期刊 我似乎发现了一个能发论文的规律
第1种：焕然一新的创新；比如Faster-RCNN、Yolov1、Transformer、ShuffleNet等，能……第2种：守正出奇的创新；比如将图像金字塔改进为特征金字塔……第3种：各种先进算法集成的创新，比如……
