本文改进MLP-Mixer的TM，提出一种循环特定通道模块，其分为循环和通道特定两部分。循环指的是将权重矩阵用向量+循环平移的方法实现，好处是提升模型的空间平移性能；通道特定指的是分组做CM，原来的CM是权值共享的，具有通道不变性，改成分组后就引入了些通道特殊性。Abstract在过去的十年里，我们见证了机器视觉框架的快速发展。卷积神经网络(CNN)通过引入图像处理中的归纳偏差，在众多的计算机视觉

感谢CSDN官方邀请，本文开箱并测试 OrangePi AIpro开发板的功能，同时体验了0-1从烧录到搭建第一个AI应用的过程并做相应记录。

论文：https://arxiv.org/abs/1703.10593源码：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix引言假设有两个不成对的图像X和Y，我们的算法训练去学习一个“自动相互转换”，训练时不需要成对的配对样本，只需要源域和目标域的图像。训练后网络就能实现对图像源域到目标域的迁移。摘要图像到图像的转换是一类视觉和图形问题

第一章设计任务与要求 设计一个智力竞赛抢答器，可同时共8 名选手参加比赛，并具有定时抢答功能。具体功能要求如下： ①抢答电路设有编号是K0～K7的按钮开关给8位编号是0～7竞赛选手使用。②抢答电路设有编号是S1、S2给主持人1、主持人2使用，主持人1负责电路清零和抢答开始控制，主持人2负责时间预置和计时启动。③抢答电路具有优先编码、选手编号锁存和显示功能。即主持人1把开关S1拨到抢答开始，最先按抢

DDC针对预训练的AlexNet（8层）网络，在第7层（也就是feature层，softmax的上一层）加入了MMD距离来减小source和target之间的差异。这个方法简称为DDC。

《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》

论文：https://arxiv.org/abs/1511.06434参考：DCGAN结构核心要素︰在不改变GAN原理的情况下提出了一些有助于增强稳定性的tricksDCGAN网络介绍DCGAN是GAN的直接扩展，它在判别器和生成器中分别显式地使用卷积和卷积转置层。它首先在Radford在文章 Unsupervised Representation Learning With Deep Convo