3.【基础网络架构：CNN】UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition。11.【行人重识别】（TIFS2023）Video-based Visible-Infrared Person Re-Ident

群内包含目标检测、图像分割、目标跟踪、Transformer、多模态、NeRF、GAN、缺陷检测、显著目标检测、关键点检测、超分辨率重建、SLAM、人脸、OCR、生物医学图像、三维重建、姿态估计、自动驾驶感知、深度估计、视频理解、行为识别、图像去雾、图像去雨、图像修复、图像检索、车道线检测、点云目标检测、点云分割、图像压缩、运动预测、神经网络量化、网络部署等多个领域的大佬，

最近准备推出一系列Python入门、Pytorch深度学习框架入门的文章，主要面向计算机视觉小白。为了给非计算机专业的读者、或者刚入门计算机视觉的读者打好基础，前几天特意写了一篇入门文章，介绍了计算机视觉中一些最基础的概念和名词：Here is yuque doc card, click on the link to view:https://www.yuque.com/zhangkai-bazw

今天跟大家分享TPAMI2021中的一篇文章，文章详细信息如下：这篇文章是ResNet的变体，通过改进ResNet中的残差模块，在几乎不改变计算量的前提下，提高了网络提取多尺度特征的能力。下载链接：https://arxiv.org/abs/1904.01169开源代码地址：https://github.com/Res2Net0.动机在图像分类、目标检测、分割等计算机视觉任务中，网络提取多尺度特征

1.在ResNet出现之前在2015年ResNet出现之前，CNN的结构大多如下图所示，通俗点说，用“卷积-maxpooling-ReLU”的方式，一卷到底，最后使用全连接层完成分类任务。大家普遍认为，卷积神经网络的深度对于网络的性能起着至关重要的作用，所以普遍将网络深度从AlexNet的几层增加到十几层甚至更多，比如VGG16、VGG19，也正如人们所想，增加深度确实增加了模型的性能。但深度继续

今天和大家分享一篇ECCV2020中关于目标检测失效分析工具的文章。文章标题：TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors文章下载地址：https://arxiv.org/abs/2008.08115代码下载地址：https://dbolya.github.io/tide/动机在目标检测和实例分割任务中，通常以mAP

1.下载Python3进入网址：https://www.python.org/downloads/，进入后点击下图中红框内的按钮下载Python3。2.安装Python3打开上一步中下载好的文件，显示如下图所示界面。先勾选下图中红色框内的复选框，然后点击紫色框内的“Install Now”进行安装。等待安装完成后，显示下图中的界面表示安装完成，关闭该界面。3.验证是否安装成功按住键盘中的win+R

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