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步入烟尘
YOLO系列创新涨点超专栏YOLOv8YOLO目标跟踪
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核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法:后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定,成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
- 【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts,纯卷积神经网络,更快更准,,降低参数量!
YOLO大师
YOLO网络cnn目标检测论文阅读yolov8
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer(ViTs)的引入,ViTs迅速取代了卷积神经网络(ConvNets)成为最先进的图像分类模型。然而,普通的ViT在应用于诸
- 深度学习图像算法中的网络架构:Backbone、Neck 和 Head 详解
肥猪猪爸
#深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术,特别是在目标检测、图像分割等任务中,深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中,通常可以分为三个主要部分:Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色,它们各自处理不同的任务,从特征提取到最终的预测输出,形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用,帮助大家更好
- YOLOV8涨点技巧之MCA多维协作注意力模块
呆头鹅AI工作室
深度学习算法详解及代码复现YOLO深度学习人工智能计算机视觉pythonconda
1.算法设计:基于MCA的YOLOv8优化1.1总体架构YOLOv8的优化算法在原有架构的基础上,引入了MCA模块,以增强特征提取能力和目标定位精度。MCA模块被嵌入到YOLOv8的主干网络(Backbone)和特征金字塔网络(FPN)中,用于捕捉多维度的上下文信息。1.2MCA模块设计MCA模块的核心思想是通过多维度的注意力机制(如通道注意力、空间注意力和尺度注意力)来增强特征表示。其结构如下:
- pytorch实现单机多卡训练
*Major*
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pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练(数据并行)模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model(CFG.backbone,CFG.num_classes,CFG.device)model.load_state_dict(torch.load("best_epoch.bin"))mod
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深度学习目标检测YOLO目标跟踪
YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本,继承了YOLOv3的高效性,并通过大量优化和改进,在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。相比YOLOv3,YOLOv4在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检测的同时,显著提升了检测性能,尤其在复杂场景中的表现尤为出色。相比YOLOv3的改进与优势改进的Backbone(CSPDarknet-53)YOLOv4使用
- Vue前端框架选型论证
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程序员前端框架vue.js前端
Model:负责保存应用数据,与后端数据进行同步Controller:负责业务逻辑,根据用户行为对Model数据进行修改View:负责视图展示,将model中的数据可视化出来。但是,但是前端MVC也存在一些严重的问题:model和view的数据交互,非常的混乱,而且维护起来非常麻烦。这就是灵活开发带来的后遗症。拿backbone举个例子,backbone将Model的set和on方法暴露出来,方便
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- Transformer实战-系列教程17:DETR 源码解读4(Joiner类/PositionEmbeddingSine类/位置编码/backbone)
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目录Camera量化CameraBackbone(Resnet50)量化替换量化层,增加residual_quantizer,修改bottleneck的前向对Add操作进行量化CameraNeck(GeneralizedLSSFPN)量化将Conv2d模块替换为QuantConv2d模块CameraNeck中添加对拼接操作的量化替换CameraNeck中的ForwardCameraVTransfo
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目录官方readme的Notesptq.py量化模块初始化解析命令行参数加载配置信息创建dataset和dataloader构建模型模型量化Lidarbackbone量化稀疏卷积模块量化量化完的效果加法模块量化本文是Nvidia的英伟达发布的部署MIT-BEVFusion的方案官方readme的Notes这是是官方提到的量化时需要注意的三个方面:1)在模型进行前向时,使用融合BN层可以为模型带来更
- Unet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
听风吹等浪起
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1.介绍之前写了篇二值图像分割的项目,支持多尺度训练,网络采用backbone为vgg的unet网络。缺点就是没法实现多类别的分割,具体可以参考:二值图像分割统一项目本章只对增加的代码进行介绍,其余的参考上述链接博文本章实现的unet网络的多类别分割,也就是分割可以是两个类别,也可以是多个类别。训练过程仍然采用多尺度训练,即网络会随机将图片缩放到设定尺寸的0.5-1.5倍之间文件目录如下:2.实现
- Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
听风吹等浪起
图像分割人工智能计算机视觉
1.介绍传统的Unet网络,特征提取的backbone采用的是vgg模型,vgg的相关介绍和实战参考以前的博文:pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的,但网络较为臃肿,容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题。而Resnet可以解决这一问题,参考:ResNet训练CIFAR10数据集,并做图片分类本章在之前文章的基础上,只是将Unet的backbone进行替换,将vgg换成了res
- LLM之LangChain(七)| 使用LangChain,LangSmith实现Prompt工程ToT
wshzd
LangChain笔记langchainprompt
如下图所示,LLM仍然是自治代理的backbone,可以通过给LLM增加以下模块来增强LLM功能:PrompterAgentCheckerModuleMemorymoduleToTcontroller当解决具体问题时,这些模块与LLM进行多轮对话。这是基于LLM的自治代理的典型情况,其中动态创建链并按顺序执行,同时多次轮询LLM。下图是LangSmith[1]的界面,从图中可以看到使用的token
- 大模型实践笔记(2)——Clip改进:通过文本检索视频帧
不会写代码!!
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目录超参数设置配置LLM-clip的backbone文本编码抽取视频帧并编码视频帧匹配保存结果帧工程流全是干货超参数设置#超参数设置PARAMS={"clip_model":"openai/clip-vit-base-patch32",#推理模型名称"video_folder":"./video_test",#视频文件夹路径"text_description":"Aphotoofapersonwe
- ODOO--OWL简介
姜振建 15954039008
odoojavascript前端前端框架
1.什么是OWLOWL是Odoo创建的前端开发框架。这是他们在最新版本的Odoo(版本14)中引入的一个框架,以使前端代码更好一些。如果您熟悉其他前端框架,如React、Vue、Angular、Backbone等,那么您将很快了解OWL。它遵循许多相同的模式和想法。如果您不熟悉前端框架的概念,那么最近的框架都围绕着消除过去通常使用javascript完成的琐碎事务性工作的想法展开。我相信您熟悉数百
- YOLOv8算法改进【NO.91】引入RCS-YOLO算法模块
人工智能算法研究院
首发创新改进方法YOLO算法改进系列YOLO算法transformer
前言YOLO算法改进系列出到这,很多朋友问改进如何选择是最佳的,下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看,按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通:第一,创新主干特征提取网络,将整个Backbone改进为其他的网络,比如这篇文章中的整个方法,直接将Backbone替换掉,理由是这种改进如果有效果,那么改进点就很值得写,不算是堆积木那种,
- 深度学习知识点汇总-目标检测(1)
深度学习模型优化
8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN,这里使用ResNet。head部分R-FCN,使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗?应该可以。因为右眼应该在
- YOLOv8 : 网络结构
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YOLOv8YOLO计算机视觉目标检测
一.YOLOv8网络结构1.BackboneYOLOv8的Backbone同样参考了CSPDarkNet-53网络,我们可以称之为CSPDarkNet结构吧,与YOLOv5不同的是,YOLOv8使用C2f(CSPLayer_2Conv)代替了C3模块(如果你比较熟悉YOLOv5的网络结构,那YOLOv8的网络结构理解起来就easy了)。如图1所示为YOLOv8网络结构图(引用自MMYOLO),对比
- 点云transformer算法: FlatFormer 论文阅读笔记
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深度学习transformer算法论文阅读
代码:https://github.com/mit-han-lab/flatformer论文:https://arxiv.org/abs/2301.08739[FlatFormer.pdf]Flatformer是对点云检测中的backbone3d部分的改进工作,主要在探究怎么高效的对点云应用transformer具体的工作如下:一个缩写:**PCTs即pointcloudtransformers*
- 最新模型VMamba:颠覆视觉Transformer,下一代主流Backbone?
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论文标题:VMamba:VisualStateSpaceModel论文作者:YueLiu,YunjieTian,YuzhongZhao,HongtianYu,LingxiXie,YaoweiWang,QixiangYe,YunfanLiu1.摘要卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer(ViT)是目前最流行的两种视觉表征基础模型。CNN在线性复杂度下,具有惊人的可扩展性。ViTs在性能方
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Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、SwinTransformerSwinTransformer可以看作为一个backbone用来做分类、检测、分割都是非常好的也可以直接套用在下游任务中不仅源码公开了,预训练模型也公开了预训练模型提供大中小三个版本图像中的像素点太多了,如果需要更多的特征就
- 【DeepLearning-10】yolo.py文件关键代码parse_model(d, ch)函数
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这段代码功能是根据提供的配置字典(d)和输入通道列表(ch)来解析并构建一个YOLOv5模型。函数的核心工作是遍历模型的每一层,并根据配置创建相应的神经网络层。我们可以在函数中为新增模块配置构造参数设置。函数中fori,(f,n,m,args)inenumerate(d['backbone']+d['head']):#from,number,module,args这一部分对应yolo.yaml文件
- YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读
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深度学习深度学习训练营YOLO
YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言二、我的环境三、yolov5s.yaml源文件内容四、Parameters五、anchors配置六、backbone七、head八、总结OLOv5-第Y2周:训练自己的数据集)YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言本文为365天深度学习
- 目标检测任务的调研与概述
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目标检测目标跟踪人工智能
目标检测任务的调研与概述0FQA1目标检测任务基本知识:1.1什么是目标检测?1.2目标检测的损失函数都有那些?1.2.1类别损失:1.2.2位置损失:1.3目标检测的评价指标都有那些?1.4目标检测有那些常见的数据集?2目标检测的进阶知识:2.1经典的backbone:2.2目标检测器-传统的检测方法2.3目标检测器-两阶段的检测方法:2.3.1R-CNN开山之作2.3.2SPP-Net2.3.
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
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1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
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1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
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创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发