DeepLearning理论和实践的一些工作

ViT在处理大规模图像数据时面临着一些挑战。为了解决这些问题，研究人员提出了FasterVIT，这是一种经过改进的ViT网络架构。注于CV应用的高应用的高图像吞吐量。

首先分析面源监测数据，一共有30个降雨日的数据，其中每个降雨日内都有降雨量，以及总氮、氨氮、总磷、COD这四种污染物的监测数据，且降雨数据与污染物数据数量级相差较大。进而根据污染物与

本文接着上一篇【论文复现】针对yoloV5-L部分的YoloBody部分重构（Slim-neck by GSConv）中叙述的论文[1]接着复现的yoloV4,这两篇文章的基础函数基本一致，原理见论文

CondenseNet V2用于高效地学习稀疏特征。该论文主要针对深度神经网络中的稀疏性问题，即在高层数网络中，由于卷积层的下采样和池化操作，特征图的尺寸会逐渐减小导致某些特征图上的神经元很少被激活，

1. 下载bubbliiiing博主项目更改predict 为 export_onnx 2. 更改文件夹nets下的yolo.py代码 3. 生成onnx文件 4. 下载此项目进行cmake&ma

由于在实际项目应用中目标所在的位置会出现距离相机较远，而铁塔摄像头却不是经常使用较大的倍率焦距进行巡航，这个时候就会出现较小的目标时，我们在检测过程中会出现漏捡现象。

本文将着重于实操讲解，对于yolov5-l的网络主题部分进行重构，因此将省略掉原理部分的讲解。若读者对原理部分感兴趣的话可以参考论文【1】中的方法进行构建网络主体部分。

关键词：轻量化、低功耗、深度可分离卷积、通道重排、1×1卷积核 轻量化网络是指在保证模型精度的前提下，通过一系列优化技术使得模型参数数量大幅减少的深度学习模型。

在卷积操作中，每个卷积核都是固定大小的，无法适应输入数据中的不同空间结构。为了解决这个问题，一种新型的卷积操作——SKCONV应运而生。SKCONV引入了动态卷积核形状的概念，能够自适应地学习卷积核的

随着CNN的崛起，图像处理取得了巨大的进步，然而，Transformer作为一种基于自注意力机制的神经网络，引发了人们对其在图像处理中的应用潜力的兴趣。这篇论文的出现，将我们带入了一个更加深入的探索。

在优化改进1中我们在功能点上实现了获取游戏显示画面与自描触发机制并不显示，今日份的更新结果将要达到如下效果： 1. 能够快速完成游戏画面的获取，包括但不限于全屏与自定义屏； 2. 对游戏画面目标物判断

在神经网络中，BN层是一种常用的技术，用于提高模型的收敛速度和准确性。BN层主要通过对神经网络中每一层输入进行标准化处理，使得神经网络在训练过程中更加稳定。

在2018年提出了了卷积块注意力模块(CBAM)，提出了一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意力模块，它可以对一个中间特征图在CA&SA（通道&空间）上单独进行推理，然后将注意力结果图与输入特征图融合处

刚完成了AI自瞄“辅助”，趁着这会激情还在，做个简易版本的AI打地鼠游戏“辅助”。现在需要完成的任务有如下： 1. 获取网页端小游戏的视频图像画面； 2. 通过视频画面中的信息获取地鼠的头像；

在目标检测任务中，有两大系列的模型是我们经常会碰见的；一类是 the one-stage，另一类是 the two-stage。

人脸姿态估计是指通过计算机视觉技术对人脸在三维空间中的旋转和平移进行估计。它涉及到识别人脸的朝向、头部的旋转角度和平移距离等信息。准确的人脸姿态估计可以为许多应用场景提供关键的信息。

现在的深度学习方法集中在如何设计最合适的目标函数，使模型的检测结果更接近真值。同时，一个合适的架构可以充分获取足够的信息以进行预测，但这需要精妙的设计。当输入数据经历逐层特征时空间转换，大量的信息会丢

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第3天，点击查看活动详情 前言   这里我将为大家带来生成对抗网络、改进生成对抗网络和PIX2PIX这三种网络的简介。

在计算机视觉领域，金字塔网络是一种经典而有效的图像处理方法，旨在实现**多尺度的特征提取和图像分析。通过构建不同尺度的图像金字塔，金字塔网络能够从粗糙到精细地分析图像内容，为许多视觉任务提供了强大的基

在本文里将详细介绍一种新型的卷积神经网络操作，即动态卷积（Dynamic Convolution）。动态卷积是一种基于注意力机制的卷积操作，它可以自适应地调整卷积核的采样点，从而更好地适应输入数据的空