YOLOv9独家改进：一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer

过去的几个月，我们目睹了使用基于transformer模型作为扩散模型的主干网络来进行高分辨率文生图(text-to-image，T2I)的趋势。和一开始的许多扩散模型普遍使用UNet架构不同，这些模型使用transformer架构作为扩散过程的主模型。由于transformer的性质，这些主干网络表现出了良好......

前言引入了可变形卷积v4(DCNv4)，这是一种为广泛视觉应用设计的高效且有效的操作算子。DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1.移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2.优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DCNv4相......

创建虚拟环境condaactivateyolov9-npython=3.8condaacitivateyolov9condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda=11.8-cpytorch-cnvidiapipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple数据准备在主文件夹......

大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们来聊聊一个在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性进展的深度学习架构——Transformer模型！......

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一、本文介绍本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成SlideLoss，并详细说明了优化原因，注意事项等。SlideLoss函数可以有效地解决样本不平衡问题，为困难样本赋予更高的权重，使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大，而困难样本......

一、本文介绍本文记录的是基于MobileMQA模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。MobileNetv4中的MobileMQA模块是用于模型加速，减少内存访问的模块，相比其他全局的自注意力，其不仅加强了模型对全局信息的关注，同时也显著提高了模型效率。文章目录一、本文介绍二、MobileMQA......

一、本文介绍本文记录的是利用ExtraDW优化YOLOv9中的RepNCSPELAN4，详细说明了优化原因，注意事项等。ExtraDW是MobileNetv4模型中提出的新模块，允许以低成本增加网络深度和感受野，具有ConvNext和IB的组合优势。可以在提高模型精度的同时降低一定量的模型参数。文章目录一、......

文本生成策略文本生成对于许多NLP任务至关重要，例如开放式文本生成、摘要、翻译和更多。它还在各种混合模态应用程序中发挥作用，这些应用程序将文本作为输出，例如语音到文本以及vision-to-text。一些可以生成文本的模型包括GPT2、XLNet、OpenAIGPT、CTRL、TransformerXL、XLM......

One-Stage3DWhole-BodyMeshRecoverywithComponentAwareTransformerlink时间：CVPR2023机构：粤港澳大湾区数字经济研究院(IDEA)&&清华大学深圳国际研究生院TL;DR使用一个纯Transformer结构模型(名为OSX)直接预测Body/Hand/Face的参数，避免了之前各模型分开预测后融合复......