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CF2053FEarnestMatrixComplement题意:多测每次给定\(n,m,k\),存在一个\(n\timesm\)的表格,其中\(a_{i,j}\in{[1,k]\\text{and}\-1}\)令\(c_{i,j}=\sum_{p=1}^m{[a_{i,p}=j]}\)最后\(V=\sum_{i=2}^n\sum_{j=1}^{n\timesm}c_{i-1,j}
- 2024-12-30深度学习小白初学者入门干货!
前言:主要内容阐述了深度学习中常见的实验问题与实验技巧,包括消融实验、对比实验的做法及相关指标,数据集的分配问题,深度学习改进实验的顺序,预训练权重对改进和精度的影响,YAML模型结构图的绘制,训练的可重现性,pytorch模块内结构图的绘制,创新性,模块加入结构的方法,判断模型收敛与
- 2024-12-27RT-DETR融合[IJCV2024]LSKNet中的LSKBlock模块
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- 2024-12-17RT-DETR融合[ICCV2023]DySample中的上采样模块
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- 2024-12-13深度学习基础--将yolov5的backbone模块用于目标识别会出现怎么效果呢??
- 2024-12-13转载:【AI系统】离线图优化技术
上一篇文章主要回顾了计算图优化的各个组成部分,包括基础优化、扩展优化以及布局和内存优化。这些优化方式在预优化阶段、优化阶段和后优化阶段都有所应用,以提高计算效率。同时,还介绍了AI框架和推理引擎在图优化方面的不同应用和侧重点。接下来,我们从计算图优化的各个组成部分开
- 2024-12-12RT-DETR融合[CVPR2024]EMCAD中的特征提取模块及相关改进思路
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- 2024-12-08关于 YOLOv8 和 YOLOv11 的 Detect 的大坑问题 | 科研人一定注意
问题这篇文章写于2024年12月2日,主要讨论YOLO11的变化,以及这些变化对模型性能和兼容性的影响。首先,YOLO11已经发布了两个月,对于这次更新的主要改动,我不再赘述。概括来说,新加入了两个模块:C3k2和C2PSA。此外,还有一个容易被忽略的变化,就是Detect模块的更新。这个改动
- 2024-11-25RT-DETR融合[CVPRW2024]MAN中的MLKA模块及相关改进思路
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- 2024-12-09使用纹理的RGBA通道存储float类型数值
有些情况下,单通道8位的数据精度无法支持我们的需求,就可以使用更多通道来实现更高精度的浮点数存储。其具体方法是将一个float类型的数据划分成多个部分,分别存储到不同的纹理颜色通道中。UnityCG.cginc实现代码inlinefloat4EncodeFloatRGBA(floatv){float4k
- 2024-12-09Python-geopandas-读取MapInfor-20241209
#读取数据,需要制定坐标格式shapefile_path=r'd:\Mapinfor\map\赣江新区新增图层.TAB'mapinfo_gdp=gpd.read_file(shapefile_path,driver="MapinfoFile")#先设置一个坐标系,否则会报提示性错误mapinfo_gdp=mapinfo_gdp.to_crs(epsg=4326)#校验坐标系,转换到目标投影
- 2024-12-07Memory Efficient Optimizers with 4-bit States
目录概LPMM代码LiB.,ChenJ.andZhuJ.Memoryefficientoptimizerswith4-bitstates.NeurIPS,2023.概本文介绍了一种支持4-bit的优化器量化方法.LPMM这篇文章的工作主要继承自[8-bitoptimizer].本文的针对性改进主要有:对于Firstmoment,依旧采用dy
- 2024-11-26国标GB28181视频平台EasyCVR宇视设备视频平台监狱智能化视频监管系统解决方案
在现代社会,监狱作为司法体系中的关键一环,承担着执行刑罚、保障社会安全的重要职责。随着科技的进步,监狱管理正逐渐向智能化、信息化转型,以提高监管效率和安全性。智慧监狱的建设,通过引入高科技手段,不仅能够提升监狱管理的科学化水平,还能为监狱工作人员提供更为高效、便捷的操作平
- 2024-11-25【开源】陪玩高端系统源码H5/小程序源码开发搭建
源码,作为软件开发的核心,是驱动游戏陪玩陪练平台不断创新的关键。通过深度解析和巧妙运用源码,我们能够打造出功能强大、操作便捷、用户友好的陪玩陪练平台,为玩家提供前所未有的体验。前期准备的东西:1、七牛云注册账号并认证2、腾讯云注册并认证。 3、uniapp注册并认证
- 2024-10-16YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2024 Single-Head Self-Attention 单头自注意力
一、本文介绍本文记录的是利用单头自注意力SHSA改进YOLOv11检测模型,详细说明了优化原因,注意事项等。传统的自注意力机制虽能提升性能,但计算量大,内存访问成本高,而SHSA从根本上避免了多注意力头机制带来的计算冗余。并且改进后的模型在相同计算预算下,能够堆叠更多宽度更大的
- 2024-10-10YOLO11实战:新颖的多尺度卷积注意力(MSCA)加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点,解决不涨点掉点等问题
- 2024-10-08YOLO11改进 | 注意力机制 | 反向残差注意力机制
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- 2024-10-08YOLO11改进 | 注意力机制 | 十字交叉注意力机制CrissCrossAttention【含目标检测,语义分割等yaml文件】
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- 2024-09-30YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SCAM注意力机制
一、本文介绍作为入门性篇章,这里介绍了SCAM注意力在YOLOv8中的使用。包含SCAM原理分析,SCAM的代码、SCAM的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、SCAM原理分析SCAM官方论文地址:SCAM文章SCAM官方代码地址:SCAM代码SCAM注意力机制(空间上下文感知模块):空间上下