V
主页
Swin Transformer (下)
发布人
内容包括 : 1、relative position bias 理论 + 代码 2、patch merging 理论 + 代码
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
ViT| Vision Transformer |理论 + 代码
Batch Normalization
Deformable Convolution |可变形卷积
yolo v11 | Detect Head 检测头
GNN+Transformer到底有多强?迪哥精讲迪哥精讲图神经网络融合transformer,绝对是今年的研究热点!
插值算法 | 双三次插值算法
yolo v11 都做了哪些修改 ?
Diffusion | DDPM 代码精讲
DETR | 1、算法概述
模型结构图绘制 -- Axure 软件使用教程
如何构建自己的数据集?
Dataset 与 DataLoader(上)| DataLoader 迭代规则
训练日志 | tensorboard / tensorboardX | (1)记录训练数据指标
num_workers 是如何并行加载数据的 ? pin_memory 又是如何省时的 ?
优化器 |SGD |Momentum |Adagrad |RMSProp |Adam
RT- DETR| 6、decoder 整体网络结构
神经网络必看!如何从零入门CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等!清华大佬一天就教会了我如何入门神经网络算法,绝对通俗易懂
训练日志 | logging |(1)基础使用
Positional Encoding | 位置编码
RT-DETR | 2、backbone
图像增强 与 图像预处理
PascalVOC 数据集详细解读 | 各类任务数据使用
语义分割标注
RT-DETR | 9、IoU-aware query selection 理论讲解
DenseNet
比刷剧还爽!【OpenCV+YOLO】终于有人能把OpenCV图像处理+YOLO目标检测讲的这么通俗易懂了!J建议收藏!(人工智能、深度学习、机器学习算法)
【数学视角下的Transformer】不愧是MIT数学系的Philippe Rigollett——自注意力机制、深度神经网络、CV+NLP
知识蒸馏 |Distilling the Knowledge in a Neural Network
深度学习基础 | argparse 模块 | 命令行参数解析
【三维重建】Semantic Gaussians:开放词汇的3DGS场景理解
DETR |3、损失函数讲解
知识蒸馏 代码精讲|Distilling the Knowledge in a Neural Network
NMS 非极大值抑制 | IoU 交并比
Mamba 超超超详细解说 | 3、环境配置
yolov1 算法精讲(下)
torchvision.models.resnet50() 可以使用哪些参数 ? 这些参数有什么用 ? 学习 DETR 必读 !
yolov8 | 损失函数 之 1、数据预处理 代码精读
yolo v11 | C3k2 模块结构详解
RT-DETR | 3、AIFI
Ultralytics 代码框架解读 - 参数相关(下)|哪些参数可以重新指定?如何重新指定?重新置顶的参数是怎么覆盖默认参数值的?