
YOLOv13改进:检测头创新 | DCNv4二次创新11Detetct,效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ,助力检测
文章浏览阅读125次。DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,完美和YOLOv13结合,助力涨点
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文章浏览阅读380次,点赞14次,收藏2次。引用格式:Hollmann N, Müller S, Eggensperger K, et al. Tabpfn: ...
文章浏览阅读636次,点赞12次,收藏17次。本文介绍了Transformer模型中的编码器实现,重点讲解了编码器的核心组件及其作用。编码器由N个堆叠的编码器层...
文章浏览阅读430次,点赞4次,收藏5次。本文提出了一种高效非局部注意力机制(ENLA)及其组成的Transformer模块(ENLTB),用于解决图像处理中传...
文章浏览阅读884次,点赞74次,收藏63次。Transformer基于自注意力和位置编码,采用编码器-解码器架构。编码器和解码器通过堆叠多头注意力层和前馈网络...
文章浏览阅读994次,点赞20次,收藏8次。GCT 建议添加在 Conv 层前,一般可以先冻结原来的模型,来训练 GCT,然后解冻再进行微调。
文章浏览阅读532次,点赞4次,收藏9次。Xinference需要配置驱动、torch、torch-npu等环境,最简单的方法是套用MindIE镜像。省略下载容...
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文章浏览阅读1.1w次,点赞49次,收藏64次。本专栏提供详细的 YOLO11 教程,包括基础知识、源码解析、入门实践、算法改进和项目实战,适合发表YOLO11...
文章浏览阅读2.9k次,点赞25次,收藏21次。这是咱这个系列的第三个文章了。毕竟,这是我好几天摸索出的经验,能帮助各位在几个小时内领会,我觉得也算是我的功劳一...