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对角巷

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Android开发（1）--第一次玩这个

xml android gradle 编程算法

Android系统的四大组件：活动（Activity）、服务（Service）、广播接收器（Broadcast ）和内容提供器（Content Provider）

对角巷法师

2022-05-07

3060

深度学习实战教程（1）--手机跑目标检测（YOLO，从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通）

机器学习 opencv 打包 https 网络安全

这篇打算就直入主题了，YOLO是什么、DarkNet是什么、Caffe是什么、NCNN又是什么…等等这一系列的基础科普这里就完全不说了，牵扯实在太多，通过其他帖子有一定的积累后，看这篇就相对容易了。

对角巷法师

2022-05-07

9310

深度学习GPU环境安装教程：Ubuntu16.04+1080(Ti)显卡驱动+CUDA+cuDNN（已n次完美安装）

深度学习神经网络

当前只装了ubuntu16.04单系统，亲测可用，之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的，只是需要切换视频线的接口，可参考这篇

对角巷法师

2022-05-07

1.4K0

论文笔记26 -- （视频压缩）【CVPR2020】M-LVC: Multiple Frames Prediction for Learned Video Compression

文件存储图像处理编程算法

《M-LVC: Multiple Frames Prediction for Learned Video Compression 》

对角巷法师

2022-05-07

9040

论文笔记17 --（ReID）SCPNet: Spatial-Channel Parallelism Network for Joint Holistic and Partial ...

https 网络安全 linux

《SCPNet: Spatial-Channel Parallelism Network for Joint Holistic and Partial Person Re-Identification》论文：https://arxiv.org/pdf/1810.06996.pdf GitHub：https://github.com/xfanplus/Open-SCPNet

对角巷法师

2022-05-07

2900

论文笔记13 -- （层次聚类）Performance guarantees for hierarchical clustering

对象存储编程算法

《Performance guarantees for hierarchical clustering》论文：http://cseweb.ucsd.edu/~dasgupta/papers/hier-jcss.pdf GitHub：https://github.com/jonfink/hcluster

对角巷法师

2022-05-07

5260

论文笔记12 -- （ResNet）Deep Residual Learning for Image Recognition

编程算法网络安全图像识别神经网络机器学习

《Deep Residual Learning for Image Recognition》论文：https://arxiv.org/abs/1512.03385 GitHub：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks

对角巷法师

2022-05-07

2290

论文笔记1 --（YOLOv2）YOLO9000：Better，Faster，Stronger

《YOLO9000：Better，Faster，Stronger》论文：https://arxiv.org/abs/1612.08242

对角巷法师

2022-05-07

4200

论文笔记32 -- Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition

机器学习神经网络深度学习人工智能 css

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作擅长提取局部特征，但难以捕获全局表示。在Visual Transformer中，级联自注意力模块可以捕获长距离特征依赖关系，但不幸的是会破坏局部特征细节。在本文中，我们提出了一种称为 Conformer 的混合网络结构，以利用卷积运算和自注意力机制来增强表征学习。Conformer 源于特征耦合单元（FCU），它以交互方式融合不同分辨率下的局部特征和全局表示。Conformer 采用并行结构，以便最大程度地保留局部特征和全局表示。实验表明，在参数复杂度相当的情况下，Conformer 在 ImageNet 上的性能比Visual Transformer (DeiT-B) 高 2.3%。在 MSCOCO 上，它在目标检测和实例分割方面的性能分别比 ResNet-101 高 3.7% 和 3.6%，显示出作为通用骨干网络的巨大潜力。

对角巷法师

2021-12-08

9470

论文笔记31 -- （ReID）【ICCV2021】TransReID: Transformer-based Object Re-Identification

css 机器学习神经网络深度学习人工智能

ICCV 2021，首个将Transformer用于Re-ID的工作 TransReID在行人和车辆重识别任务上均表现SOTA！

对角巷法师

2021-12-08

1.6K0

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