个低秩矩阵代替原来的密集连接

针对在人员密集区或相互拥挤场景下进行的行人目标检测时，因行人遮挡或人像交叠所导致的跟踪目标丢失、检测识别率低的问题，提出了一种融合注意力机制的改进 YOLO V5 算法。 通过引入注意力机制来深入挖掘特征通道间关系和特征图空间信息，进一步增强了对行人目标可

  论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.19094.pdf 代码地址：https://ku-cvlab.github.io/DiffMatch/   在做一个项目，需要俩张配对图像相互转换的算法。 用 pix2pix（GAN）的效果不好。 因为 扩散模型 比 GAN模型 生成要好，那得找 扩散模型 + 配对算法，这就是 DiffMatch。 图像转换、密集对应差

🚀🚀🚀 Yolov5增加检测层 🚀🚀🚀 Yolov5的检测速度与精度较为平衡，但是原算法对于小目标的检测效果不佳，根据一些论文，我们可以通过增加检测层来提高对小目标的特征提取能力，以提高算法在密集场景下的表现。 Yolov5原网络结构如下： 增加一层检测层后，网络结构

本文给大家带来的是损失函数改进 VFLoss损失函数 ，VFL是一种为 密集目标检测器 训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上， 其中有很多使用的小细节 (否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥

20年RAG刚提出时的论文：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks，也算是RAG的开山之作之一了。 摘要：检索增强生成（RAG）方法结合了预训练语言模型与基于检索的非参数化记忆，通过端到端训练提升知识密集型NLP任务的性能。RAG模型在多个任务上展现卓越成果，解

本地安装 服务器端安装 c_cpp_properties.json launch.json tasks.json     本地安装和服务器端安装的扩展和CUDA一样 c_cpp_properties.json launch.json settings.json tasks.json

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 本文总结MATLAB编程时的一些基本操作，适用于新手小白，主要包括矩阵相乘、生成矩阵、矩阵基本操作、数组索引、最大最小操作符。 线性代数的两个矩阵相乘：用符号 “ * ” 例如A*B得到A与B的矩阵相

地址:https://github.com/13thm/study_springcloud/tree/main/days4 zookeeper是一个分布式协调工具，可以实现注册中心功能 关闭Linux服务器防火墙后启动zookeeper服务器 zookeeper服务器取代Eureka服务器，zk作为服务注册中心 下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/ 1.解压zookeeper到/usr/local 2.改名

网上搜了很多，都没有找到有关Java的完整解决方案。到处问也没有结果。自己瞎折腾，居然出结果啦！——不是科班出生小白太难了！ 首先说，我要想的效果：底部一个导航栏，点击导航栏，可以实现翻页效果。也可以通过左滑、右滑实现翻页效果。 第一步：在gradle里添加

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最近，MidJourney对新手已经不开放25次试用的资格了，要用就要给money， 没办法此地不留爷，必有留爷处​。 这不给大家找到一个现在可以免费使用的AI画图，它就是 bluewillow​（蓝柳） 网址： https://www.bluewillow.ai/ 从徽标和字符到数字艺术作品和照片，只需描述您想要的图像