論文名稱：Cross-Image Pixel Contrasting for Semantic Segmentation[https://openaccess.thecvf....
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
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對(duì)比學(xué)習(xí)+語義分割：Cross-Image Pixel Contrasting for Semantic Segmentation -
對(duì)比學(xué)習(xí)這段時(shí)間瀏覽了大量的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方面的知識(shí)，今天就通過本篇博客將這些有關(guān)方面的知識(shí)進(jìn)行匯總。本文將從SimCLR，MoCo, BYOL等多個(gè)模型為切入點(diǎn)做一個(gè)自監(jiān)督學(xué)習(xí)的總結(jié)，...
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目標(biāo)檢測(cè)---YOLOV9簡(jiǎn)單總結(jié)YOLOV9是今年（2024）發(fā)表的一篇文章，主要是基于YOLOV7進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)點(diǎn)主要是使用了一種叫做可編程梯度信息的輔助訓(xùn)練方法以及將YOLOV7中ELAN模塊一般化，提...
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全局響應(yīng)歸一化GRN解析
全局響應(yīng)歸一化（Global Response Normalization，GRN）是ConvNeXtV2[https://arxiv.org/pdf/2301.00808....
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【優(yōu)化技巧】指數(shù)移動(dòng)平均（EMA）的原理及PyTorch實(shí)現(xiàn)
在深度學(xué)習(xí)中，經(jīng)常會(huì)使用EMA（指數(shù)移動(dòng)平均）這個(gè)方法對(duì)模型的參數(shù)做平均，以求提高測(cè)試指標(biāo)并增加模型魯棒。 今天瓦礫準(zhǔn)備介紹一下EMA以及它的Pytorch實(shí)現(xiàn)代碼。 EMA...
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YOLOV5---自己數(shù)據(jù)集制作
在網(wǎng)上找了一大圈YOLOV5數(shù)據(jù)集的制作，都沒有合適的，不是流程太復(fù)雜就是給出的代碼有問題。所以我在這里記錄一下YOLOV5數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)單的制作過程。 首先一共要準(zhǔn)備4樣?xùn)|西： ...
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Win10 VS2015 C++ 使用caffe圖像分類例子這是建立在win10上已經(jīng)搭建好caffe框架的前提下進(jìn)行的，若還沒在win10下搭建caffe，則請(qǐng)查看caffe安裝[http://www.itdecent.cn/p/...
個(gè)人介紹
人工智能CVer，目前從事圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和語義分割等算法研究方面工作，在視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域有工作經(jīng)驗(yàn)。
GitHub:https://github.com/4399123
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