反射填充详解ReflectionPad2d(padding)
这种填充方式是以输入向量的边界为对称轴，以设定的padding大小为步长，将输入向量的边界内padding大小的元素，对称填充。1）当padding=(2,2,1,1)时，表示向量以左、右、上、下边界为对称轴，左、右、上、下分别填充宽度为2,2,1,1的元素。1）当padding=(1,2)时，表示
2023年目标检测毕业设计(yolov5车辆识别、车辆检测、车牌识别、行人识别)
OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且它部分以C语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序，所以很多人用它来做算法的移植，OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和ARM嵌入式系统中。车牌区域的定位采用基于形状的方法。车牌的特征
注意力机制（四）：多头注意力
多头注意力（Multi-Head Attention）是注意力机制的一种扩展形式，可以在处理序列数据时更有效地提取信息。在标准的注意力机制中，我们计算一个加权的上下文向量来表示输入序列的信息。而在多头注意力中，我们使用多组注意力权重，每组权重可以学习到不同的语义信息，并且每组权重都会产生一个上下文向
损失函数解读 之 Focal Loss
前言Focal loss 是一个在目标检测领域常用的损失函数，它是何凯明大佬在RetinaNet网络中提出的，解决了目标检测中正负样本极不平衡和 难分类样本学习的问题。论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection目录什么是正负样本极不平衡？two-stage
【NLP相关】GPT-X合集：GPT类模型介绍（附相关论文和Github项目地址）
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一类基于Transformer架构的预训练语言模型。这一类模型采用自回归的方式进行训练，通过大规模的语料库预训练来学习语言的概率分布，从而能够用于各种自然语言处理任务。
数字孪生及深度学习资源分享专栏
数字孪生及深度学习(姿态识别方向)开源代码分享
YOLO V5 改进详解
YOLO V5 论文详解
关于硕士毕业论文中会议conference的参考文献格式修正GB7714-87#outputstyle#endnote
1问题描述在硕士毕业论文中需要按照GB7714-87的参考文献引用标准对会议论文进行参考文献格式规范GB7714-87中的要求如图：（因为我们文中引用的论文一般 不会是论文集，而是论文集合中析出的一篇文章，so这个格式非常复杂，原本下载的outputstyle中没有现成的格式，所以需要手动修正）
使用Dino+SAM+Stable diffusion 自动进行图片的修改
SAM 可以准确识别和提取图像中的对象，与Stable Diffusion 相结合，可以对分割后的图像进行细微的更改。
vscode运行.ipynb代码时提示需要安装ipykernel包的解决办法
此文目的是为了记录遇到的一些问题，也希望能帮助到和我一样遇到困难的同学。如需转载，请注明出处。在使用vscode运行.ipynb文件中提示需要安装ipykernel包的提示，在网上查询了很多方法之后也是终于解决了问题。写下这篇博客也希望能帮到大家。
Swin Transformer之相对位置编码详解
Swin Transformer中非常核心之一即为相对位置编码，在此我将试图将其掰开了揉碎了进行讲解，尽可能以比较形象的方式进行理解。
