Stable Diffusion搭建全过程记录，生成自己的专属艺术照
项目开发领导者有两位，分别是 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser，和慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。这个项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜伏扩散模型 (Latent Diffusion
Attentional Feature Fusion 注意力特征融合
看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的 AAF ，与此前的 SENet、SKNet 等很相似，但 AFF性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在 Inception层内引起的特征融合。AFF是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！
[ 注意力机制 ] 经典网络模型2——CBAM 详解与复现
[ 注意力机制 ] 经典网络模型2——CBAM 详解与复现1、Convolutional Block Attention Module2、CBAM 详解Channel Attention ModuleSpatial Attention Module3、CBAM 复现简称 ``CBAM``，2018年
yolov7 网络架构深度解析
yolov7网络结构深度解析
yolov5-6.0/6.1加入SE、CBAM、CA注意力机制（理论及代码）
yolov5-6.0/6.1加入SE、CBAM、CA注意力机制（理论及代码）
【YOLOv5-6.x】设置可学习权重结合BiFPN（Add操作）
文章目录前言修改common.py修改yolo.pyyolov5s-bifpn.yaml测试结果References前言在之前的这篇博客中，简要介绍了BiFPN的原理，以及YOLOv5作者如何结合BiFPN：【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向
【CUDA安装详细教程】
windows10 版本安装 CUDA ，需要下载两个安装包CUDA toolkit（toolkit就是指工具包）和cuDNN，cuDNN 是用于配置深度学习使用官方教程。
在CPU上跑yolov5（详细步骤+适合入门）
非常详细的步骤，适合新手，不要一天就可以跑通！
Yolov5网络修改教程（将backbone修改为EfficientNet、MobileNet3、RegNet等）
在我的本科毕业论文中，我使用了Yolov5，并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改，例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3 或者比Yolov5s更好的（存疑，没有跑过大数据集，可自己实验）Yolov5-EfficientNet。......
最新版YOLOv6训练自己的数据集（超详细完整版！）
接着上篇文章继续写，本篇文章讲如何训练自己的数据集。从官网下载YOLOv6源码：meituan/YOLOv6: YOLOv6: a single-stage object detection framework dedicated to industrial applications. (githu
R-CNN史上最全讲解
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【魔改YOLOv5-6.x（中）】加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN
文章目录前言一、ACON激活函数论文简介ACON familyYOLOv5中应用二、注意力机制CBAM论文简介CBAM注意力机制YOLOv5中应用CA论文简介Coordinate AttentionYOLOv5中应用三、BiFPN特征融合论文简介双向加权特征金字塔BiFPNYOLOv5中应用Refe
手把手教你安装CUDA（一看就会）
手把手教你安装CUDA（一看就会）
LabelImg（目标检测标注工具）的安装与使用教程
本篇文章主要是方便大家安装labelimg以及使用labelimg的一些小技巧，在目标检测上面，在标注图片上面，了解一些labelimg及其使用还是很有必要的。
Yolov5更换主干网络之《旷视轻量化卷积神经网络ShuffleNetv2》
通过ChannelSplit替代分组卷积，满足四条设计准则，达到了速度和精度的最优权衡。
YOLOv5网络详解
在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是Glenn Jocher并不是原Darknet项目的作者Joseph Redmon。并且这个项目至今都没有发表过正式的论文。之前
可变形卷积（DCN）
ICCV 2017的一篇文章。可变形卷积（DCN）的原理和实现
手把手调参最新 YOLOv7 模型 训练部分 - 最新版本（二）
YOLO科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
基于yolov5的目标检测和单目测距
快速入门基于yolov5的目标检测和单目测距
神经网络加上注意力机制，精度不升反降？
明明人家论文里都证实了显著涨点的，到我这咋就不行了呢？
