图像融合论文及代码整理最全大合集
本博文全面整理了图像融合领域的论文及代码。主要包括红外和可见光图像融合，医学图像融合，多聚焦图像融合，多曝光图像融合以及全色图像锐化等众多融合场景。同时提供了每个融合场景中常用数据集的下载地址并整理了常用评估指标。有助于新人系统地了解图像融合领域的脉络及发展。............
改变conda虚拟环境的默认路径
conda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下，如果选择默认路径，那么之后创建虚拟环境，也是安装在用户目录下。不想占用C盘空间，可以修改conda虚拟环境路径。(1)首先，找到用户目录下的.condarc文件（C:\Users\username）。**(2
如何用DETR（detection transformer）训练自己的数据集
DETR(detection transformer)简介DETR是Facebook AI的研究者提出的Transformer的视觉版本，是CNN和transformer的融合，实现了端到端的预测，主要用于目标检测和全景分割。DETR的Github地址：link
jupyter不是内部或外部命令,也不是可运行程序的解决方案
jupyter不是内部或外部命令,也不是可运行程序的解决办法
ubuntu18.04安装cuda和cudnn
一、安装 cuda1. 首先查看自身电脑最高支持的cuda版本为多少，在终端输入以下指令nvidia-smi可以看到我的最高支持 cuda 11.4 。2. 打开英伟达官网 下载官方cuda此处我下载的是cuda 11.0.3 版本，并选择相应配置，复制指令至终端下载3. 运行官网安装指令4. 依次
CPU版本的Pytorch安装教程（AMD显卡），附详细图解
Windows11+AMD显卡+pycharm3.9.7+CPU版本的Pytorch
深度学习——VGG16模型详解
1、网络结构VGG16模型很好的适用于分类和定位任务，其名称来自牛津大学几何组（Visual Geometry Group）的缩写。根据卷积核的大小核卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A、A-LRN、B、C、D、E，其中D和E两种是最为常用的VGG16和VGG19。介绍结构图：conv3-64 ：
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！
【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。
Faster R-CNN最全讲解
Faster R-CNN最全讲解
AI画图 Disco-diffusion 本地搭建测试
Disco Diffusion图像生成网络，输入文字输出美图。
YOLOv5改进之十一：主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效
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）
手把手教你安装CUDA（一看就会）
手把手教你安装CUDA（一看就会）
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！
[ 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
【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
YOLOV7详细解读（一）网络架构解读
继美团发布YOLOV6之后，YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。YOLOV7主要的贡献在于：1.模型重参数化YOLOV7将模型重参数化引入到网络架构中，重参数化这一思想最早出现于REPVGG中。2.标签分配策略YOLOV7的标签分配策略采用的是YOLOV5的跨网格搜索，以及YOLOX的匹配策略。
YOLOv5改进之YOLOv5+GSConv+Slim Neck
3、修改配置文件，将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv ，C3模块换为VoVGSCSP。将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv，C3模块换为VoVGSCSP。2、找到yolo.py文件里的parse_model函数，将类名加入进去，注意有
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。
