可分离卷积(Separable convolution)详解
可分离卷积包括空间可分离卷积(Spatially Separable Convolutions)和深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。
详解可变形注意力模块（Deformable Attention Module）
Deformable Attention（可变形注意力）首先在2020年10月初商汤研究院的《Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection》论文中提出，在2022CVPR中《Vision Transf
Pytorch 深度学习注意力机制的解析与代码实现
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踩雷日记：Pytorch mmcv-full简易安装
因为mmcv-full版本与pytorch和cuda版本不匹配，导致mmcv-full安装失败。提示：安装mmcv-full前，先把mmcv卸掉例如：以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了mmcv-full的安装，希望对你有所帮助。
【深度学习】详解 MAE
【深度学习】详解 MAE - Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
神经网络初学者的激活函数指南
如果你刚刚开始学习神经网络，激活函数的原理一开始可能很难理解。但是如果你想开发强大的神经网络，理解它们是很重要的。
学习笔记 | 多层感知机（MLP）、Transformer
多层感知机（MLP）、Transformer、Memory Bank
Segment Anything CV界的GPT—prompt-based里程碑式研究成果
Segment Anything由Meta AI发布，估计将成为计算机视觉界颠覆性成果，甚至可能重塑“计算机视觉”的概念。本文主要描述Segment AI的研究成果和简单应用，简明扼要提取有关论文的信息。
物理信息神经网络PINNs : Physics Informed Neural Networks 详解
本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结一、PINN模型论文解读1、摘要：基于物理信息的神经网络（Physics-informed Neural Network， 简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理
带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——线性模型 & 梯度下降
鉴于PyTorch深度学习实践系列文章，篇幅较长，有粉丝朋友反馈说不便阅读。因此这里将会分篇发布，以便于大家阅读。本次发布的是 “基础 模型&算法 回顾”章节中的线性模型、Gradient Descent（梯度下降）。
【ChatGPT】ChatGPT-5 强到什么地步？
ChatGPT的能力，为什么停止训练ChatGPT
Swin Transformer原理详解篇
CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了！🍁🍁🍁CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT原理详解篇🍁🍁🍁CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT
超越ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型的新backbone FasterNet
为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访
深度学习中的卷积神经网络
2012年，AlexNet横空出世，卷积神经网络从此火遍大江南北。此后无数人开始研究，卷积神经网络终于在图像识别领域超过人类，那么卷积神经网络有什么神奇？下面我们来了解了解。
PyTorch之F.pad的使用与报错记录
这一函数用于实现对高维tensor的形状补齐操作。模式中，padding的数量不得超出原始tensor对应维度的大小。常见的错误主要是因为padding的数量超过了对应模式的要求。模式中，padding的数量必须小于对应维度的大小。对于padding并没有限制。
语义分割数据集：Cityscapes的使用
本文主要介绍Cityscapes在语义分割方向上的理解和使用。其中包括Cityscapes具体构建流程和使用方法。并提供了具体代码和pytorch dataset代码。
Notion AI vs ChatGPT vs New Bing 三款AI软件使用体验对比
三款AI问答软件均师出同门，全部基于OpenAI公司开发的GPT-3模型（其中Chatgpt使用的应是ChatGPT3.5版本的模型）。本篇文章从多个维度对比三款软件使用的优缺点，帮助大家了解它们的使用方式，以及应该如何更好地使用它们作为自己的辅助。
【深度学习】预训练语言模型-BERT
BERT是一种预训练语言模型（pre-trained language model, PLM），其全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。
2023年4月的12篇AI论文推荐
GPT-4发布仅仅三周后，就已经随处可见了。本月的论文推荐除了GPT-4以外还包括、语言模型的应用、扩散模型、计算机视觉、视频生成、推荐系统和神经辐射场。
【论文笔记】—低光图像增强—Supervised—URetinex-Net—2022-CVPR
【题目】：URetinex-Net: Retinex-based Deep Unfolding Network for Low-light Image Enhancement 提出了一种基于Retinex的 deep unfolding network （URetinex-Net），它将一个优化问题
