深度学习｜卷积神经网络
介绍卷积神经网络基本理论，包括卷积层、池化层和全连接层，并阐述LeNet卷积神经网络的构建过程。
模态对齐与融合
思考：多模态本质就是alignment（对齐），那么问题就在于如何做对齐。有用entity的，有用attention的，有用event做alignment，然后再做fusion（融合）。融合有多种方法，例如Linking、Grounding、Structure等。感觉很多是简单粗暴的把represe
【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（二十）：图像增强、微调
微调属于迁移学习的一种，在已经从大量数据集上训练出来的模型上继续训练自己的小数据集，继承已经学习到的边缘、纹理、形状等信息。通过对图像进行随机裁剪，使物体以不同的比例出现在图像的不同位置。
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction=‘none‘)
reduction 参数用于控制输出损失的形式。
在自定义数据集上实现OpenAI CLIP
在本文中，我们将使用PyTorch中从头开始实现CLIP模型，以便我们对CLIP有一个更好的理解
Autolabelimg自动标注工具
在做机器视觉有监督方面,通常会面对很多数据集，然后去进行标注，而有些时候我们面对庞大数量数据集的情况下也会感到十分头疼，这个时候Autolabelimg这个自动标注神器就应运而生了。让我们可以实现批量处理图片和标注文件。
Swin-Transformer 实战代码与讲解（快速上手）
Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章，并且已经获得ICCV 2021 best paper的荣誉称号。它可以作为计算机视觉的通用backbone，并且在很多视觉底层任务中取得了Sota的水准。
Langchain的一些问题和替代选择
Langchain因其简化大型语言模型(llm)的交互方面的到关注。凭借其高级的API可以简化将llm集成到各种应用程序中的过程。
YoloV5 训练长方形图像
YOLO训练长方形图像
InternImage segmentation部分代码复现及训练自己的数据集（一）
算法InternImage复现细节。
【Linear Probing | 线性探测】深度学习 线性层
深度学习linear probing
SplitMask:大规模数据集是自我监督预训练的必要条件吗?
自监督预训练需要大规模数据集吗?这是2021年发布的一篇论文，提出了一种类似于BEiT的去噪自编码器的变体SplitMask，它对预训练数据的类型和大小具有更强的鲁棒性。
重新安装CUDA；解决cudart64_100.dll not found问题
重新安装CUDA;解决cudart64_100.dll not found问题;cuda版本10.2;cuda降版本
Stable Diffusion 迁移和部署
Stable Diffusion迁移和部署
Nougat：一种用于科学文档OCR的Transformer 模型
Nougat是一种VIT模型。它的目标是将这些文件转换为标记语言，以便更容易访问和机器可读。
液体神经网络LLN：通过动态信息流彻底改变人工智能
在在人工智能领域，神经网络已被证明是解决复杂问题的非常强大的工具。多年来，研究人员不断寻求创新方法来提高其性能并扩展其能力。其中一种方法是液体神经网络（LNN）的概念，这是一个利用动态计算功能的迷人框架。在本文中，我们将深入研究 LNN 的世界，探索它们的基本原则，讨论它们的优势，并提供一个代码实现
PointPillars 工程复现
PointPillars 工程复现， 学习并复现PointPillars，解决部署时遇到的各类问题。
tensorflow如何使用gpu
tensorflow查看GPU的数量、使用GPU加速，单GPU模拟多GPU环境等
CMT:卷积与Transformers的高效结合
论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。
特定场景小众领域数据集之——焊缝质量检测数据集
特定场景小众领域数据集之——焊缝质量检测数据集
