GAN的损失函数
在训练过程中，生成器和判别器的目标是相矛盾的，并且这种矛盾可以体现在判别器的判断准确性上。生成器的目标是生成尽量真实的数据，最好能够以假乱真、让判别器判断不出来，因此生成器的学习目标是让判别器上的判断准确性；相反，判别器的目标是尽量判别出真伪，因此判别器的学习目标是让自己的判别准确性。当生成器生成的
【论文解读】Attentional Feature Fusion
Attentional Feature Fusion是一种使用多尺度上下文注意力方式来进行特征融合的方式。
世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系的转换
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使用python进行傅里叶FFT 频谱分析
目录一、一些关键概念的引入1.1.离散傅里叶变换（DFT）1.2快速傅里叶变换（FFT）1.3.采样频率以及采样定率1.4.如何理解采样定理二、使用scipy包实现快速傅里叶变换2.1.产生原始信号——原始信号是三个正弦波的叠加2.2.快速傅里叶变换2.3.FFT的原始频谱2.4.将振幅谱进行归一化
香橙派5使用NPU加速yolov5的实时视频推理（一）
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CVPR‘2023 即插即用系列! | BiFormer: 通过双向路由注意力构建高效金字塔网络架构
本文提出了一种双层路由注意力模块，以动态、查询感知的方式实现计算的有效分配。其中，BRA模块的核心思想是在粗区域级别过滤掉最不相关的键值对。它是通过首先构建和修剪区域级有向图，然后在路由区域的联合中应用细粒度的注意力来实现的。值得一提的是，该模块的计算复杂度可压缩至OHW43O((HW34！最后，
实验二、人工智能：产生式系统（动物识别系统）
产生式系统（动物识别系统）一、相关知识把一组产生式放在一起，让它们互相配合、协同作用，一个产生式生成的结果可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统成为产生是系统。产生式系统的例子：动物识别系统本系统为识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等七种动物的产生式系统。根据这
基于知识库构建自己的ChatGPT（简明指南）
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C++ opencv形态学、轮廓查找、特征检测和图像分割
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【快速理解张量】通过torch.rand和举例通俗解释张量tensor
如何理解张量（tensor）成了深度学习路途中不可缺少的一步，讲真的，刚学习深度学习那会儿张量实在是困惑了自己很长一段时间，而这篇文章根据自己学习深度学习的历程给出了一个清晰通俗的解释，相比于官方教材给出了更容易让初学者更能理解的逻辑举例。如果你的张量理解程度还停留在只能想象出三维的张量维度的话，相
全景分割（Panoptic Segmentation）（CVPR 2019）
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python智能停车场车牌识别计费系统百度ai
说明：在运行程序前，先将当前的计算机连接互联网，并且需要先申请百度AI开放平台的图片识别需要的Key，并且复制该Key到项目根目录下的file子目录的key.txt文件中替换相应的内容即可。说明：在运行程序前，先将当前的计算机连接互联网，并且需要先申请百度AI开放平台的图片识别需要的Key，并且复制
猿创征文｜信息抽取（2）——pytorch实现Bert-BiLSTM-CRF、Bert-CRF模型进行实体抽取
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KITTI数据集解析和可视化
文章链接概述KITTI数据集是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技
图像去雾开源数据集资源汇总
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透彻分析Transformer中的位置编码（positional enconding）
Transformer中为什么要使用位置编码positional encoding
tt100k数据集跑yolov5s模型时，所遇到的问题记录
yolov5遇到的错误
DeepSort目标跟踪算法
DeepSort目标跟踪算法是在Sort算法基础上改进的。Sort算法的核心便是卡尔曼滤波与匈牙利匹配算法卡尔曼滤波是一种通过运动特征来预测目标运动轨迹的算法其核心为五个公式，包含两个过程：其分为先验估计（预测）其中Xt-表示预测的位置状态，包含位置速度等信息，F为状态转移矩阵，描述前一帧如何影响该
【定位教程2----旋转中心标定之方法一】
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ChatGPT在热门行业的应用场景有哪些
如果家里有小朋友在读小学，初中，高中的，可以通过让孩子和ChatGPT的互动，来学习巩固扩展学校学的知识。例如，在一个工厂的生产线上，工人可以使用ChatGpt来获得快速的生产指导。在这个场景中，ChatGpt可以帮助您快速分析营销数据，从而提供有效的营销策略。在这个场景中，ChatGpt可以帮助您
