RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv
大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。1）现有大卷积神经网络的架构主要遵循传统ConvNets或变压器的设计原则，而针对大卷积神经网络的架构设计仍未得到解决。2）随着变压器在多个领域的主导地位，有待研究ConvNets在视觉以外领域是否也具有强大的通用感知能力。在本文中，我们从两个方面做出了贡献。1）我们提出了四个设计大卷积神经网络的架构指...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发ODConv2全维动态卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ODConv2全维动态卷积，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三...
YOLOv5独家改进：轻量级原创自研 | 一种多尺度的GSConv卷积变体，轻量化的同时能够实现涨点 | 新颖的轻量级网络
💡💡💡本文独家改进：1）基于GSConv提出了一种Multi-Scale Ghost Conv的卷积变体，保证轻量级的同时实现涨点，2）同时结合Bottleneck，设计了一种新颖的轻量级网络。 💡💡💡在多个数据集验证能够涨点，同时跟yolov5s进行参数量对比： parameters、GFLOPs都有大幅度的降低 ...
[字符编码]windwos下使用libiconv转换编码格式(二)
在http://t.csdnimg.cn/PLUuz笔记中实现了常用编码格式转换的功能,但这还是一个demo。因为代码中向libiconv库函数传递的字符串是存放在堆空间中的(我也是从网上找例子测试,是否一定要开辟堆空间存放还有待考证),如果一次性转换的字节数很巨大的话,就会导致内存空间不足,进而引发功能异常。 所以,对于需要大量转换的数据,应该采取分段多次转换的方法。 经过观察,有的编码格式每个字符对应...
PyTorch深度学习实战（26）——卷积自编码器(Convolutional Autoencoder)
且图像尺寸通常较大。在本节中，我们将实现能够处理多维输入图像的卷积自编码器，为了与普通自编码器进行对比，同样使用 MNIST 数据集。 1. 卷积自编码器 与传统的全连接自编码器不同，卷积自编码器 (Convolutional Autoencoder) 利用卷积层和池化层替代了全连接层，以处理具有高维空间结构的图像数据。这样的设计使得卷积自编码器能够在较少的参数量下对输入数据进行降维和压缩，同时保留重要的...
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DynamicPDF HTML Converter for .NET Crack
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YOLOv8独家原创改进：自研独家创新FT_Conv，卷积高效结合分数阶变换
Gabor变换(FrGT)，最终创新到YOLOv8。 使用方法：1）直接替换原来的C2f；2)放在backbone SPPF后使用；等 推荐指数：五星 在道路缺陷检测任务中，原始map为0.8，FT_Conv为0.82 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482...
YOLOv8优化策略：自适应改变核大小卷积AKConv，效果优于标准卷积核和DSConv |2023.11月最新成果
🚀🚀🚀本文改进： AKConv 中，通过新的坐标生成算法定义任意大小的卷积核的初始位置。 为了适应目标的变化，引入了偏移量来调整每个位置的样本形状。 此外，我们通过使用具有相同大小和不同初始采样形状的 AKConv 来探索神经网络的效果。 AKConv 通过不规则卷积运算完成高效特征提取的过程，为卷积采样形状带来更多探索选择。 直接代替标准卷积使用 🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏：http://t.cs...
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