偏标记学习+图像分类（论文复现）
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YOLOv5复现（论文复现）
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YOLOv1代码复现（论文复现）
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上下位关系自动检测方法（论文复现）
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【传知代码】私人订制词云图-论文复现
文章目录 概述原理介绍核心逻辑1、选取需要解析的txt文档2、选取背景图明确形状3、配置停用词4、创建分词词典，主要解决新的网络热词、专有名词等不识别问题 技巧1、中文乱码问题，使用的时候指定使用的文字字体2、更换背景图3、词库下载以及格式转换方式4、jieba的快速说明5、支持自定义文字颜色 环境配置/部署方式小结 本文涉及的源码可从私人订制词云图该文章下方附件获取 概述 词云图（Word Cloud...
【传知代码】自监督高效图像去噪（论文复现）
本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 目录 概述 演示效果 核心代码 写在最后 概述 随着深度学习的发展，各种图像去噪方法的性能不断提升。然而，目前的工作大多需要高昂的计算成本或对噪声模型的假设。为解决这个问题，该论文提出了一种自监督学习方法。该方法使用一个简单的两层卷积神经网络和噪声到噪声损失（Noise to Noise Loss），在只使用一张测试图像作为训练样本的情况下，实现...
【传知代码】transformer-论文复现
文章目录 概述原理介绍模型架构 核心逻辑嵌入表示层注意力层前馈层残差连接和层归一化编码器和解码器结构 数据处理和模型训练环境配置小结 本文涉及的源码可从transforme该文章下方附件获取 概述 Transformer模型是由谷歌在2017年提出并首先应用于机器翻译的神经网络模型结构。为了解决在处理长距离依赖关系时存在一些限制，同时也不易并行化，导致训练速度缓慢的问题，作者提出了全新的Transfor...
【传知代码】VRT: 关于视频修复的模型（论文复现）
本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 概述 视频修复技术（Video Restoration Techniques，VRT）是一种利用计算机视觉和图像处理技术来改善、修复和恢复视频内容的方法。其主要目的是消除视频中存在的噪声、模糊、失真、抖动等问题，使视频内容更清晰、更稳定，并且提高其视觉质量和观感。其实现的作用是： 视频修复与单一图像修复的区别在于：前者主要关注从单一图像中恢复丢失...