〇、前情提要 在看b站视频 - 尚硅谷Web前端Ajax教程初学者零基础入门到精通全套完整版（ajax2020最新版），中插了这个知识记录一下。 参考： 我的笔记： 【javaweb】b站-尚硅谷Web前端Ajax教程初学者零基础入门到精通全套…

安装fcitx输入法 sudo add-apt-repository ppa:fcitx-team/stable #添加安装源，apt-get 添加，nightly源也可以 sudo apt-get update #更新源，否则无法安装fc…

〇、前情提要 参考： b站视频 - 尚硅谷Web前端Ajax教程初学者零基础入门到精通全套完整版（ajax2020最新版） https://www.bilibili.com/video/BV1WC4y1b78y?p2笔记视频链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1Wnwb42-AaqAlg6cQ0PRHw…

1.下载wnwb2.tar.gz：http://forum.ubuntu.org.cn/download/file.php?id=83739&sid=0b8e58f6722742935ea35a4ade03b3d2 安装好后使用效果 安装过程： 先解压wnwb2.tar.gz到/usr/ 解压成功可看到 wnwb.svg和wnwb.txt 创建用于ibus的db文件：sudo ibus-t

解决方式： 进入设置,用户>扩展>Emmet>Show Expanded Abbreviation>never 问题： 在script标签里写代码，总是提示html和css的快捷代码 设置里设置了 inMarkupAndStylesheetFilesOnly 选项重启了vscode依然不管用，求解…

题目：DetectoRS：Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution 作者：Siyuan Qiao Liang-Chieh Chen Alan Yuille Motivation: 作者看到很多目标检测的网络都采用looking and thinking twice 的机制，然后作者也想来爽一把，于是乎牛…

前提： 最近由于项目的需要jquery "switchable图片切换"效果 所以趁着周末有空时间研究下 ，以前工作都依赖于kissy框架，所以也没有综合的写过类似的，如下图所示效果： 有左右按钮 和下面的数字按钮 点击左右按…

YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏 文章目录： YOLOv11创新改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv11目标检测创新改进与实战案例 文章目录 YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏介绍摘要文…

DIFFERENTIABLE LEARNING-TO-NORMALIZE VIA SWITCHABLE NORMALIZATION（SN 可微分学习的自适配归一化） 可交换的归一化方法 这是根据不同作者写的以及我个人的理解做出的总结，只是方便我个人下次阅读，如有侵权，请联系…

补充：NIPS 2018 | MIT新研究参透批归一化原理 根据最新的研究，BN层的成功和协方差什么的没有关联！证明这种层输入分布稳定性与 BatchNorm 的成功几乎没有关系。相反，我们发现 BatchNorm 会对训练过程产生更重要的影响&#xff1a…

编译阶段以某种方式将不同硬件的配置信息写入Image 配置信息一般包含Property列表/APK/... 具体流程请参考下一章节的介绍 LK(little kernel)通过 eFuse/GPIO等硬件讯息获取当前应该是用哪套配置，并通过Command Line的方式传给init. 这个步骤需要客户参考 DCC3209223 并根据自…

Abstract 很多的目标检测器通过 looking and thinking twice 的方式实现了惊人的表现。本文作者针对目标检测主干网络的设计，研究了该机制。在宏观层面，作者提出了递归特征金字塔，将来自FPN的额外的反馈连接加入到自下而上的主干层。在微观层…

原文：https://blog.csdn.net/qq_41997920/article/details/89945972 1.综述 在入门深度学习时就深度学习中的一些概念做了一些介绍，但随着学习的不断深入，一些网络优化的技巧越来越多，才发现之前的理解的不够深入。在这里有对BN的…

论文导读：DetectoRS： Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution Abstract 许多现在的目标检测方法通过两次寻找搜索展示卓越的性能，这篇文章的主要原理是在 目标检测的backbone设计上。在宏观层…

&Title DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution代码&Summary 许多现代的物体检测器通过使用两次观察和思考的机制展示了出色的性能。 在本文中，我们探索了用于目标检测的主干设计中的这种机制。 ’ 在宏级别…

文章目录 1、论文总述2、baseline：HTC介绍3、ASPP模块介绍4、RFP模块的具体实现5、SAC模块的具体实现6、SAC与条件卷积的区别7、SAC中的global context与SENet中的不同8、 Ablation Studies9、 State-of-the-art comparison on COCO test-dev10、SAC和RFP的优势&…

提升模型跨场景的泛化能力是实际应用不可避免的问题。本文介绍了我们的两个工作对此进行的探索，分别收录于 ECCV 2018 和 ICCV 2019。本文侧重讲述工作背后的思路，希望对读者有所启示。 作者丨潘新钢 学校丨香港中文大学博士生 研究方向丨计算机视觉 提升模型对于图像外观变化…

前言 本文分别从宏观和微观角度对目标检测模型的backbone进行设计，进而提出DetectorRS， 在宏观上，提出递归特征金字塔（Recursive Feature Pyramid，RFP），它是在FPN的基础上建立的，通过将FPN中额外的反馈连接整合到自底向上的backbone中，以构成RFP，如下图所示，图中的…

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02334v1.pdf 代码地址：https://github.com/joe-siyuan-qiao/DetectoRS 在宏观层面上，作者提出的递归特征金字塔 (RFP)建立在特征金字塔网络(FPN)之上，将FPN层的额外反馈连接合并到自底向上…