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     官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。 在5FPS到160FPS的范围内，无论是...

     总体框架 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法，用紧耦合的方法，通过单目+IMU恢复出尺度，效果非常棒。 VINS的功能模块可包括五个部分：数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测及闭环优化。...

     下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章，特此摘录下来以飨读者。 解读一：https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/ 解读二：https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1

     这是第一篇将GAN思想用于图像异常检测的论文。 结合上图，其基本思想是： 训练阶段：仅利用正常样本在DCGAN上无监督地学习正常样本的一个在潜在空间中的流形分布（文中为Normal Anatomical Variability正常解剖...

     版权声明：本文为CSDN博主「张雨石」的原创文章，遵循CC 4.0 by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46687471 参考文章：... ...

     TranE论文解读 Trans系列的主题是基于翻译模型的知识表示学习，主要用来解决知识表示和推理的问题。本文主要介绍TransE和数据集Wordnet、Freebase等。 表示学习：主要面向知识图谱中实体和关系进行表示学习，一般...

     RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。神经网络包含输入层、隐层、输出层，通过激活函数控制输出，层与层之间通过权值连接。下图一个标准的RNN结构图，图中每个箭头代表做一次变换，也...

     ATSS论文解读链接文章创新点详细解读合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个...

     最近谷歌出了一篇有关半监督学习的 paper，几乎可以说是到目前为止，半监督学习领域的集大成者了，在常用的数据集上，取得了非常惊人的效果。这篇 paper，基本把之前半监督学习领域，有用的方式方法都尝试了一下，...

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