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Swin Transformer实战：使用 Swin Transformer实现图像分类3年前目标检测刷到58.7 AP！ 实例分割刷到51.1 Mask AP！ 语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU！ 今年，微软亚洲研究院的Swin Transformer又开启了吊打CNN的模式，在速度和精度上都有很大的提高。这篇文章带你实现Swin Transformer图像分类。9908来自： 人工智能
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发表了文章 2021-12-07
人脸检测进阶：更快的5点面部标志检测器
今天在这里的目标是向您介绍新的 dlib 面部标志检测器，它比原始版本更快（提高 8-10%）、更高效、更小（10 倍）。 在这篇博文的第一部分，我们将讨论 dlib 的新的、更快、更小的 5 点面部标志检测器，并将其与随库分发的原始 68 点面部标志检测器进行比较。
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发表了文章 2021-12-02
人脸检测进阶：使用 dlib、OpenCV 和 Python 检测眼睛、鼻子、嘴唇和下巴等面部五官
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发表了文章 2021-11-30
人脸检测进阶：使用 dlib、OpenCV 和 Python 检测面部标记
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发表了文章 2021-11-19
文本的检测、识别实战：使用 Tesseract 进行 OpenCV OCR 和文本识别
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发表了文章 2021-11-19
文本检测实战：使用OpenCV实现文本检测（EAST 文本检测器）
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发表了文章 2021-11-19
NLP进阶，使用TextRNN和TextRNN_ATT实现文本分类
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发表了文章 2021-11-19
Facebook推出8比特优化器，可以节省75%的显存
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发表了文章 2021-11-19
在生产环境中使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 进行深度学习
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发表了文章 2021-11-19
pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it‘s not in your path
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发表了文章 2021-11-19
xlnet+bilstm实现菜品正负评价分类
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发表了文章 2021-11-19
深度学习进阶，Keras视频分类
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发表了文章 2021-11-19
深度学习入门篇，简单的实例讲明白图像分类。
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发表了文章 2021-11-19
typora不能上传图片，PicGo可以上传
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发表了文章 2021-11-19
ubuntu20.04 安装微信
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发表了文章 2021-11-19
高质量通信gRPC入门，有了它，谁还用Socket
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发表了文章 2021-11-19
Fate 数据上传，训练数据输出的位置
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发表了文章 2021-11-19
CVPR2020 论文和代码合集
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发表了文章 2021-11-19
Error response from daemon: conflict: unable to delete 31f279e888c0 (must be forced) - image is bein
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发表了文章 2021-11-19
Ubuntu20.04给火狐浏览器安装Flash插件
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发表了文章 2021-11-19
python: not found 问题的解决
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发表了文章 2021-11-19
【图像分类】 一文读懂AlexNet
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发表了文章 2021-11-19
【图像分类】一文带你玩转LeNet（pytorch）
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发表了文章 2021-11-19
【图像分类】——来来来，干了这碗EfficientNet实战（Pytorch）
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发表了文章 2021-11-19
经典Java面试100例，轻松搞定BAT——高频面试题（上）
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发表了文章 2021-11-19
【图像分类】记录一个天坑：二分类网络使用CrossEntropyLoss，loss一直在0.69不收敛的问题
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发表了文章 2021-11-19
无法解析的外部符号 _WinMain@16
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发表了文章 2021-11-19
DOTA格式的8个坐标值转换为角度倾斜矩形框 (cx,cy,w,h,ang)
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发表了文章 2021-11-19
FedDG：在连续频率空间中通过情景学习进行医学图像分割的联合域泛化
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发表了文章 2021-11-19
EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the targe...
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发表了文章 2021-11-19
如何在Ubuntu 20.04安装NotePad++
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发表了文章 2021-11-19
import _polyiou ModuleNotFoundError: No module named ‘_polyiou‘
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发表了文章 2021-11-19
安装swig
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发表了文章 2021-11-19
ModuleNotFoundError: No module named ‘mmdet.version‘
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发表了文章 2021-11-19
FileNotFoundError: Could not find module ‘D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\geos_c.dll‘
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发表了文章 2021-11-19
使用Albumentations 对关键点 做增强
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发表了文章 2021-11-19
如何使用Albumentations 对目标检测任务做增强
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发表了文章 2021-11-19
使用Albumentations 对16位图像做增强
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发表了文章 2021-11-19
CVPR2021 行人重识别/Person Re-identification 论文+开源代码汇总
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发表了文章 2021-11-19
CNN基础——如何设置BatchSize
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发表了文章 2021-11-19
CNN基础——卷积神经网络的组成
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发表了文章 2021-11-19
图像分割库segmentation_models.pytorch和Albumentations 实现图像分割
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发表了文章 2021-11-19
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
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发表了文章 2021-11-19
PyTorch 和Albumentations 在图像分割的应用
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发表了文章 2021-11-19
初识联邦学习
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发表了文章 2021-11-19
PyTorch 和 Albumentations 实现图像分类（猫狗大战）
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发表了文章 2021-11-19
6.3.3Transmit ONOFF time mask
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发表了文章 2021-11-19
天线的theta和phi理解。
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发表了文章 2021-11-19
6.3.2Transmit OFF power——翻译
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发表了文章 2021-11-19
6.3.1Minimum output power——翻译
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发表了文章 2021-11-19
plt.title 显示中文乱码
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发表了文章
2023-10-25
YoloV8最新改进手册——高阶篇
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发表了文章
2022-11-22
MobileNet实战：tensorflow2.X版本，MobileNetV2图像分类任务（小数据集）
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发表了文章
2022-11-22
MobileNet实战：tensorflow2.X版本，MobileNetV2图像分类任务（大数据集）
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发表了文章
2022-11-22
mobileNetV2解析以及多个版本实现
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发表了文章
2022-11-18
MobileNetV1实战：使用MobileNetV1实现植物幼苗分类
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发表了文章
2022-11-18
MobileNet实战：tensorflow2.X版本，MobileNetV1图像分类任务（大数据集）
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发表了文章
2022-11-18
MobileNet实战：tensorflow2.X版本，MobileNetV1图像分类任务（小数据集）
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发表了文章
2022-04-07
mobileNetV1网络解析，以及实现（pytorch）
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发表了文章
2022-04-07
普通卷积、分组卷积和深度分离卷积概念以及参数量计算
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发表了文章
2022-04-07
【第26篇】MobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
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发表了文章
2022-01-26
Markdown如何定义公式编号，以及引用编号
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发表了文章
2022-01-26
浅谈神经网络中的bias
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发表了文章
2022-01-25
【第26篇】MobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
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发表了文章
2022-01-23
InceptionV3实战：tensorflow2.X版本，InceptionV3图像分类任务（大数据集）
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发表了文章
2022-01-23
ResNet实战：tensorflow2.X版本，ResNet50图像分类任务（大数据集）
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发表了文章
2022-01-23
ResNet实战：tensorflow2.X版本，ResNet50图像分类任务（小数据集）
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2022-01-21
1. (arg0: bool) -＞ mediapipe.python._framework_bindings.packet.Packet
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发表了文章
2022-01-20
DenseNet实战：tensorflow2.X版本，DenseNet121图像分类任务（大数据集）
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发表了文章
2022-01-20
DenseNet实战：tensorflow2.X版本，DenseNet121图像分类任务（小数据集）
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2022-01-19
2021AIWIN 手写体 OCR 识别竞赛总结（任务一）
