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发表了文章 2024-02-28
IPC机制在jetson中实现硬解码视频流数据通信的逻辑解析
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发表了文章 2024-02-28
jetson-ffmpeg对视频硬编解码实测记录
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我在Python中丢的面子被我用C++找回来了
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发表了文章 2024-02-28
在jetson中实现ffmpeg调用硬件编解码加速处理
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【mobileSam】使用大模型推理赋能标注工作，让标注工作不再困难
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【架构】流水线结合生产者消费者模型赋能模型推理过程
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【姿态估计】实操记录：使用Dlib与mediapipe进行人脸姿态估计
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【实操：人脸矫正】两次定位操作解决人脸矫正问题
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发表了文章 2024-02-28
【排序】软考笔记：简要回顾下常见的几种排序算法
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发表了文章 2024-02-28
【Mixup】探索数据增强技术:深入了解Mixup操作
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发表了文章 2024-02-28
【好物分享】onnx-modifier：可视化操作助力模型更改，让你不再为更改模型烦恼！
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【池化层】基础回顾：带你认识神经网络中的池化层
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【OctaveConv】下降一个八度:用八度卷积减少卷积神经网络中的空间冗余
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【Py调用C++】使用使用python调用C++生成dll处理图像（OPENCV）
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发表了文章 2024-02-28
【SKConv】即插即用！来自CVPR 2019的选择性内核网络帮你论文涨点
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发表了文章 2024-02-28
【轻量化网络】概述网络进行轻量化处理中的：剪枝、蒸馏、量化
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概率分析：为什么葫芦娃救爷爷是一个一个地救成功率最高？
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【论文复现】经典再现：yolov4的主干网络重构（结合Slim-neck by GSConv）
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发表了文章 2024-02-28
使用python&C++对bubbliiiing的yolo系列进行opencv.dnn进行推理部署
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发表了文章 2024-02-28
油烟机场景智能化应用
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发表了文章 2024-02-28
【软考】一起来学习中级软件设计师下午题：采购系统
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发表了文章 2024-02-28
【Tied-Augment】卷出新花样：加强数据增强的有效性！从一篇顶刊论文中窥探的一些信息，
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发表了文章 2024-02-28
【DeepViT】我们能否通过使用更深层来进一步提高vit的性能，就像cnn一样?
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发表了文章 2024-02-28
【DilatedConv】回顾CVPR2016,一起来学空洞卷积
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发表了文章 2024-02-28
【激活函数】基础回顾：带你认识神经网络中常见的激活函数
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发表了文章 2024-02-28
【HetConv】基于异构内核的深度cnn卷积
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发表了文章 2024-02-28
【论文解析】CFPNet:用于目标检测的集中特征金字塔
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发表了文章 2024-02-28
【CVPR2021】CondenseNetV2:用于深度网络的稀疏特征再激活
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发表了文章 2024-02-28
【论文复现】针对yoloV5-L部分的YoloBody部分重构（Slim-neck by GSConv）
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发表了文章 2024-02-28
【初窥CBAM】实操版即插即用的注意力机制模块
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发表了文章 2024-02-28
我的自描外挂制作日志——FPS类游戏的自瞄【验证猜想】
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发表了文章 2024-02-28
我的自描外挂制作日志——FPS类游戏的自瞄【构思准备】
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发表了文章 2024-02-28
相较于ffmpeg我更倾向于使用socket实现推流工作
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发表了文章 2024-02-28
【RAPHAEL】商汤发力prompt，免费开源的图文模型！我写下了湖心亭看雪与桃花源记
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发表了文章 2024-02-28
【ChatGLM2-6B】我在3090显卡上部署了清华大学开源中英双语对话模型
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发表了文章 2024-02-28
【benchmark】三行代码解决你训练速度慢的问题
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【Siamese】手把手教你搭建一个孪生神经网络，比较两张图像的相似度
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【SPP】来自何凯明在2015年发表的顶刊。一起学习池化层的变形体SPP
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发表了文章 2024-02-28
【DRConv】动态区域感知卷积结构可提升卷积的表示能力 | 复现《Dynamic Region-Aware Convolution》
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发表了文章 2024-02-28
【DYConv】CVPR2020 | 即插即用的动态卷积模块助力你涨点
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【Conv】万金油一样的卷积层！使用卷积层替代全连接层与池化层
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发表了文章 2024-02-28
【SAHI】即插即用| SAHI操作可有效解决小目标检测过程中的难点！实现涨点
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【AMP实操】解放你的GPU运行内存！在pytorch中使用自动混合精度训练
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【顶刊2023】重新审视Dropout层的作用，不止可有效防止过拟合！来源：《Dropout Reduces Underfitting》
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发表了文章 2024-02-28
【IOU实验】即插即用！对bubbliiiing的yolo系列代码替换iou计算函数做比对实验(G_C_D_S-IOU)
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【基础回顾】在回归任务中常见的损失函数比较（mse、mae、huber）
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请你继续卷：YOLOV9
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【残余注意力】简单且有效的多标签识别方法
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【特效】对实时动态人脸进行马赛克及贴图马赛克处理及一些拓展
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“开水白菜”——程序应用中的上等国宴
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2024-05-15
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