論文メモ: DETR: Transformers を使用したエンドツーエンドのオブジェクト検出 (Li Mu と Zhu より) - コードワールド

論文メモ: DETR: Transformers を使用したエンドツーエンドのオブジェクト検出 (Li Mu と Zhu より)

開発 2023-07-16 11:04:18 訪問数: null

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転載: blog.csdn.net/weixin_42455006/article/details/125299688

論文メモ: DETR: Transformers を使用したエンドツーエンドのオブジェクト検出 (Li Mu と Zhu より)

Li Mu の精読論文: DETR トランスフォーマーを使用したエンドツーエンドのオブジェクト検出

Li Mu の精読論文: ViT「An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale」

トランスフォーマーによるエンドツーエンドの物体検出 (DETR) の論文を読んで理解する

DETR - Transformer を使用したエンドツーエンドの物体検出の始まり

Anmerkungen zum Papier: DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (von Li Mu und Zhu)

Li Mu の精読論文: MAE「Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners」

Li Mu の精読論文: GAN「Generative Adversarial Nets」、Ian J. Goodfellow 著

Apple が iPhone 14 のイエローバージョンをリリース、価格は 5,999 元から偉大な神である Li Mu は、大規模なモデルビジネスに専念するために仕事を辞めたことが明らかになりました。

Unity インスペクターは、エディターのリフレクションコルーチンエディターでオブジェクトを生成および破棄するためのボタンとメソッドを描画します。

フロントエンドプロジェクトとバックエンドプロジェクトは、メソッド 'delete' を使用して、エラー: CORS ポリシーによってブロックされました: ... をリクエストします。

クロスモーダルビデオ検索システムのフロントエンドとバックエンドのメッセージキューテクノロジーにより負荷のバランスが取れます。

tp6.0のクエリメソッドはデータセットオブジェクトをベースとしているため、直接emptyで判定することはできず、データセットオブジェクトのisEmptyメソッドを使用して判定する必要があります。

DINO 論文の精度、そのモデル構造と DETR のバリアントを解析する

DETR シリーズマスク Frozen-DETR: 1 つの GPU による高品質のインスタンスセグメンテーション論文閲覧メモ

Li Mu の「実践深層学習 (Python 編)」では、「d2lzh_pytorch」パッケージをダウンロードした後に引用するときに「torchtext」モジュールが欠落しています。

論文の読書: CompletionFormer: Convolutions とVision Transformers を使用した深さの補完

次のステートメントは間違っています（D）A.Stringオブジェクトに対して+ =を頻繁に呼び出すのは非効率的です。B。StringBuilderのappendメソッドを使用して、文字列のスプライシングをより効率的に完了することができます。

Python スクリプトプログラムのサンプルコード。指定されたコードセグメントの精度をチェックし、より完全で詳細なエラーメッセージと警告を出力するために使用されます。

ハンズオンディープラーニングの pytorch バージョン (Li Mu) (コードと PDF バージョンを含む)

Li Mu の論文を集中的に読む: ResNet「画像認識のための深層残差学習」（Kaiming He 著）

クラウドとインテリジェンスの統合により、大型モデル時代の新しいエコロジーを共同で構築

誰もが知っているように、Mu Mu は大手ゲーム会社で働いたことがなく、優れたプロジェクトを見たことも経験したこともありません。最近、オープンソースの Unity3D フレームワークをいくつか勉強して、自分の考えを広げたいと思っています。最初のエントリポイントは Entitas フレームワークです。この一連のチュートリアルはバージョン 0.42.3 に基づいています。

Li Mu の論文を集中的に読む: BERT「BERT: 言語理解のための深層双方向トランスフォーマーの事前トレーニング」

ディープラーニングの論文: Gold-YOLO: Gather-and-Distribute Mechanism とその PyTorch 実装による効率的なオブジェクト検出器

[golang gin フレームワーク] 36. Gin mall プロジェクト - RESTful API 設計ガイド、クロスドメイン Cro を許可、フロントエンドとバックエンドの分離を実現するための API インターフェイスの提供、および JWT の使用

ボックス境界認識ベクトル (BBAVector) を使用した航空画像内の指向性オブジェクト検出により、リモートセンシング画像回転フレームターゲット検出を実現

[論文ノート] SAM3D: セグメント何でもモデルによるゼロショット 3D オブジェクト検出

クラスとオブジェクト-メソッドパラメータおよび戻り値タイプとしてのオブジェクト

フロントエンドとバックエンドのクロスドメインエラーを解決します: CORS ポリシーによってブロックされています: 'Access-Control-Allow-Origin' がありません

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