Transformer中的Encoder与Decoder
摘要:参考学习: 【超详细】【原理篇&实战篇】一文读懂Transformer-CSDN博客 彻底搞懂了Transformer解码器(图文详解) - 知乎 (zhihu.com) 这样图解Transformer应该没人看不懂了吧——多头注意力机制详解_transformer 多头注意力机制-CSDN博客 本
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Transformer中的词嵌入Embedding与位置编码Positional Encoding
摘要:参考学习: 举个例子讲下transformer的输入输出细节及其他 - 知乎 (zhihu.com) transformer详细介绍(1)__输入Embedding与位置编码_input embedding-CSDN博客 本文只是为了加强记忆而书写,具体想学习进入链接学习更清晰。 Transform
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Yolov8 sppf模块
摘要:学习参考:原始SPP及在YOLO中的SPP/SPPF对比详解_sppf和spp-CSDN博客 Yolov8中的sppf模块是参考SPPNET中的SPP进行改造 先了解SPPNET中的SPP模块: 在这里对特征图进行池化操作,最终和成一个统一大小维度的特征块,其目的主要是为了处理CNN网络中输入图像尺
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图像金字塔
摘要:参考学习: (三)图像的放大和缩小_图像缩放原理-CSDN博客 【OpenCV学习笔记】之图像金字塔(Image Pyramid)_图像金字塔进行向下采样,是对图像进行-CSDN博客 你真正了解图像金字塔吗?详细介绍拉普拉斯金字塔和高斯金字塔(pyrDown() and pyrUp()),参考《Op
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Batch Normalization(批量归一化BN)
摘要:学习参考: 【精读AI论文】YOLO V2目标检测算法_哔哩哔哩_bilibili 如何解决sigmoid函数饱和区问题_sigmoid函数趋于饱和怎么办-CSDN博客 先理解函数饱和区的问题,函数饱和区就是其函数斜率很缓慢接近于0的情况,例如sigmoid函数两边情况,左图为其图像,右图为其导数图
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NMS(non maximum suppression)非极大值抑制
摘要:参考学习:算法精讲-预测阶段后处理-NMS非极大值抑制_哔哩哔哩_bilibili 以YOLOv1的模型来讲,预测阶段后处理就是把每个bounding box中的每个种类的值算出全概率,再对比bounding box中同种类物品,先设定一个阈值,把bounding box中同种类全概率低于阈值的算为
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