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王****鵬
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  • DBNet提出了一種文本檢測模型。該模型將二值化操作插入了分割模型進行共同優化。每個像素點的閾值可以被計算得到。然而，標準的二值化是不可微的，所以提出了一個近似計算可微二值化（Differentiable Binarization, DB）。
    王****鵬
    2024-06-26
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  • 結合demo版本的flash attention代碼，進行原理和代碼解讀。
    王****鵬
    2024-06-26
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  • 本文介紹了旋轉目標檢測的作用。重點介紹了旋轉目標檢測的損失函數設計問題。損失函數包含基于八點法和基于五點法的兩種。
    王****鵬
    2023-05-12
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  • 《SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers》 本文是將Transformer模型應用于語義分割任務的一個新的嘗試，主要創新點如下： ● 使用分級的Transformer block設計，可以產生多種尺度的特征。 ● 使用重疊的patch融合策略，解決了各patch特征不連續問題。 ● 輕量級全MLP解碼器設計，無需復雜和計算要求高的模塊即可產生強大的表示。 ● 在三個公開可用的語義分割數據集的效率、準確性和魯棒性方面創下了最新水平。
    王****鵬
    2023-05-12
    371
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