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你当我是浮夸吧啊 2018-05-19 09:36:15
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把分全给哥 2018-05-24
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分数给我就可以,看哥昵称
渔舟唱晚, 2018-05-20
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系统删除时,自动扣分
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引用 1 楼 爱吃肉的小公举的回复:
资源删除后所获得的积分也会删除,是否确认?
嗯。。可以的。删除吧,没有问题。
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资源删除后所获得的积分也会删除,是否确认?
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引用 3 楼 爱吃肉的小公举的回复:
[quote=引用 2 楼 m0_37879266 的回复:] [quote=引用 1 楼 爱吃肉的小公举的回复:]资源删除后所获得的积分也会删除,是否确认?
嗯。。可以的。删除吧,没有问题。[/quote] 已经删除[/quote] 好。那这个分数怎么给你?
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引用 2 楼 m0_37879266 的回复:
[quote=引用 1 楼 爱吃肉的小公举的回复:]资源删除后所获得的积分也会删除,是否确认?
嗯。。可以的。删除吧,没有问题。[/quote] 已经删除
Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。 DETR(Detection Transformer)是Facebook提出的基于Transformer的端到端目标检测方法。DETR使用CNN+Transformer进行图像目标检测,该方法没有NMS后处理步骤、没有anchor。DETR总体思路是把目标检测看成一个set prediction的问题,并且使用Transformer来预测物体边界框的集合。本课程对DETR的原理与PyTorch实现代码进行精讲,来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。 原理精讲部分包括:Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、DETR网络架构、DETR损失函数、DETR实验结果和分析。  代码精讲部分使用Jupyter Notebook对DETR的PyTorch代码进行逐行解读,包括:安装PyTorch、 DETR官方Demo,DETR的hands-on tutorial,DETR的代码精讲(数据准备、Backbone和位置编码、Transformer架构的实现)。相关课程: 《Transformer原理与代码精讲(PyTorch)》https://edu.csdn.net/course/detail/36697《Transformer原理与代码精讲(TensorFlow)》https://edu.csdn.net/course/detail/36699《ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36719《DETR原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36768《Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36585《Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36586《Swin Transformer原理与代码精讲》 https://download.csdn.net/course/detail/37045

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