<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Lemon__Tree__的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Lemon__Tree__]]></copyright><item><title><![CDATA[YOLOv13的HyperACE机制：自适应超图计算深度剖析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/148953208</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/148953208</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Fri, 27 Jun 2025 14:59:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[YOLOv13通过HyperACE自适应超图计算和FullPAD全流程分发的创新结合，实现了对实时目标检测架构的突破。HyperACE赋予模型以“全局洞察”，能够灵活高效地捕获图像中隐含的高阶关系并融合到特征表示中；FullPAD则打通了模型各模块，让这些增强的信息在整个网络中流动，形成高度协调的表示，从而全面提升检测效果。相较以往，YOLOv13不仅在精度上超越前代（如较YOLOv12提准1.5% mAP），而且参数量更少、计算量更低，推理速度依旧保持在实时水准。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLOv13技术介绍：基于超图增强的自适应视觉感知实时目标检测器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/148829298</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/148829298</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Sun, 22 Jun 2025 17:03:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[YOLOv13是新一代实时目标检测器，采用三项核心技术： HyperACE技术：基于超图的自适应相关性增强，通过可学习超边构建模块探索像素间高阶相关性，实现复杂场景的视觉感知。 FullPAD范式：全流程聚合与分发，在超图空间中提取增强特征并分配到模型各部分，实现信息流的细粒度控制。 轻量级模块：使用深度可分离卷积构建系列模块，保持感受野的同时减少参数量和计算量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SoftHGNN:用于通用视觉识别的软超图神经网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/148190997</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/148190997</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Sat, 24 May 2025 16:30:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出一种新型软超图神经网络（SoftHGNN），用于高效建模视觉识别任务中的高阶语义关系。针对传统自注意力机制难以捕捉多元素交互关系以及现有超图神经网络存在超边冗余和刚性划分的问题，SoftHGNN通过以下创新实现突破： 软超边机制：采用可学习的语义原型向量生成动态超边，通过连续权重表示节点与超边的关联程度，取代传统二元划分方式，更好适应视觉语义的连续性。 稀疏选择策略：引入top-k超边激活机制，在扩展超边容量的同时保持计算效率，并结合负载均衡正则化确保超边资源的合理分配。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[通用超图神经网络(HGNN+)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/140460878</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/140460878</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Tue, 16 Jul 2024 11:15:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[在图像处理中，每个像素表示一个顶点，且每个顶点只与其周围的邻居顶点相连。空间卷积可以看作是中央顶点通过聚合其邻居顶点的特征（经过特征变换后）来更新自身特征的过程。对于简单图，空间卷积通过聚合其邻居顶点的特征来得到中央顶点的新表示。在简单图中，消息传递从邻居顶点到中央顶点，这个过程符合“路径”的定义，即一个顶点序列，其中每个顶点与其相邻顶点相连。定义：互邻关系N⊆V×EN⊆V×E描述了顶点集合VV和超边集合EE之间的连接关系。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[理解AE、VAE、GAN、DDPM的原理与区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/140015722</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/140015722</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Thu, 27 Jun 2024 16:01:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[进一步地，可以这么理解：如果没有KL损失，那么VAE退化为类似AE的模型，隐空间的编码会尽量相隔很远，变得离散化，Decoder也就难以根据新的隐变量编码生成新的图像；VAE的隐空间不直接编码一系列离散的特征值，它的隐空间实际上是一个混合高斯分布，Encoder的输出描述了这样一个复杂分布，Decoder的输出将这种该分布中的一个采样点映射到图像分布。因为AE的隐空间是直接对图像编码，编码的空间是离散的、无规律的，所以当我们选择原有的。一个是约束Encoder的损失，一个是约束Decoder的重构损失。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测 把遥感目标检测RSOD数据集转换为MSCOCO格式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/130844071</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/130844071</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Wed, 24 May 2023 11:55:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[在每一个类别的文件下，包含Annotation和JPEGImages。Annotation下包括label(txt)和xml两个文件夹。以下代码将读取所有类别的所有标注，转换到一个trainval.json中，包含了所有目标信息，没有进行数据集分割。RSOD数据集是一个用于遥感图像中目标检测的开放数据集。该数据集包括飞机、油罐、游乐场和立交桥四类目标。数据集的格式是PASCAL VOC格式。数据集包括4个文件夹，每个文件夹对应一种目标类型。然后，可以通过我另一篇文章的代码，将coco数据集分割。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测 利用COCO格式数据集的json文件，统计数据集中bounding box的尺寸分布、统计小尺寸目标的尺寸分布]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/130843841</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/130843841</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Wed, 24 May 2023 11:35:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[读取一个MSCOCO格式的json文件，统计数据集中的boundingbox尺寸分布，把height、width信息保存到两个list中去，然后绘制统计图，可视化尺寸分布。还可以自己加一些别的功能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测VOC2COCO！把xml格式的数据转换为MSCOCO格式数据集，并按自定义比例划分数据集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/130843321</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/130843321</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Wed, 24 May 2023 11:28:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[目标检测VOC2COCO！把xml格式的数据转换为MSCOCO格式数据集，并按自定义比例划分数据集。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[划分COCO格式的数据集为train，val，test]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/130832660</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/130832660</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Tue, 23 May 2023 18:10:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[将完整的coco数据集划分为train.json,val.json,test.json，亲测好用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机图形学 抛物线的中点Bresenham算法（中点BH）推导过程及伪代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/129518530</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/129518530</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Tue, 14 Mar 2023 10:14:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[k＞1时 直线的中点BH算法（Bresenham）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/129475217</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/129475217</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Sun, 12 Mar 2023 14:04:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[推导计算机图形学当k>1时的中点BH算法，模仿书中0]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++面向过程 期末复习 重点总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/124451942</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/124451942</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Wed, 08 Mar 2023 13:53:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[位、字节、字符
	


位（bit）：
数据存储的最小单位。每个二进制数字0或者1就是1个位；

一个数字一位

2、字节（B）：

8个位构成一个字节；即：1 byte (字节)= 8 bit(位)；

 1 KB = 1024 B(字节)；

 1 MB = 1024 KB; (2^10 B)

 1 GB = 1024 MB; (2^20 B)

 1 TB = 1024 GB; (2^30 B)



3、ASCII码字符集



 （1）标准...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CUG算法题：魔法操作  深藏的剪枝！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/129394784</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lemon__Tree__/article/details/129394784</guid><author>Lemon__Tree__</author><pubDate>Wed, 08 Mar 2023 01:26:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[CUG上机的一道难题，利用了DFS+剪枝的思想，但是这个剪枝的情况藏得很深，很有意思。]]></description><category></category></item></channel></rss>