如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。

本项目旨在通过深度学习技术精确识别并输出图片中三条红线的像素位置。我们对比了多种模型结构，包括纯RNN、CNN+RNN和RNN+CNN，并在RNN中引入多头注意力机制、CNN中引入SEAttention以提升性能。实验结果显示，RNN+CNN模型在精确度和性能上表现最佳，有效地识别了红线位置，为图像识别领域提供了一种新的解决方案。

项目的目标是在图片中精确定位三条红线中心的位置。在之前的任务中，传统RNN模型精确度不佳。文章通过注意力机制来提升模型性能，包括加性注意力（Additive Attention）、点积注意力（Dot-Product Attention）、缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）以及十字交叉注意力（Criss-Cross Attention）。此外还探索了提升模型精度的方法，如多通道输入和Transformer位置编码

本文聚焦图片中三根红线红点位置的精确检测这一问题。此前纯 RNNs 检测准确率低，促使尝试 CNN 与 RNNs 结合。采用代码合成的数据集，含 15000 张左右图片，有不同噪音情况，且搭配记录位置的 csv 文件。整体思路为先以 CNN 提取特征，再由 RNN 保持长时依赖，进而预测红点位置。但在图片长 1080、低噪声环境下，CNN+GRU 和 CNN+LSTM 结构效果欠佳，不仅难实现像素级精确定位，还出现过拟合问题。不过，文中附上了相应的 pytorch 代码示例，希望能为后续研究提供参考。

一个图像识别项目，目标是识别并精确输出图片中三根红线的像素位置。项目使用了合成数据集，并尝试了RNN模型。讨论了模型结构、代码实现以及当前结果的局限性。有兴趣的读者可以查看全文，了解更多细节，一起探讨问题