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RSS订阅原创 Swin Transformer + YOLO系列!（以YOLOv11为例） 层级式特征提取 猛猛提点！保姆级手把手教程来了！（已出单版！！！！）
上图为Swin Transformer网络结构图传统检测基于卷积思想（CNN）进行特征提取，CNN更为关注局部特征，忽略了局部与局部之间的联系，而Transformer很好地解决了这一问题。Swin Transformer更多地结合了计算机视觉的先验知识，实现了与卷积神经网络类似的层级化结构设计，通过Self Window、Shifted Window配对的灵活的自注意力机制，使得网络在较浅的层级就已经拥有了覆盖全局的感受野，拥有全局建模的能力，并且提高了模型的计算性能。详细内容，请见原文。
2025-03-17 17:13:20
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原创 Python批量修改xml与图像间对应关系,实现VOC数据集打乱（shuffle）
自己制作的数据集每个类别都相互在一起，数据集并未打乱，这会导致网络在学习过程中对权重参数产生一定的拉扯，降低了模型的鲁棒性。而且在训练时使用shuffle只是打乱每个轮次训练数据的顺序，并没有彻底改变数据集的顺序问题。，但是两个工作在我使用的时候都出现了xml文件名与images图像无法对应，标签都乱了（这是最主要的问题，会导致模型训练得乱七八糟）；针对标签乱了的问题，我仔细检查几次运行得结果，发现是读取jpg文件和xml文件时顺序不一样，所以最后无法对应，因此参考这篇博客。此前参考两位博主的代码。
2024-11-06 16:43:34
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原创 MASK-RCNN只保留检测框，去掉mask（MMdetection），改检测框的颜色
使用mmdetection时，想去掉demo测试时的mask
2023-07-10 13:45:43
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空空如也
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