随笔分类 - 研究生
摘要：RoI Pooling 与 RoI Align 都是“把不同大小的候选框（RoI）变成固定尺寸特征图”的操作，但 RoI Pooling 用量化→粗糙对齐，RoI Align 用双线性插值→子像素对齐，后者精度更高，已成为 2025 年检测/分割标配。 下面用“1 张图 + 2 段代码 + 3 个数
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摘要：Anchor 是“模板框”，RPN 是“用这些模板来打分+修位置的网络”——模板 vs 用模板的人，不是父子，而是前后工序。 1. 关系链（10 秒图） 图像 → Conv Backbone → 特征图 F ↓ AnchorGenerator ← 离线生成模板框（无参数） ↓ RPN Head ←
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摘要：Backbone（骨干网络）是检测/分割/识别模型的“特征提取器”，负责把原始图像（H×W×3）编码成多尺度、高语义、低噪声的特征图（如 H/4 ~ H/32 的 256/512/1024-d 特征）。一句话：“Backbone 越好，后续检测头越省力。” 下面用“1 张演进图 + 4 条技术线 +
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摘要：Faster R-CNN 是目标检测领域的 里程碑式两阶段模型（2015），首次把 Region Proposal Network（RPN） 和 检测网络 端到端地联合训练，真正实现了“实时 + 高精度”通用检测框架。下面用“一张总图 + 四条流水线 + 2025 工业落地要点”一次讲清，复制即可用
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摘要：“多尺度”= 在同一幅图里，把目标当成“大、中、小”三种不同尺寸级别同时看，各用各的放大率/特征图/感受野，避免“大目标占满格子、小目标只有几个像素”造成的漏检或定位不准。 一、为什么必须“多尺度” 表格 复制 现象后果 大目标 占几百像素，高层低分辨率特征图一看就知类别，但低层高分辨率图把它拆成无
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摘要：随机种子（Random Seed）是一个用于初始化随机数生成器的值。通过设置随机种子，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。这在需要可重复性（Reproducibility）的场景中非常有用，例如在科学研究、机器学习实验和软件测试中。 1. 随机种子的作用 1.1 确保可重复性 在科学研究
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摘要：注意力机制（Attention Mechanism）是现代深度学习中一个非常重要的概念，尤其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域中广泛应用。注意力头（Attention Head）是多头注意力机制（Multi-Head Attention）中的一个组成部分，用于从不同的子空间中提取信息，
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摘要：位置嵌入（Positional Embedding）是一种在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中广泛使用的技术，用于将位置信息编码到模型中。位置嵌入可以帮助模型理解序列数据中的顺序信息，从而更好地处理诸如文本、图像等数据。 1. 位置嵌入的基本原理 在处理序列数据时，模型需要理解每个元素在序
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摘要：空洞卷积（Dilated Convolution），也称为扩张卷积或膨胀卷积，是一种特殊的卷积操作，通过在卷积核中插入空洞（间隔）来扩大感受野，而不需要增加额外的计算量或参数。空洞卷积在许多深度学习任务中，尤其是图像分割和生成模型中，被广泛应用。 1. 空洞卷积的基本原理 在标准卷积中，卷积核的每个
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摘要：学习率衰减（Learning Rate Decay）是一种在训练过程中动态调整学习率的策略，旨在提高模型的训练效率和收敛性能。通过在训练过程中逐渐减小学习率，可以使模型在训练初期快速收敛，并在训练后期更精细地调整参数，从而提高模型的最终性能。 1. 学习率衰减的常见策略 1.1 逐步衰减（Step
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摘要：权重衰减系数（Weight Decay Coefficient），通常用 λ 表示，是正则化技术中的一个重要参数，用于控制权重衰减（Weight Decay）的强度。权重衰减是一种通过在损失函数中添加一个正则化项来限制模型权重大小的方法，从而防止过拟合。 1. 权重衰减的基本原理 权重衰减通过在损失
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摘要：监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的两种主要类型，它们的主要区别在于训练数据是否包含标签。以下是对这两种学习方法的详细解释： 1. 监督学习（Supervised Learning） 监督学习是一种机器学习方法，其
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摘要：可训练参数（Trainable Parameters）和超参数（Hyperparameters）。这两类参数在训练过程中有不同的作用和调整方式。 1. 可训练参数（Trainable Parameters） 可训练参数是模型内部的参数，它们在训练过程中通过优化算法（如梯度下降）自动调整，以最小化损失
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摘要：多尺度构件检测是指在多个不同尺度上对图像进行分析以检测目标，这种技术能够捕捉从宏观到微观的特征表示，增强检测系统的泛化能力。以下是多尺度检测的主要方法和关键技术： 1. 多尺度检测方法 自顶向下的多尺度分析：从大尺度开始逐步细化到小尺度，图像特征的提取逐级进行。 自底向上的多尺度分析：从小尺度开始逐
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摘要：访问官网：https://www.paperpass.cn/ 注册账号：填写邮箱地址和密码，完成注册。 上传论文：选择文件并填写相关信息。 选择套餐：根据论文字数选择免费或付费套餐。 开始查重：提交查重请求，等待结果。 查看报告：下载查重报告，分析重复内容。 修改论文：根据报告修改论文，重新查重
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摘要：并行加速库是用于提高计算效率和性能的工具，它们通过利用多核CPU、GPU或其他硬件加速器来并行处理数据。以下是一些常见的并行加速库，按功能分类介绍：1. 通用 GPU 编程库CUDA：NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，支持多种语言（如C、C++、Python等）。OpenCL：一个开放标准
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摘要：EAST（Efficient and Accurate Scene Text Detector）和 RRPN（Rotation Region Proposal Network）都是用于场景文字检测的算法，但它们在设计和实现上有显著的区别。以下是对这两种算法的详细对比：1. 算法概述EAST核心思想：
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摘要：ECA（Efficient Channel Attention）是一种高效的通道注意力机制，旨在通过简单而高效的方式增强卷积神经网络（CNN）的特征表达能力。ECA 通过自适应地调整通道权重，使网络能够更有效地关注重要的特征通道，从而提高模型的性能。1. ECA 的核心思想ECA 的核心思想是通过一
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摘要：ROIAlign（Region of Interest Align）是目标检测中用于从特征图中提取感兴趣区域（Region of Interest，RoI）特征的一种技术。它是 RoIPool（Region of Interest Pooling）的改进版本，解决了 RoIPool 在处理浮点坐标时
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摘要：BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）是一种改进的特征金字塔网络，它通过自顶向下和自底向上的双向特征交互，增强了多尺度特征的融合效果。BiFPN 在目标检测任务中表现出色，尤其是在处理不同尺度的目标时。以下是 BiFPN 模块的实现方法，包括自顶向下
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