摘要：1.RepVGG 参考： RepVGG网络简介 BN详解 RepVGG在训练和推理的时候采用不同的网络结构，从而加速网络的推理速度。RepVGG的主要内容是在推理阶段执行Structural re-parameterization，即图A所示，将多分支结构转换为一个3x3的卷积，具体如下： 图A解释 阅读全文

摘要：# BN 假设一个batch中有两张图片，则两张图片输入网络后得到两个feature，分别为feature1和feature2： ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1617829/202301/1617829-20230111201854362-1684275 阅读全文

摘要：目标检测算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再 阅读全文

摘要：Transformer：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117691873，总结： Self-Attention：输入n个向量，每个向量得到一组(q,k,v)，通过Attention(Q, K,V)将不同向量的(q,k,v)进行相互 阅读全文