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人生路漫漫,当你多年后回首再看时,总会发现多走了一些弯路,没有人领路的人生往往就是这样,学术之路也是如此,导师的放养是否让曾经那个为保研为考研意气风发的你脸上多了几份懈怠。朋友们!勿忘初心!人生最关键的往往就那几步,目前你所站的位置正处此关键之间,不要懈怠!不要放弃!Never ever ever give up Things will work out just fine
计算机视觉领域我有多篇SCI的经验,或许可以帮助迷茫的小伙伴,给予一定的参考建议,请相信我,学会本文,实验难关便可渡过!注意!!!本文更多干货尽在视频中,大家一定要结合视频,不然会偏离哦!!!
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用途广、用的多、凑点神奇
改动幅度大、轻量化或提点可用、文章更为丰富。
改变常规卷积,实用性类似于注意力。
一般不建议使用,通过本人实验证明,涨点少、降点多!
结合自己实验进行即可。
常见改进之一,模型层数会上涨,涨点较多!
例如C2f改进以及动态轻量化上采样等改进方法,其功能性介于注意力和主干网络的改进之间。
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计算机视觉领域掌握好排列组合足够在硕博阶段混的风生水起。
实质上,目前深度学习算法中的和当年的“新材料”如出一辙!早点悟到这一点方可少走很多弯路!
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