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数据增强是一种通过对原始数据进行随机变换、扰动等操作来生成新的训练样本的技术，可以有效提高深度学习模型的泛化性能。在目标检测任务中文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-439313.html
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在机器学习中，训练数据集的质量在很大程度上决定了模型的有效性。我们往往没有足够的多样化数据，这影响了模型的准确性。这时数据增强技术就派上了用场。 数据增强可以通过添加对现有数据进行略微修改的副本或从现有数据中新创建的合成数据来增加数据量。这种数
本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络 PE-YOLO 中的PENet，PENet通过 拉普拉斯金字塔 将图像分解成多个分辨率的组件，增强图像细节和低频信息。它包括一个 细节处理模块（DPM） ，用于通过上下文分支和边缘分支增强图像细节，以及一个 低频增强滤波器（LEF） ，以
大多数现有的对象检测模型都经过训练来识别一组有限的预先确定的类别。将新类添加到可识别对象列表中需要收集和标记新数据，并从头开始重新训练模型，这是一个耗时且昂贵的过程。该大模型的目标是开发一个强大的系统来检测由人类语言输入指定的任意对象，而无需
上篇内容： YOLOV2整体解读 YOLOV3提出论文：《Yolov3: An incremental improvement》 这张图讲道理真的过分了！！！我不是针对谁，在座的各位都是** 故意将yolov3画到了第二象限 终于到V3了，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测 特征做的更细致，融入多持续特征图信息来
🚀一、主干网络改进（持续更新中）🎄🎈 🚀二、轻量化网络（持续更新中）🎄🎈 🚀三、注意力机制（持续更新中）🎄🎈 🚀四、检测头部改进（持续更新中）🎄🎈 🚀五、空间金字塔池化（持续更新中）🎄🎈 🚀六、损失函数及NMS改进（持续更新中）🎄🎈 🚀七、其
论文题目：CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 论文链接：CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
暂未找到 ./models/common.py文件增加以下模块 在最后添加如下
