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不得不说西瓜书中这个图有一定的误导性，有很多重要信息没有在图中说明，也没有在上下文中进行解释，可能是考虑到篇幅的原因吧，也可能是另外的原因，周老师在讲交叉验证这块时仅用了少量的篇幅，于是给我留下了诸多的疑问。 于是我查阅了一些相关的一些资料，对
尽管取得了显著的进展，弱监督分割方法仍然不如完全监督方法。我们观察到性能差距主要来自于它们在从图像级别监督中学习生成高质量的密集目标定位图的能力有限。为了缓解这样的差距，我们重新审视了扩张卷积[1]并揭示了它如何以一种新颖的方式被用于有
目录 Vision Transformer如何工作 ViT模型架构 ViT工作原理解析 步骤1：将图片转换成patches序列 步骤2：将patches铺平 步骤3：添加Position embedding 步骤4：添加class token 步骤5：输入Transformer Encoder 步骤6：分类 总结 Vision Transformer（VIT）与卷积神经网络（CNN）相比 数据效率和泛化能力：
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论文题目：《VISION TRANSFORMER ADAPTER FOR DENSE PREDICTIONS》 会议时间：ICLR 2023 论文地址：https://openreview.net/pdf?id=plKu2GByCNW 源码地址：https://github.com/czczup/ViT-Adapter Transformer在计算机视觉领域取得了显著的成功，主要得益于transformer的 动态建模能力（dynamic modeling capability） 和 注
我认为，在元宇宙的背景下，以及在整个社会中，有5种视角可用于思考区块链的意义。 5 种视角，赋能区块链的创新理解 第一，它是一种因为炒作和人们一时的狂热而流行起来的技术，且会导致大量的浪费，它受到关注不是因为它的优点，而是因为短期的投机。 第二，区块
0x01 前言 本文主要从红队视角讲述AWS公有云中的一些横向移动思路以及对应的一些身份和权限基础。 概括一下AWS横向移动思路：在获得一个凭据（AK、SK等）的前提下，枚举所有可访问资源，再通过可控制资源获得更多的凭据，获得更多资源控制权。 所以本文从下面三个方面
第一人称视角操作 此功能主要是借鉴YouTube上一个博主的教程，写的蛮好我就搬运过来让大家也试试。 其原理是：左右旋转是控制父物体的欧拉角的Y轴 上下点头是子物体相机的欧拉角Z轴 水平方向 跳跃： 移动
视角移动是简单的基础功能，这里区别于头显定位获得的小范围位移，是长距离不影响安全边界的位移方式。的 常见的位移方式有两种 ，其一是触发后 瞬间传送 到指定位置，其次是 摇杆控制视角实时移动 。XR Interaction Toolkit提供了两种位移方式的脚本，正确配置就可以实现
