【YOLOv8改进】BiFPN：加权双向特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 在计算机视觉领域，模型效率的重要性日益增加。在本文中，我们系统地研究了用于目标检测的...
用于部分迁移学习的加权对抗网络 | CVPR 2018论文解读
背景 我们目前接触过的绝大部分迁移学习问题情景都是：源域和目标域的特征空间与类别空间一致，只是数据的分布不一致，如何进行迁移。也就是说，源域和目标域要是几类，都是几类。 但是这种情况显然具有很大的限制性：在真实应用中，我们往往不知道目标域的类别，更无法获知它是否和源域的类别完全一样。这就极大地限制了它的应用。 迁移学习的目标就是利用大量有标注的源域数据来对目标域数据进行建模。如果我们假设已有的源....
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