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博主你好,在yolov5中添加stn(空间转换网络)模块呀,像添加注意力机制那样

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在执行YOLOV4代码是遇到如下问题 没有winGPUdll这个文件 希望各位 指点一二

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Error:..\FreeRTOS\portable\RVDS\ARM_CM3\port.c,378将esp8266的程序整合到freertos程序当中,心跳检测程序放在tim6的中断函数当中就会出现

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游戏出现免费!免费结束后·会循环在出现免费!求解! 那位大神知道·怎么回事!~ 循环试免费问题!求解!感谢!~ 我只知道由CE造成!~

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本人电化学专业,想比较不同电镜照片的相似度,感觉课题需要用到一个简易版的行人再识别代码。课题是这样的:改变不同的工艺条件合成出材料;同一批次材料是多个具有相同形貌的颗粒的组合,在高倍率电镜下拍摄单个颗

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SLAMWARE CORE无法启动 上电之后,激光雷达不转

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关键是我都没选择这个特征啊,随机森林分类训练时就会出现这个

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有哪位大神可以帮帮我,想学习WDS(Windows 部署服务)无人批量部署的方法,感谢!

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4-20mA瞬时流量,如何计算累计流量(三菱程序)

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任务是拟合二输入线性函数y=x1+2*x2,先用TensorFlow读取csv文件,然后训练神经网络,代码如下: import numpy as np from keras.models imp

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function main clc close all % 创建人脸检测对象 faceDetector = vision.CascadeObjectDetector; % 人脸检测 Face

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我想要在DeepST框架中,把原有的ResNet代码换成Residual Attention Network算法代码,但是有点无从下手。都需要修改哪些部分的代码呢?请各位大牛指教!

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使用过pix2pix,但是不支持多图片输入,我需要考虑不同输入图片之间的时间上的信息,也可以说是运动信息,请问有类似的项目推荐吗?

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如何对SemanticKITTI数据集11-21序列通过自己网络模型.pt文件生成预测点标签?

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场景:使用magenta做图像风格转换 问题:根据教程(https://github.com/magenta/magenta/tree/master/magenta/models/arbitrary

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想请教下右边这个odd是什么意思,步长和左边一样都是二呀 https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md

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在运行fintune的时候第一轮过后就会报错IndexError: index 116 is out of bounds for dimension 1 with size 1。不懂如何解决,希望能帮

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比如说 输入dog 返回有关狗的图片,有没有相关的代码或者思路分享一下

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pytorch怎么通过查查每一层输出的值,判断自己加入代码模块有用。

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场景:针对一行手写英文语句中的以下多个维度,进行handwriting智能评分: 字母书写正确率字母大小偏离度(小写字母有的大有的小)字母基线位置漂移量(字母相对横线上下漂移)字母间及单词间空格是否

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class LinearLayer(torch.nn.Module): def __init__(self,in_feature,hid_feature,out_feature):

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提前定义了Dataset,加了噪声也能显示 train_dataset = Dataset(r'C:\Users\A043\Desktop\code\datasets\2007BP\data800

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关于面部的标签是在VoxCeleb上的"URLs and timestamps"一栏下得到的,解压后的目录结构是"txt/[vgg face id]/[Youtube id]/[顺序编号].txt",

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我现在在用pysot,但是想训练自己的训练集却不知道怎么做。比如不知道.json文件的格式(好像每个数据集都不一样),也不知道怎么把自己训练集的路径加到代码里或者说不知道怎么修改代码来用自己的训练集训

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因为要做图像识别计数,缺少相关的数据集。要求自己进行生成数据集, 思路:我们有背景图片和一些要识别的物体的图片,根据背景和实体我们进行组合,生成不同的图片,图片中物体的个数要不同,同时生成的图片中的

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请问YOLOv4可以和LSTM网络结合吗?用YOLOv4检测结果,用LSTM来计算时间。

回答 xfcnj
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这是nuke13的深度学习节点报错说是CUDA_CACHE_MAXSIZE的值设置太小,网上翻了半天教程配置环境都没解决,我用的是3090的显卡,本来在其他电脑上用1060的显卡使用深度学习节点都

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在model.fit这一步出现报错 我的代码为model.fit(X_train,Y_train,batch_size=600,epochs=1,verbose=1,validation_data=

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Privacy-preserving model training architecture for intelligent edge computing 这篇论文里第二阶段是怎么确定分层有哪位大佬