物体检测YOLO系列课程主要包括两大核心模块:(1),YOLO系列算法精讲,详细解读3篇论文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析,通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节;(1),YOLO-V3项目实战,详细解读V3版本源码,通过debug模式讲解其中每一行代码,从根本掌握YOLO系列全部实现细节。Mask-Rcnn课程旨在帮助同学们快速掌...
SAM(Special Attention Module)是一个空间注意力模块,用于加权通道或空间特征图以实现注意力机制。与通道注意力模块CAM相比,SAM更关注空间特征。有关SAM的详细介绍,请参考上述文本。
1️⃣RoPE现状:现存的多模态模型对视觉token的组织方式大多为逐行扫描,遵循一维的位置建模规则。 2️⃣改进版RoPE:同心因果注意力CCA包括一个位置重组模块和一个相应的因果掩码模块,用于模拟图像二维连续位置依赖性。CCA的因果建模从二维图像的外围开始,以中心结束(如p3),从而将关键视觉信息靠近用户指令,缓解模型...