DLT 直接线性变换 对于单应变换 x_i^{\prime}=Hx_i，易知两图中对应的特征点，如何找出所需要的H，为了解决这个问题，可以采用DLT算法

Administrator发布于 April 19,2024

Swin Transformer 浅析 引言 因为ViT无法实现CNN中的层次化构建以及局部信息，由此微软团队提出了Swin Transformer来解决该问题。

Administrator发布于 April 19,2024

Vision Transformer (ViT) 概述 为了将Transformer引入视觉任务，Google团队开发出了Vision Transformer (ViT)，其中ViT模型以及变种在图像分类任务上一骑绝尘

Administrator发布于 April 17,2024

GPT 1-3浅析 GPT 1 在模型架构上，GPT-1基于Transformer构造，这是因为与其他卷积神经网 络或者循环神经网络相比，Transformer提供了效率更高的方法来处理文本 中的长期依赖关系。 预训练技术：GPT-1使用了一种称为“生成式预训练”（Generative Pre-Tr

Administrator发布于 April 16,2024

Harris 角点检测器 其中在图像中满足以下要求的点被称为局部特征点 可重复性和正确性： 对平面内的几何变换（旋转、尺度）不变 对平面外的几何变化（仿射）鲁

Administrator发布于 April 15,2024

LoG 斑点检测 LoG 斑点检测 斑点：与周围有着颜色差别的区域，即斑点内部的颜色基本相同，同时与其周围的颜色和灰度有差别。由于斑点代表的是一个区域，相比角点，稳定性好，抗噪声能力强，所以在图像配准上扮演了很重要的角色。

Administrator发布于 April 14,2024

LeetCode-236二叉树的最近公共祖先 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个节点 p、q，最近公共祖先表示为一个节点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先

Administrator发布于 April 14,2024

Transformer 结构浅析 Transformer 网络结构

Administrator发布于 April 13,2024

Attention 机制 概述 自上而下的有意识的注意力，称为聚焦式注意力（Focus Attention）． 聚焦式注意力也常称为选择性注意力聚焦式注意力是指有预定目的、依赖任务的，主动有意识地聚焦于某一对象的注意力 自下而上的无意识的注意力，称为基于显著性的注意力（Salienc

Administrator发布于 April 12,2024