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- 预训练比较大， Convnext-tiny 250多m，yolov7 530多m。 https://github.com/jinfagang/yolov7_d2 ConvNeXt 可以看做是把 Swin Transformer 包括 ViT 的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版，升级了 ResNet 架构，看... 预训练比较大， Convnext-tiny 250多m，yolov7 530多m。 https://github.com/jinfagang/yolov7_d2 ConvNeXt 可以看做是把 Swin Transformer 包括 ViT 的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版，升级了 ResNet 架构，看...
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- 基础理论就在这里不讲解了，本文实战为主。相关理论与参考文献，请看以下部分： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44974-gr... 基础理论就在这里不讲解了，本文实战为主。相关理论与参考文献，请看以下部分： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44974-gr...
- 最近想对OpenCV进行系统学习，看到网上这份教程写得不错，于是跟着来学习实践一下。 【youcans@qq.com, youcans 的 OpenCV 例程, https://youcans.bl... 最近想对OpenCV进行系统学习，看到网上这份教程写得不错，于是跟着来学习实践一下。 【youcans@qq.com, youcans 的 OpenCV 例程, https://youcans.bl...
- 一、插值简介 插值是根据抽样函数或信号估计连续位置的数值，或者是根据一系列离散采样点重构出原始的连续函数。在图像几何变换中，经过几何变换后的图像像素可能在原始图像中并没有对应的像素点，那么，在目标图像中... 一、插值简介 插值是根据抽样函数或信号估计连续位置的数值，或者是根据一系列离散采样点重构出原始的连续函数。在图像几何变换中，经过几何变换后的图像像素可能在原始图像中并没有对应的像素点，那么，在目标图像中...
- 本文介绍由美国生物科技公司Calico Life Sciences的Han Yuan 和 David R. Kelley共同通讯发表在 Nature methods 的研究成果：单细胞ATAC-seq（scATAC）在研究表观遗传景观中的细胞异质性方面具有巨大前景，但由于数据高维性和稀疏性的特点，scATAC的分析仍然面临重大挑战... 本文介绍由美国生物科技公司Calico Life Sciences的Han Yuan 和 David R. Kelley共同通讯发表在 Nature methods 的研究成果：单细胞ATAC-seq（scATAC）在研究表观遗传景观中的细胞异质性方面具有巨大前景，但由于数据高维性和稀疏性的特点，scATAC的分析仍然面临重大挑战...
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- 今天给大家介绍中南大学曹东升教授/国防科技大学赵文涛教授、吴城堃教授/浙江大学侯廷军教授团队共同在国际期刊Bioinformatics上发表的分子图片识别的文章《MICER: A Pre-trained Encoder-Decoder Architecture for Molecular Image Captioning》。该文章... 今天给大家介绍中南大学曹东升教授/国防科技大学赵文涛教授、吴城堃教授/浙江大学侯廷军教授团队共同在国际期刊Bioinformatics上发表的分子图片识别的文章《MICER: A Pre-trained Encoder-Decoder Architecture for Molecular Image Captioning》。该文章...
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- 代码还没开源： 详细信息如下： 论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.11684[1] 代码地址：https://github.com/zju-vipa/MEAT-TIL[2] 01 &nb... 代码还没开源： 详细信息如下： 论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.11684[1] 代码地址：https://github.com/zju-vipa/MEAT-TIL[2] 01 &nb...
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