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MAR-YOLOv9：革新农业检测，YOLOv9的“低调”逆袭在YOLO系列的演进长河中，YOLOv8以其出色的平衡性赢得了广泛关注，YOLOv10和v11也紧随其后带来新的优化。然而，YOLOv9——这个介于v8与v10之间的版本，却似乎略显低调，未能获得同等的讨论热度。

即插即用系列 | CVPR SwiftFormer：移动端推理新王者！0.8ms 延迟下 ImageNet 78.5% 准确率，吊打 MobileViT论文名称：SwiftFormer: Efficient Additive Attention for Transformer-based Real-time Mobile Vision Applications > 论文原文 (Paper)：https://arxiv.org/abs/2303.15446 > 代码 (code)：https://github.com/Amshaker/SwiftFormer

车牌识别技术：从深度学习到产业应用的全面解析车牌识别（License Plate Recognition, LPR）作为计算机视觉领域的一项经典任务，已从早期的图像处理算法发展到如今以深度学习为核心的技术体系。它不仅广泛应用于高速公路收费站、停车场管理、违章抓拍等智能交通场景，更成为智慧城市感知层的关键技术之一。本文将深入剖析当前车牌识别的主流技术方案、发展趋势以及工业界的实践应用。

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PyTorch深度学习框架入门浅析PyTorch作为近年来最受欢迎的深度学习框架之一，以其简洁直观的API设计、强大的自动微分能力和灵活的动态计算图特性，迅速成为学术界和工业界的首选工具。本文将从PyTorch的核心概念出发，系统介绍其基础用法和实践案例，帮助读者快速掌握这一强大的深度学习框架。

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DL_神经网络在MLP、CNN和RNN(LSTM)之后(至2025)的发展神经网络发展演变列表如下，具体细节如下展开所述：总结：LSTM之后的演进主线这场演进的本质是：从LSTM的“记忆”开始，我们逐步赋予机器注意力、创造力、跨模态理解力、高效推理力——而这一切，仍在加速演进中。

【图像分割大模型】医学图像分割的大突破！Pact-Net 双分支网络碾压 SOTA，皮肤癌早筛精度飙升至 86.95%前言一、先聊聊为什么要做医学图像分割？这事儿真能救命！二、Pact-Net 核心设计拆解：从输入到输出，每一步都藏着巧思

图像处理报告基于CNN的监控视频流的课堂签到系统基于监控视频的课堂自动签到系统Contents 1设计概述 2 2模块功能 2 2.1数据集模块 2 2.2训练模块 2 2.3识别模块 3 3效果及结论 3

深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用面试官问"为什么用ResNet不用VGG？"，你该怎么答才显专业？在人工智能工程师的面试中，一个看似简单的问题——"为什么用ResNet不用VGG？"——往往成为区分普通候选人与高潜力人才的关键。这个问题不仅仅是技术细节的考察，更是对系统思维能力、技术演进洞察和工程权衡意识的深度测试。根据MLSys 2023会议论文《Interview Practices in AI Hiring》的调研，92%的技术主管认为，能清晰阐述技术演进逻辑的候选人比仅能复述知识点的候选人更受青睐。

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[免费]基于Python的车辆车牌识别系统（PyTorch2卷积神经网络CNN+OpenCV实现）【论文+源码+SQL脚本】大家好，我是java1234_小锋老师，看到一个不错的[免费]基于Python的车辆车牌识别系统（PyTorch2卷积神经网络CNN+OpenCV实现）【论文+源码+SQL脚本】，分享下哈。

Pytorch学习系列07 | VGG-16算法实现马铃薯病害识别VGG-16 是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的深度卷积神经网络。它主要有以下几个核心概念：

基于Matlab卷积神经网络的交通警察手势识别方法研究与实现摘要：随着智能交通系统的快速发展，交通警察手势识别作为交通管理和自动化控制中的重要环节，得到了越来越多的关注。传统的手势识别方法常面临识别精度和实时性等方面的挑战。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），因其在图像特征提取和模式识别中的优势，成为提升交通警察手势识别效果的理想工具。本研究基于卷积神经网络，提出了一种针对交通警察手势的自动化识别方法，旨在提高手势识别的准确性和实时性。

【目标检测】基于卷积神经网络的轨道部件（扣件、轨枕、钢轨）缺陷检测算法研究📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

即插即用系列 | CVPR 2024 ABC-Attention：基于双线性相关注意力的红外小目标检测论文名称：ABC: Attention with Bilinear Correlation for Infrared Small Target Detection

即插即用系列 | WACV 2025 SvANet：专为极小目标（＜1%）设计的尺度变化注意力网络，医学图像分割新SOTA！论文名称：SvANet: A Scale-variant Attention-based Network for Small Medical Object Segmentation

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动手学CNN：图像处理的卷积神经网络实践指南🌟 你好，我是励志成为糕手！ 🌌 在代码的宇宙中，我是那个追逐优雅与性能的星际旅人。 ✨ 每一行代码都是我种下的星光，在逻辑的土壤里生长成璀璨的银河； 🛠️ 每一个算法都是我绘制的星图，指引着数据流动的最短路径； 🔍 每一次调试都是星际对话，用耐心和智慧解开宇宙的谜题。 🚀 准备好开始我们的星际编码之旅了吗？

CNN计算|原始矩阵扩充后的多维度卷积核计算效果前序学习进程中，已经掌握了多维卷积核自动计算的基本方法。更早期的学习中，我们也曾了解到卷积原始矩阵扩充的基本原理。今天就把这两个知识点结合一下，探究原始矩阵扩充后的多维度卷积核计算效果。

木棉知行者

【第5篇】InceptionNeXT(CVPR2024)：融合 Inception 思想与现代 CNN 设计的高效特征提取架构论文题目：InceptionNeXt: When Inception Meets ConvNeXt 文献地址：https://arxiv.org/pdf/2303.16900 源码地址：https://github.com/sail-sg/inceptionnext

CNN卷积计算|多维卷积核自动计算前序学习进程中，已经对CNN卷积计算使用多维卷积核展开了探索。明确了卷积核的子卷积核数要和待进行卷积运算的矩阵通道数相等。实际上之前的计算需要手动调整代码，展示效果也只出现了前两个。为了提高代码运算效率，新增加了部分循环，使得整个卷积计算过程自动进行，可以直接输出完整计算效果。