一比专题

郁闷的一比,又一次的被flash耍了

从昨天开始就碰到一个问题,当在用 list 的setstyle的时候,就是没有效果,可是别的比如button是有效果了.然后我就开始在网上苦苦的寻找,可就是没找到.我也就非常的郁闷,然后到了今天,现在,突然发现,竟然还有一个新的函数 setRendererStyle,用这个函数就出现效果了..我整整的被害了一天

YOLOv5改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集检测专用损失函数 (VFLoss,论文一比一复现)

一、本文介绍 本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数,VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-aware Classification Scores(IACS)的损失函数,我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上,其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了,这也是为啥网上的版本拟合不了的原因,其中需要设置一些参数),后面我也会给大家讲解到底模

主干网络篇 | YOLOv8 更换骨干网络之 ResNet50/ResNet101 | 原论文一比一复现

论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.03385v1 更深层的神经网络更难以训练。我们提出了一个残差学习框架,以便于训练比以往使用的网络更深层的网络。我们明确地将层重构为学习相对于层输入的残差函数,而不是学习无参考的函数。我们提供了全面的实证证据,表明这些残差网络更容易优化,并且可以从显著增加的深度中获得准确度的提高。在ImageNet数据集上,我们评估了深度高

YOLOv8改进 | 检测头篇 | DynamicHead原论文一比一复现 (不同于网上版本,全网首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是DynamicHead(Dyhead),这个检测头由微软提出的一种名为“动态头”的新型检测头,用于统一尺度感知、空间感知和任务感知。网络上关于该检测头我查了一些有一些魔改的版本,但是我觉得其已经改变了该检测头的本质,因为往往一些细节上才能决定好的效果,我将官方的代码移植到了YOLOv8进行实验,同时该检测头有一些使用细节需要注意,成功实现了大幅度的涨点,m