海思SD3403/SS928开发（一）：简介一：简介SD3403/SS928是一颗面向监控市场推出的专业ultra-HDSmartIPCameraSOC。二：性能介绍SD3403/SS928处理器核心具有四核ARMCortex-A55@1.2GHz，32KBI-Cache，32KBD-Cache，512KBL3Cache,该芯片最高支持四路sensor输入，支持最高4K60的ISP图像处理能力，支持3FWDR、多级降噪、六轴防抖、硬件拼接等多种图像增强和处理算法，为用户提供了卓越的图像处理能力。集成了高效的神经网络推理单元，最高4TopsINT8，并支持业界主流的神经网络框架。三：详细介绍1.

地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02255.pdf1.摘要    OSFormer为基于transformer的伪装实例分割(CIS)框架，有两个关键设计，首先是位置敏感transformer（LST），通过【位置引导查询】和【混合卷积前向传播网络】获得定位标签和实例级参数；第二，开发粗糙到精细融合模块（CFF）合并来自LST和CNN骨干的上下文信息。这两个组件的耦合使OSFormer能有效混合局部特征和远程上下文依赖，以预测伪装的实例。与两阶段框架比，OSFormer达到41%的AP，无需大量训练数据就能得到好的收敛效果（3040个样本，60个epoch)代码：h

文章目录摘要1、简介2、分割任何物体任务3、分割任意物体模型4、分割任何数据引擎5、数据集6、RAI分析7、零样本迁移实验7.1、零样本单点有效掩码评估7.2、零样本边缘检测7.3、零样本目标建议7.4、零样本实例分割7.5、Zero-ShotText-to-Mask7.6、消融研究8、讨论摘要论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf源码：https://github.com/facebookresearch/segment-anything本文提出SegmentAnything(SA)项目:一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用

文章目录摘要1、简介2、分割任何物体任务3、分割任意物体模型4、分割任何数据引擎5、数据集6、RAI分析7、零样本迁移实验7.1、零样本单点有效掩码评估7.2、零样本边缘检测7.3、零样本目标建议7.4、零样本实例分割7.5、Zero-ShotText-to-Mask7.6、消融研究8、讨论摘要论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf源码：https://github.com/facebookresearch/segment-anything本文提出SegmentAnything(SA)项目:一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用

直接上效果图，这是通过stablediffusionwebui利用古风模型生成的图片，实在是太好看了！！！看了这些图，有没有心痒痒的？今天就来带大家入个门！先把软件搞起来！【前言】StableDiffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，官方项目其实并不适合新手直接使用，好在有一些基于 stable-diffusion 封装的 webui 开源项目，可以通过界面交互的方式来使用 stable-diffusion，极大的降低了使用门槛，我们可以通过本地部署的方式进行访问、使用，但这个对我们的电脑有着较高的要求，具体需要什配置继续往下看。按照

直接上效果图，这是通过stablediffusionwebui利用古风模型生成的图片，实在是太好看了！！！看了这些图，有没有心痒痒的？今天就来带大家入个门！先把软件搞起来！【前言】StableDiffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，官方项目其实并不适合新手直接使用，好在有一些基于 stable-diffusion 封装的 webui 开源项目，可以通过界面交互的方式来使用 stable-diffusion，极大的降低了使用门槛，我们可以通过本地部署的方式进行访问、使用，但这个对我们的电脑有着较高的要求，具体需要什配置继续往下看。按照

1segment-anything介绍SegmentAnythingModel(SAM)来源于Facebook公司MetaAI实验室。据Mata实验室介绍，SAM已经学会了关于物体的一般概念，并且它可以为任何图像或视频中的任何物体生成mask，甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。SAM足够通用，可以涵盖广泛的用例，并且可以在新的图像领域上即开即用，无需额外的训练。在深度学习领域，这种能力通常被称为零样本迁移（这种能力正是GPT4震惊世界的一大原因).图像分割师计算机视觉中的一项关键任务，SAM是第一个致力于图像分割的基础模型。在此之前，分割作为计算机视觉的核心任务，已经得到广泛应用

想要玩stablediffusion，算力不可少，白嫖googlecolabTeslaT4GPU玩转StableDiffusionWebui1、googlecolab上安装stablediffusionwebuihttps://colab.research.google.com/drive/1qL5eD2VESnop8mrbFcHzMmfzqzmRMMF4?usp=sharing在googlecolab中新建StableDiffusionWebuigooglecolab.ipynb文件clonestablediffusionwebui项目!gitclonehttps://github.com/

为了检测自己学习51单片机的成果，制作了一个简单的蓝牙小车,特此来记录一下。本文会讲解HC-05，L298N电机驱动的使用，12V转5V这个模块比较简单就不做讲解。废话少说，先上代码！！！main.c#include#include"UART.h"#include"PWM.h"#include"Timer0.h"voidmain(void){ P3M1=0x00; P3M0=0xF2;//P30为准双向口，P31为推挽输出； P5M1=0x00; P5M0=0xFF;//P50~P53为推挽输出； P4M1=0x00; P4M0=0xFF; P1M0=0xFF; P1M1=0x00; P52=

在StableDiffusion网络中，通常会下载社区中的LoRA模型，并对CLIP模型和Unet的CrossAttention的线性层进行微调。相应的被微调的层会有'lora_up'和'lora_down'两组参数，分别对应上述的A和B矩阵。参考高手的代码，只需根据LoRA保存的层的名称找到StableDiffusion对应的参数，然后对原始网络的参数进行更新即可。文章目录初识LoRALoRA核心解析LoRA风格滤镜的视角LoRA下载和安装如何使用LoRA套用LoRA的效果初识LoRA尽管每个checkpoint都是StableDiffusion模型，但由于受到不同图片训练的影响，神经元权重