文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前Y
原文名称：AttentionIsAllYouNeed原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762如果不想看文章的可以看下我在b站上录的视频：https://b23.tv/gucpvt最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google在ComputationandLanguage上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域提出的（之前的RNN模型记忆长度有限且无法并行化，只有计算完tit_iti时刻后的数据才能计算ti+1t_{i+1}ti+1时刻的数据，但Transformer都可以做到）。在这篇文章中作者提出了Self-At
原文名称：AttentionIsAllYouNeed原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762如果不想看文章的可以看下我在b站上录的视频：https://b23.tv/gucpvt最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google在ComputationandLanguage上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域提出的（之前的RNN模型记忆长度有限且无法并行化，只有计算完tit_iti时刻后的数据才能计算ti+1t_{i+1}ti+1时刻的数据，但Transformer都可以做到）。在这篇文章中作者提出了Self-At
目录多层感知机（MLP）Transformer 1.inputs输入2.Transformer的Encoder 2.1 Multi-HeadAttention 2.2 Add＆Normalize 2.3 Feed-ForwardNetworks3.Transformer的Decoder 3.1TransformerDecoder的输入 3.2MaskedMulti-HeadAttention 3.3 基于Encoder-Decoder的Multi-HeadAttention4.Transformer的输出5.总
目录多层感知机（MLP）Transformer 1.inputs输入2.Transformer的Encoder 2.1 Multi-HeadAttention 2.2 Add＆Normalize 2.3 Feed-ForwardNetworks3.Transformer的Decoder 3.1TransformerDecoder的输入 3.2MaskedMulti-HeadAttention 3.3 基于Encoder-Decoder的Multi-HeadAttention4.Transformer的输出5.总
目录无法获取用户信息： 解决方法：无法渲染头像：解决办法：无法获取用户信息：{errMsg:"getUserProfile:failcanonlybeinvokedbyuserTAPgesture."}errMsg: "getUserProfile:failcanonlybeinvokedbyuserTAPgesture."constructor: (...)hasOwnProperty: (...)isPrototypeOf: (...)propertyIsEnumerable: (...)toLocaleString: (...)toString: (...)valueOf: (...)_
目录无法获取用户信息： 解决方法：无法渲染头像：解决办法：无法获取用户信息：{errMsg:"getUserProfile:failcanonlybeinvokedbyuserTAPgesture."}errMsg: "getUserProfile:failcanonlybeinvokedbyuserTAPgesture."constructor: (...)hasOwnProperty: (...)isPrototypeOf: (...)propertyIsEnumerable: (...)toLocaleString: (...)toString: (...)valueOf: (...)_
参考文章：wx.requestSubscribeMessage调用失败，如下原因是什么？requestSubscribeMessage:failcanonlybeinvokedbyuserTAPgesture这是订阅消息弹窗时返回的错误信息原因：不是用户点击或者支付回调触发的订阅消息弹窗解决：将事件改成点击的，由bindtap来触发。过程：玩大转盘时，在开发者工具、别人手机都能唤起订阅消息弹窗，但是我的手机就是不行。在我手机玩其他游戏，又能唤起订阅消息弹窗。给大转盘换了一个消息模板id，在我手机还是无法唤起。后来给订阅消息弹窗输出错误信息，再在手机调试，就看到了错误信息。用错误信息查才找到原因
参考文章：wx.requestSubscribeMessage调用失败，如下原因是什么？requestSubscribeMessage:failcanonlybeinvokedbyuserTAPgesture这是订阅消息弹窗时返回的错误信息原因：不是用户点击或者支付回调触发的订阅消息弹窗解决：将事件改成点击的，由bindtap来触发。过程：玩大转盘时，在开发者工具、别人手机都能唤起订阅消息弹窗，但是我的手机就是不行。在我手机玩其他游戏，又能唤起订阅消息弹窗。给大转盘换了一个消息模板id，在我手机还是无法唤起。后来给订阅消息弹窗输出错误信息，再在手机调试，就看到了错误信息。用错误信息查才找到原因
Transformer进军语义分割进军方向SETR:RethinkingSemanticSegmentationfromaSequence-to-SequencePerspectivewithTransformers（CVPR2021）网络结构图实验效果ADE20K数据集上效果PascalVoc数据集上的效果TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentation网络结构图实验效果Synapsemulti-organCT数据集上的效果SegFormer：SimpleandEfficientDesignforSeman
