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【第六期论文复现赛-变化检测】BIT
本文介绍BIT-CD模型复现，该模型将Transformer引入遥感图像变化检测。以改进的ResNet18孪生网络为Backbone提取特征，经Bitemporal Image Transformer处理，再由Prediction Head生成变化预测。还包含环境数据准备、模型训练验证及TIPC测试…
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【悉读经典】SegFormer:语义分割中的层次化Transformer网络
本文介绍SegFormer语义分割网络，其有层次化Transformer编码器和轻量全MLP解码器两大创新。编码器生成多尺度特征，解码器融合特征。还说明基于PaddleSeg工具，用SegFormer对遥感影像地块分割进行训练、推理的过程，包括环境与数据准备、代码修改、网络训练和图片推理等步骤。 ☞…
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如何让豆包AI实现Python数据转换
豆包ai（doubao）可辅助完成python数据转换任务。1. 可让豆包编写数据转换代码，如将日期字符串转为datetime对象，并支持异常处理；2. 可借助其理清复杂数据结构（如嵌套字典转dataframe）的转换逻辑，并比较不同方法优劣；3. 可用其调试和优化已有代码，提升效率，例如将时间戳转…
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怎么用豆包AI帮我写机器学习代码 3分钟学会用AI生成TensorFlow/PyTorch代码
豆包ai能快速生成tensorflow或pytorch代码框架，节省查文档时间。1. 明确任务类型，具体说明是分类还是回归、数据类型及框架；2. 输入清晰指令后，ai会生成包括数据加载、模型定义、损失函数、优化器和训练循环的基础代码；3. 自行补充关键细节如设备判断、模型保存逻辑等使代码可运行；4.…
