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              • [arXiv 2025] PolaFormer: Polarity‑aware Linear Attention for Vision Transformers
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              • 小波变换与 Transformer 的融合架构
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            • DG-DETR：面向领域泛化的检测 Transformer
            • Google Jax框架实现DETR
              • DETR系列
              • Align-DETR：基于IoU感知BCE损失改进DETR的目标检测方法
              • AlignDet：目标检测自监督预训练新突破
              • Anchor DETR：基于锚点的 Transformer 目标检测
              • Co-DETR：协作式混合分配训练的DETR
              • Conditional DETR：快速收敛的目标检测方法
              • D²ETR：仅解码器的DETR与高效跨尺度注意力机制
              • D³ETR：用于检测Transformer的解码器蒸馏方法
              • DETR-DC5
              • DETReg：基于区域先验的无监督预训练目标检测方法
              • DINO：DETR 的高效变体
              • DN-DETR：带噪声锚点的DETR改进方法
              • DQ-DETR：基于动态查询的DETR改进方法
              • Decoupled DETR：解耦定位与分类以提升 DETR 性能
              • Efficient DETR：基于密集先验的高效端到端目标检测器
              • Focus-DETR：聚焦目标检测的DETR改进方法
              • Group DETR：分组一对多匹配加速 DETR 收敛的关键
              • H-DETR：基于混合匹配的 DETR 目标检测方法
              • IMFA：高效利用多尺度特征的 Transformer 目标检测方法
              • KD-DETR：基于一致蒸馏点采样的检测Transformer知识蒸馏方法
              • LW-DETR：轻量级 DETR 模型
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              • MS-DETR：基于混合监督的高效 DETR 训练方法
              • Rank-DETR：基于排名的高质量目标检测方法
              • [ECCV 2024] Relation-DETR：探索显式位置关系先验的目标检测方法
              • SQR-DETR：基于选择性查询回忆的查询式目标检测增强训练
              • Salience DETR：基于层次显著性过滤精炼的检测 Transformer
              • DETRex
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                • DAB-Deformable-DETR
                • Swin Transformer
                  • Windows 11 下编译 MSDeformAttnFunction 的详细指南
                • D-Fine
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                  • RT-DETR AFPN
                  • RT-DETR改进|爆改模型|涨点|使用VMamba作为骨干网络（附代码+修改教程）
                • Index
                • CU-DETR
                  • 3DETR：基于 Transformer 的端到端 3D 目标检测器
                  • MonoDETR：基于 Transformer 的单目 3D 目标检测器
                • DECO：基于查询的端到端目标检测框架
                • DETR详细解析
                • Anchor DETR 中锚点的生成与运用详解
                • DETR中的正余弦位置编码机制深度解析
                • DETR位置编码
                  • DETR-1-整体模型
                  • DETR-2-Backbone
                  • DETR-3-Transformer
                  • DETR解码器的自注意力
                  • DETR-4-损失计算和后处理模块
              • [CVPR 2022] MeMOT：基于记忆机制的多目标跟踪
              • QDTrack: Towards Real-Time Multiple Object Tracking with Joint Detection and Association
              • [ICCV 2023] TrackFlow：引入正规化流的多目标跟踪框架
              • Tracktor
              • 对比学习在多目标跟踪中的应用
                • [TITS 2023] CAMO-MOT: Collaborative Awareness and Multi-level Optimization for Multi-Object Tracking in Crowded Scenes
                • FairMOT
                • [CVPR 2022] TrackFormer：基于 Transformer 的端到端多目标跟踪框架
                • [Arxiv] TransTrack：基于 DETR 的端到端多目标跟踪方法
                  • MOTIP
                  • [arXiv 2023] CO-MOT: Contrastive Object-aware Multiple Object Tracking
                  • [ECCV 2022] MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with Transformer
                  • [CVPR 2023] MOTRv2: Integrating YOLOX with MOTR for Enhanced Multi-Object Tracking
                  • [arXiv 2023] MOTRv3: Release-Fetch Supervision for End-to-End Multi-Object Tracking
                  • [ICCV 2023] MeMOTR：基于长时记忆的多目标跟踪框架
                • iKun
                • [arXiv 2024] CAMOT: Robust Multi-Object Tracking with Context-Aware Motion Modeling
                • [TMM 2023] Strong SORT
                • TBD
                • [CVPR 2024] iKun: Speak to Trackers without Retraining
                • iKun分析
                • [CVPR 2024] MASA：通过 Segment Anything 实现任意目标匹配(CVPR 2025)
                • [CVPR 2025] SAMURAI：基于运动感知记忆的零样本视觉跟踪方法(Reddit)
              • [ICLR 2025] OVTR：Open-Vocabulary 目标检测与跟踪统一框架
              • [CVPR 2023] OVTrack：开放词汇多目标跟踪框架
              • [CVPR 2022] OW-DETR：开放世界目标检测的 Transformer 框架
              • 高斯圆（Gauss Circle Problem）
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                • Chatgpt on wechat 基于大模型搭建的聊天机器人，同时支持 微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉 等
              • 21st.dev：为设计工程师量身定制的 React Tailwind UI 组件市场
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              • 最强开源企业级OCR大模型InternVL3
            • 先说结论
            • RAG 框架对比：AnythingLLM、RAGFlow、Cherry Studio 及其他
              • 问题描述
            • 从 DeepSeek 看25年前端的一个小趋势
              • Coze
              • Dify
                • Dify+DeepSeek R1+博查联网教程
                • 博查+LangChain
            • 文本嵌入：概念、作用与应用
            • 重排序模型：概念、原理与应用
            • SGLang
            • 使用Nginx
              • LM Studio
              • DeepSeek R1
              • 环境变量
              • Ollama
              • Ollama输出Token速度测试
              • vLLM
                • ScreenPipe
                  • # [question] cargo build failing stating no matching package named 'cidre' found
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            • SageAttention
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          • AMD平台在Ubuntu安装ROCm并使用PyTorch
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          • PyTorch可视化
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            • PDB 调试 DDP
            • DDP报错未使用的参数
            • Pytorch dataloader 错误 “DataLoader worker (pid xxx) is killed by signal” 解决方法
            • PyTorch 混合精度训练及 NaN 问题解决总结
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        • Index
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