使用 YOLO 进行自动射击
Botshot该项目仅供学习交流，一旦发现应用商业牟利的会追究其责任。
该项目并非外挂，仅仅是深度学习应用到实际中的一种体现，如有侵权立即删除。
这个项目主要想由零开始讲述一个基于目标检测的项目是如何实现的。制作的功能参考了之前Youtube中比较火的FPS游戏自动射击。项目基于 Python, P
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About The TransformerVSR
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Video Super-Resolution Transformer方法： -->
每一帧都用卷积提取特征，(放于 batch 中独立进行)，所有输入帧都进行 unfold 操作得到 TWH/(WpHp) 个小 patch 视为 token，计算这些小 patch 之间的 attention。
输
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About The Swin
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SwinTransformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
提出了一个Hierarchical 架构的Transformer，让patch大小从小到大进行增加。为了减少计算cost，transformer的计算只在每
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Uformer
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Uformer“””
Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image RestorationZhendong Wang, Xiaodong Cun, Jianmin Bao, Jianzhuang Liuhttps://arxiv.org/abs/
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使用 LMDB 数据类型来打包数据
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LMDB 数据打包参考1参考2
写入：
准备环境路径lmdb.open打开的是一个文件夹，在当前文件夹下面会创建两个.lmdb文件。1234dataroot_GT = "/youtu_action_data/denoise/sidd/lmdb/GT/"if not os.path.exists(da
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Deformable Convolution
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Deformable Convolution变形卷积，在视频处理中，形变较大的 ocr 中会有不错的效果，在视频超分中有使用到这类模块
EDVR
BVSR
BVSR++
上面两篇文章都是用了变形卷积来增强时序性。
原理以及方法：
可以发现上面这个图中，预测的 offset 就是绿边，可以让原
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Python 中的动态注册
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Python中的注册器模块
注册器
什么是装饰器
问题：在使用BasicSR的时候遇到了动态加载模型的方法，这个是一个很使用的方式，因为在实验过程中，我们不可避免的去写很多模型类，每一次都需要修改build_model代码中的import **model as Network 这会给代码维护以
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Transformer 中的位置编码
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ViT中的位置编码：绝对位置编码：nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim))每一个patch有一个编码，编码C=dim，还有一个class的编码。123456789101112131415161718192021222324252627282
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Swin-Transformer Paper Reading
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SwinTransformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
提出了一个Hierarchical 架构的Transformer，让patch大小从小到大进行增加。为了减少计算cost，transformer的计算只在每一
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SA-NET
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SA-NET: SHUFFLE ATTENTION FOR DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS文章目的是减少网络的计算量。
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