山大计算机组成原理实验，最后的整合实现功能的整机实验结果图

CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置，即平移不变性和局部相关性，而视觉Transformer结构通常缺少这种特性，导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现，CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。 CNN感受野有限导致很难捕获全局信息，而Transformer可以捕获长距离依赖关系，因此ViT出现之后有许多工作尝试将CNN和Transformer结合，使得网络结构能够继承CNN和Transformer的优点，并且最大程度保留全局和局部特征。 Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器结构，最初应用于自然语言处理领域，一些研究最近尝试将Transformer应用到计算机视觉领域。 在Transformer应用到视觉之前，卷积神经网络是主要研究内容。受到自注意力在NLP领域的影响，一些基于CNN的结构尝试通过加入自注意力层捕获长距离依赖关系，也有另外一些工作直接尝试用自注意力模块替代卷积，但是纯注意力模块结构仍然没有最先进的CNN结构表现好。

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实验1 直线段的扫描转换 1. 通过实验，进一步理解直线段扫描转换的DDA算法、中点bresenham算法及bresenham算法的基本原理； 2. 掌握以上算法生成直线段的基本过程； 3. 通过编程，会在C/C++环境下完成用DDA算法、中点bresenham算法及bresenham算法对任意直线段的扫描转换。 实验2 圆的扫描转换 1、 通过实验，进一步理解和掌握中点bresenham画圆算法的基本原理； 2、 掌握以上算法生成圆和圆弧的基本过程； 3、 掌握在C/C++环境下完成用中点bresenham算法圆或圆弧的绘制方法 实验3 多边形的区域填充 1. 通过实验，进一步理解和掌握几种常用多边形填充算法的基本原理 2. 掌握多边形区域填充算法的基本过程 3. 掌握在C/C++环境下用多边形填充算法编程实现指定多边形的填充。 2012----------------》2022 实验类型：设计性 实验类别：专业实验

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由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性 主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括： 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过opencv的DNN模块进行模型导入和调用 部署完成后的检测效果如下图所示（CPU下运行，无加速！） 适合刚开始转战C++的算法小白