深度学习竞赛进阶技巧 - BLIP使用说明与实战
由于大规模模型的端到端的训练，视觉与语言的预训练模型的成本越来越高。本文提出了BLIP-2，这是一种通用的有效的预训练策略，它从现成的冷冻预训练图像编码器与大型的语言模型中引导视觉语言预训练。BLIP-2通过一个轻量级的查询transformer弥补了模态差距，该transformer分为两个阶段进
【毕业设计】深度学习水果识别系统 - python CNN
🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了
conda 安装pytorch（gpu）
根据上图可知，我安装了CUDA 11.3版本，那么可选的cuDNN版本有很多，这里我直接无脑安装了最新版本，也就是cuDNN的8.4.0版本，同样是用清华镜像源来安装。如上图，这一条命令可以满足我的pytorch和cuda之间的对应关系，因此，我们复制它并运行，即可安装Pytorch 1.11.0。
nerfstudio安装
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预训练、微调和上下文学习
最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。这些模型通过预训练、微调和上下文学习的组合来学习。在本文中将深入研究这三种主要方法，了解它们之间的差异，并探讨它们如何有助于语言模型的学习过程。
深入浅出Pytorch函数——torch.full_like
torch.full_like(input, fill_value, \*, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tens
堆叠式自动编码器（SAE）--学习笔记
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最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之 ControlNet 篇
让AI绘画向生产力工具进步的神级工具
【杂物间3】AI，ML，RL，DL，NLP，CV…搞清了这些是啥
一文搞清（for me）AI-ML-RL-DL-NLP/CV/GNN之间的关系。
有关于pytorch单精度bfloat16位
BF16是brain float的简称（来源于google brain）。不同于普通的单精度浮点数FP16(i.e., torch.float16)，BF16是介于FP16和FP32之间的一种浮点数格式。BF16的指数位比FP16多，跟FP32一样，不过小数位比较少。即，BF16尝试采用牺牲精度的方
ChatGPT对未来编程语言发展的影响与展望
ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的语言模型，由美国OpenAI团队研发。它是构建在生成式预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer，简称GPT）之上，具有强大的自然语言理解和生成能力。GPT模型以大规模文本数据为输入进行训练，从而学习到了丰富的语言知
通俗解释EMA
EMA，全称是指数移动平均，是一种给予近期数据更高权重的平均方法，详细的介绍可以参考：深度学习： 指数加权平均。 深度学习中常见的Adam、RMSProp和Momentum等优化算法内部都使用了EMA，由于使用了EMA这些算法常被称为自适应优化算法，可以随着训练过程的推移，自适应的调整参数的优
【论文合集】Awesome Anomaly Detection
Anomaly Detection: The process of detectingdata instances that significantly deviate from the majority of the whole dataset.
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention
论文题目：Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions作者设计一种减少信息缩减并放大全局维度交互特征的机制，采用了CBAM中的顺序通道-空间注意机制，并对子模块进行了重新设
类ChatGPT的各种语言大模型LLM开源Github模型集合
ChatGPT不开源，但是有诸多不输ChatGPT的各类语言大模型LLM有分享。我们筛选出其中影响力较大的各个开源Github仓库
漫画风格迁移神器 AnimeGANv2：快速生成你的漫画形象
趁着有空的时间，给大家介绍一些有趣的项目吧，比如这个漫画风格迁移神器 AnimeGANv2，可以快速生成自己的漫画形象
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构。移动端仅需1ms的高性能骨干！
Yolov5口罩佩戴实时检测项目（模型剪枝+opencv+python推理）
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Nerf系列数据集记录
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