基于GUI用户界面的yolov5人脸口罩检测实战项目
为了抵御新冠病毒，识别口罩是否规范佩戴成为亟待解决的问题。然而，现有相关工作忽视了使用非口罩类物品可“欺骗”检测，从而造成检测准确率较低。为了解决该问题，提出一种基于YOLOv5的人脸遮挡物目标检测的算法
PyTorch 2.0 推理速度测试：与 TensorRT 、ONNX Runtime 进行对比
PyTorch 2.0 于 2022 年 12 月上旬在 NeurIPS 2022 上发布，它新增的 torch.compile 组件引起了广泛关注，因为该组件声称比 PyTorch 的先前版本带来更大的计算速度提升。
【Python】CUDA11.6安装PyTorch三件套
安装PyTorch
Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进
Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言在目标检测的预测阶段时，会输出许多候选的anchor box，其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同
【ResNet】Pytorch从零构建ResNet18
Pytorch从零构建ResNet18ResNet 目前是应用很广的网络基础框架，所以有必要了解一下.本文从简单的ResNet18开始，详细分析了ResNet18的网络结构，并研究BasicBlock的结构。，使得整个结构非常清晰，再之后手工构建ResNet18网络就没有那么困难了。
【Pytorch】torch.nn.LeakyReLU()
Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！唯有努力💪本文仅记录自己感兴趣的内容文章仅作为个人学习笔
卷积神经网络学习—Resnet50（论文精读+pytorch代码复现）
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yolov5加入CBAM,SE,CA,ECA注意力机制，纯代码（22.3.1还更新）
CBAM,SE,ECA,CA注意力添加到yolov5网络中，5.0版本
使用CycleGAN训练自己制作的数据集，通俗教程，快速上手
总结了使用**CycleGAN**训练自己制作的数据集，这里的教程例子主要就是官网给出的斑马变马，马变斑马，两个不同域之间的相互转换。教程中提供了官网给的源码包和我自己调试优化好的源码包，大家根据自己的情况下载使用，推荐学习者下载我提供的源码包，可以少走一些弯路，按照我的教程，能较快上手训练使用..
深度学习环境配置8——（30系显卡）windows下的torch==1.7.1环境配置
深度学习环境配置8——（30系显卡）windows下的torch==1.7.0环境配置注意事项一、2021/10/8更新学习前言环境内容环境配置一、Anaconda安装1、Anaconda的下载2、Anaconda的安装二、Cudnn和CUDA的下载和安装1、Cudnn和CUDA的下载2、Cudnn
python中f‘{}‘用法
#先定义一个类class Desk():def desk(self):print(‘能放东西’)print(self)#再定义一个对象desk1 = Desk()desk1.width1 = 400desk1.height = 500#当不用f’{}‘时候print(‘桌子的宽度是{width1}，
深度强化学习-DDPG算法原理与代码
引言Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的离线式(off-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了Deep Q-Network (DQN)算法里面的一些思想。本文就带领大家了解一下这个算法
yolov5-6.0/6.1加入SE、CBAM、CA注意力机制（理论及代码）
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Google Colab 无敌详细使用教程
目录什么是Google Colab谷歌云盘（Google Driver）一、使用Colab进行训练1.数据集的上传2、预训练权重的上传3.深度学习网络的上传二、打开Colab并配置环境1、笔记本的创建2、环境的简单配置3、深度学习网络的下载4、数据集的复制与解压5、保存路径设置三、开始训练1、标注文
YOLOv5改进之YOLOv5+GSConv+Slim Neck
3、修改配置文件，将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv ，C3模块换为VoVGSCSP。将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv，C3模块换为VoVGSCSP。2、找到yolo.py文件里的parse_model函数，将类名加入进去，注意有
Python安装Pytorch教程（图文详解）
最近人工智能等多门课需要复现论文，近两年的论文很多都是Pytorch环境，所以，这里总结一下Pytorch的安装教程，做好最快、最简单、最好地完成安装。本机环境Win10+1050Ti+Python3.7+1、查看本机的CUDA版本1、打开NVIDIA的控制面板，在开始菜单里面的NVIDIA Con
Pytorch安装，这一篇就够了，绝不踩坑
在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。最重要的是：这些链接
CPU版本的Pytorch安装教程（AMD显卡），附详细图解
Windows11+AMD显卡+pycharm3.9.7+CPU版本的Pytorch
语义分割系列7-Attention Unet（pytorch实现）
本文介绍了AttentionUnet模型和其主要中心思想，并在pytorch框架上构建了Attention Unet模型，构建了Attention gate模块，在数据集Camvid上进行复现。
yolov5修改标签和检测框显示
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