全网独家首发｜极致版YOLOv7改进大提升（推荐）网络配置文件仅24层！更清晰更方便更快的改进YOLOv7网络模型
极致版YOLOv7改进大提升（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）网络配置文件仅24层！更清晰更方便更快的改进YOLOv7网络模型
【2023-Pytorch-检测教程】手把手教你使用YOLOV5做电线绝缘子缺陷检测
绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数
论文速读Backbone系列一：点云Transformer结合、PointNet++改进、点云卷积核设计
如有错误，恳请指出。对一些经典论文进行快速思路整理，以下内容主要关注的是3d点云的backbone设计，包括transformer的应用，卷积核的设计，PointNet++网络的改进。1）提出Offset Atention，在原本的self-attention中的LBR(Fa)改为LBR(Fin-F
丢弃法(Dropout)——原理及代码实现
丢弃法(Dropout)原理及代码实现
基于Transformer的交通预测模型部分汇总【附源代码】
交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。
地表最强AI 辅助编程工具——GitHub Copilot安装教程
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盘点国内主流数字孪生厂商！你了解几家？
木棉树软件的数字孪生解决方案基于数字孪生引擎MMS3D，为Web可视化提供丰富的展现形式和视觉效果。同时，华力创通数字孪生平台具有“一网多端、中台接入、多源驱动、决策智能”特点，通过运用新一代数字技术，结合“端边云网脑”五位一体的底座平台，对全域运行数据进行实时汇聚、监测、治理和分析，构建典型通用的
2023美赛F题讲解+数据领取
2023美赛F题思路数据
基于深度学习的口罩检测系统（Python+清新界面+数据集）
口罩检测系统用于日常生活中检测行人是否规范佩戴口罩，利用深度学习算法可实现图片、视频、连接摄像头等方式的口罩检测，另外支持和结果可视化。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。口罩检测系统可用于路口、商场等公共场合检测人脸是否佩戴口罩，佩戴和未佩戴口罩的数目、位置、预
基于python实现的生成对抗网络GAN
基于python实现的生成对抗网络GAN
STGCN时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架
提出了一种新的深度学习架构——时空图卷积网络，用于交通预测任务。该架构包括几个时空卷积块，它们是图卷积层[Defferrard等人，2016]和卷积序列学习层的组合，以建模空间和时间依赖性。据我们所知，在交通研究中应用纯卷积结构同时从图结构时间序列中提取时空特征尚属首次。我们在两个真实世界的交通数据
轴承故障诊断领域的论文到底有多水
这个是最让人困惑的，就好像你说自己证明了某个方法更好，但是你却没有交代自己怎么做的，或者说你交代的过程有外行话或者逻辑上的缺陷，但是你就这么给出个结果完事了。由于自己没有足够大的学术交流圈子，为了尽量避免误判，我在原来13篇论文的基础上又读了18篇，这些论文至少都出自中文核心，有一些还有EI的tit
射频测试基础知识总结
表示可以辐射到空间的电磁频率，频率范围从300KHz～110GHz之间，射频简称RF，是高频交流变化电磁波的简称，其每秒变化小于1000次被称为低频电流，超过10000次的称为高频电流，而射频就是这种高频电流。为了确保天线接收的信号能够在接收机的最后一级被正确的恢复，一个好的低噪音放大器需要在放大信
深度学习之YOLOv5实践应用（3-1）人头检测模型
参考：基于yolov5训练人头检测模型 - 知乎一、数据集下载地址：链接：四、模型训练1. 数据集目录配置在data文件夹下创建head.yaml，此文件设置类别数量，类别名称以及数据集的路径。内容如下图所示：head.yaml2. 预训练模型从 yolov5 github 源码地址下载预训练 y
YOLOv5量化调优
YOLOv5量化调优经验
【ChatGPT】AI 2.0 时代：拥抱先进的生产力
未来50年将是一个充满机遇和挑战的时代，我们需要不断学习和创新，积极投资和参与，与时俱进，抢占自己的生态位，成为新时代的领军人才和创新者。
基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现(附源码)
基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现
人工智能大模型多场景应用原理解析
生成式人工智能是一种基于深度学习的AI技术，其通过学习海量数据中的规律和模式，能够生成新的数据、图像、语言等内容。这种技术在各个行业的应用都能够带来巨大的商业价值作为一个普通人我们应该如何把握住这次技术变革的浪潮呢？
时间序列模型SCINet模型（自定义项目）
时间序列模型SCINet模型如何自定义项目，并在kaggle上使用，以及如何进行参数调节
TransFuse跑自己的数据集
基于Transformer的语义分割
