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
大数据毕业设计题目50例
大数据毕业设计题目50例，该大数据毕业设计题目包含了：“放管服”环境下科技政务大数据平台研究，大数据对会计的挑战及其应对策略试析，新疆畜牧业进入大数据时代，大数据时代高校教学实效问题与路径选择，大数据背景下互联网技术在泾阳县蔬菜种植农业供给侧结构性改革中的应用等。...
【Spark NLP】第 9 章：信息提取
如果我们使用模型方法，事情可能会有点模糊，因为模型可以识别可能不完全出现在我们的数据库中的名称。另一方面，考虑到“可能导致头晕”的医学示例，我们可能不想将描述该患者的短语包含在患有头晕的患者集中。还有一些其他的例外，主要是在上下文中合适的非专有名词短语——例如，像“牛仔队”这样的运动队。事实上，如果
【目标检测】YOLOv5遇上知识蒸馏
本文主要来研究知识蒸馏的相关知识，并尝试用知识蒸馏的方法对YOLOv5进行改进。
【CV】第 1 章：计算机视觉和 TensorFlow 基础知识
上述代码导入了机器学习和计算机视觉工作所需的Python库，例如用于处理数组的 NumPy、用于 openCV 计算机视觉工作的 cv2、用于处理Python代码中的图像的 PIL 以及用于绘制结果的M atplotlib。但是，一阶导数法的问题是，根据输入函数的不同，最大值会发生变化，因此无法预先
CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录
本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合，帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系，这些均是在Pytorch上实现的，可以有效的结合当前各位研究生的研究方向，设计人工智能的各个领域，是经过一年时间打磨的精品
2022 年中国高校大数据挑战赛B题思路
与此同时，嵌入算法不对保护图像造成大的影响。：图像信息隐藏算法的图像质量评价指标很多，其中影响视觉效果的指标具有不可见性，可用来衡量嵌入水印的图像与原始图像之间的差异性。图像作为媒体的重要载体，每天有大量的原创图像公开在互联网上，如何保护图像版权的同时不破坏原始的图像一直是图像处理方向的研究热点。2
数字图像处理之matlab实验（五）：形态学图像处理
数字图像处理之matlab实验基础
PhyGeoNet一种可用于不规则区域的物理信息极限学习机
主要就是解决了CNN求解域为非规则形状这样问题，同时将物理信息嵌入CNN中，实现了物理数据双驱动。
手把手带你玩转需求预测-需求预测方法介绍
预测算法的本质是从历史数据中发现pattern，并利用这个pattern推演到未来，形成预测结果。供应链的绝大多数预测场景中，每个预测目标的历史观测值可以在时间轴上串起来形成一条时间序列（Time Series），因此这些预测问题都可以抽象成为一个时间序列预测的问题。本文会从时序预测技术迭代升级历经
数据挖掘-KNN算法+sklearn代码实现(六)
KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。
图像处理黑科技——弯曲矫正、去摩尔纹、切边增强、PS检测
介绍图像处理黑科技——弯曲矫正、去摩尔纹、切边增强、PS检测
神经网络对多变量的性别结果预测
神经网络这几年可谓是火得一塌糊涂，它是目前最为火热的研究方向——深度学习的基础。在神经网络刚被发明之初，人们欢呼雀跃，认为是创造出来了比人更强的思维怪兽。它类比于人的神经元的工作方式，通过信号传递，不断调整权重，最终输出结果！本文将根据一个多参数预测男女性别的实际案例向大家！
从零入门机器学习之开宗明义：编程与数据思维
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得各种AI比赛的Top名次，并拥有多项发明专利。本文是从零入门机器学习的第一篇文章，主要内容是讲解思维与方法。之所以不是一上来就讲解具体的知识点，主要原因在于市面上讲解知识点的课程数不胜数，主要原因在于市面上讲解知
从0基础文科生到全国亚军，我的人工智能学习路径
绝对不是标题党，第一张图就是真相，3000字零基础长文，主要讲3部分内容：一、我为什么要转型搞人工智能？二、我的人工智能自学方法三、对同样有转型想法的人的建议
一文搞懂【知识蒸馏】【Knowledge Distillation】算法原理
知识蒸馏就是把一个大的教师模型的知识萃取出来，把他浓缩到一个小的学生模型，可以理解为一个大的教师神经网络把他的知识教给小的学生网络，这里有一个知识的迁移过程，从教师网络迁移到了学生网络身上，教师网络一般是比较臃肿，所以教师网络把知识教给学生网络，学生网络是一个比较小的网络，这样就可以用学生网络去做一
最新｜全新风格原创YOLOv7、YOLOv5和YOLOX网络结构解析图
分享一下绘制的全新风格 YOLOv5网络结构图、YOLOv7网络结构图和YOLOX网络结构图
TPH-YOLOv5 | 基于Transformer的YOLOv5小目标检测器 | 四头加注意力
在无人机捕获的场景中进行对象检测是最近的一项热门任务。由于无人机总是在不同的高度航行，物体尺度变化剧烈，给网络优化带来了负担。
卡尔曼滤波实例——预测橘子的轨迹
step3:将质心送入卡尔曼滤波器，获取到预测的下一次橘子的质心位置。step1:获取橘子的检测框。视频中截图的一张带有橘子的图。step2:求取橘子的质心。检测橘子轮廓最小外边框代码。
【Spark ML】第 1 章：机器学习简介
AI、机器学习和深度学习之间的关系深度学习在2000年代中期的复兴使人们重新关注人工智能和机器学习的连接主义方法。深度学习的复兴，高速图形处理单元（GPU）的可用性，大数据的出现以及来自谷歌，Facebook，亚马逊，微软和IBM等公司的投资创造了一场完美的风暴，推动了人工智能的复兴。 在过去的十年
