【Yolov5】涨点亲测有效，Yolov5添加PSA极化自注意力机制
Yolov5添加PSA极化注意力机制，助力实验涨点！主要用于目标检测、图像语义分割、人体姿态识别等
使用pytorch的错误整理
程序卡在Using /home/liao/.cache/torch_extensions/py38_cu102 as PyTorch extensions root…在/home/liao/.cache下删除torch_extensions文件夹，原因：之前运行pytorch时，不正常退出，导致的进
深度学习超参数调整介绍
深度学习模型的性能很大程度上取决于超参数的选择。超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批大小、迭代次数、网络结构等等。选择合适的超参数可以提高模型的准确率和泛化能力。本教程将介绍一些常用的超参数和调参技巧，帮助您在深度学习项目中取得更好的效果。深度学习模型的超参数对模型的性能有很大影
详解VQVAE：Neural Discrete Representation Learning
详解VQVAE：Neural Discrete Representation Learning一些具有挑战性的任务，如few-shot learning，严重依赖从原始数据学习的表示，但在无监督的方式下训练的通用表示的有用性仍然远远不是主流方法。极大似然和重构误差是训练像素域无监督模型的两个常用目标
如何安装Anaconda（Windows版）
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AI数字人：换脸模型Faceswap
Faceswap利用深度学习算法和人脸识别技术，可以将一个人的面部表情、眼睛、嘴巴等特征从一张照片或视频中提取出来，并将其与另一个人的面部特征进行匹配。
多模态分析数据集（Multimodal Dataset）整理
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在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化
LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。
解决YOLOv5训练自己的数据集出现No labels in path\train.cache问题
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Openmv第四天之模板匹配
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音频数据处理基本知识学习——降噪滤波基础知识
在图像处理中，滤波和降噪也是常见的技术，可以用来去除图像中的噪声、平滑图像、增强图像的边缘等。基于谱减法的降噪方法：使用短时傅里叶变换将信号转换到频域，通过对各个频率分量的能量进行估计和处理来实现降噪，适用于语音信号的处理。基于小波变换的降噪方法：使用小波变换将信号分解成不同频率的小波系数，并利用小
【AI底层逻辑】——篇章6：人工神经网络（深度学习算法）
任何一项技术的发展都不会一帆风顺，深度学习的发展也经历了“三起两落”！①第一代神经网络——单层感知器（MP）模型，感知器模型实际就是将神经元模型中的激活函数作为符号函数，写成向量形式，即它简洁且功能强大，可以实现自我迭代，只要有足够数量的样本，感知器模型就能找到一组合适的权重。但存在一个致命缺陷——
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实验记录
Ubuntu20.04下CUDA11.8、cuDNN8.6.0、TensorRT8.5.3.1的配置过程
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一分钟理解VAE（变分自编码器）
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AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘concat‘
在跑算法代码的时候，发现报错，但是这个错误在网上没有找到，我推测是pytorch改版问题，于是查看torch版本改动，发现torch.concat改版后该写为torch.cat。不过或许我写的也不够准确，除此之外还看到了有人问torch.concat和torch.cat的区别。不过出现了这类问题改成
【未完待续】综述：用于视频分割（Video Segmentation）的深度学习
本文回顾视频分割的两条基本研究路线：视频目标分割（object segmentation）和视频语义分割（semantic segmentation）。本文介绍它们各自的task setting、背景概念、感知需求、发展历史以及主要挑战。本文详细概述相关的方法和数据集的代表性文献。本文在一些知名的数
GPT2中文模型本地搭建（二）
GPT2_ML项目是开源了一个中文版的GPT2，而且还是最大的15亿参数级别的模型。OpenAI在GPT2的时期并没有帮忙训练中文，上篇文章的验证也可说明此问题，对应的模型直接上GitHub上下载即可。本文主旨快速搭建本地模型，更全的攻略，大家也可以到GitHub中慢慢摸索。本文是基于bert4ke
验证集精度来回震荡是什么原因，怎么解决
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TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强*Retrieval Augmented*技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。
