yolov8onnx的处理过程
此外，它还存储数据集的变换和大小。n是框的数量，然后对框进行排序（降序），选超参数中设置的max_nms个框，默认为300，最后x仍然是一个（48*6）的tensor，然后对着48个框进行对应类别的conf计算，max=wh表示加入框的大小时对score的影响，最后返回的c是一个（48*1）在xyw
【Call for papers】ICCV-2023（CCF-A/人工智能/2023年3月8日截稿）
ICCV is the premier international computer vision event comprising the main conference and several co-located workshops and tutorials.
torch.gather()使用解析
torch.gather使用解析
第一批被AI淘汰的人已经出现，你距离失业还有多远？
AI技术的发展是无法阻挡的，但我们可以尝试适应这个时代的变化，积极更新自己的技能和知识，提高自身的竞争力。在我之前的文章有提到过，当chat GPT横空出世之后，AI必然会迎来大爆发，在chat GPT推出后，百度随即推出文心一言，而各个互联网大厂也纷纷入局，这将会导致一大批人失业。谁来付这个钱呢，
【阅读论文】基于VAE-LSTM混合模型的时间序列异常检测
在这项工作中，我们提出了一种VAE-LSTM混合模型，作为一种无监督的时间序列异常检测方法。我们的模型既利用VAE模块在短窗口上形成稳健的局部特征，又利用LSTM模块在从VAE模块推断的特征之上估计序列中的长期相关性。因此，我们的检测算法能够识别跨越多个时间尺度的异常。我们证明了我们的检测算法在五个
RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable
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深入浅出Pytorch函数——torch.full
torch.full(size, fill_value, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
QQ plot 的解读
Q-Q plot的解读分位数-分位数图是通过比较两个概率分布的分位数对这两个概率分布进行比较的概率图方法。
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones
paddle.ones
深度学习-LeNet（第一个卷积神经网络）
LeNet模型是在1998年提出的一种图像分类模型，应用于支票或邮件编码上的手写数字的识别，也被认为是最早的卷积神经网络(CNN)，为后续CNN的发展奠定了基础，作者LeCun Y也被誉为卷积神经网络之父。
DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的“”
YOLOv5算法详解
YOLOv5输入端、Backbone、Neck以及输出端的算法内容和主要改进
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full_like
paddle.full_like
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。
【深度学习】图像去雾，去噪里常用的相似评价指标：PSNR（峰值信噪比） SSIM（结构相似度）MSE（均方误差）
【深度学习】图像去雾，去噪里常用的相似评价指标：PSNR（峰值信噪比） SSIM（结构相似度）MSE（均方误差）
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.8]非极大值抑制NMS算法改进Soft-nms
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效
量化研究分享：使用LSTM模型预测股价
最近收到小伙伴的私信，说人工智能很火，问毛豆有没有可能用人工智能来炒股呢？今天毛豆就以时序分析中常用的LSTM模型为例，来和大家分享一下机器学习技术是如何应用于股价预测的。
windows10,CUDA、GPU 版本的torch安装
本文在win10环境下安装gpu版本的torch和CUDA，并测试torch
BP神经网络原理
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于误差反向传播算法（Back Propagation Algorithm）的人工神经网络，也是应用最广泛的神经网络之一。它可以用来解决分类、回归、模式识别、数据挖掘等多种问题。BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成
Chat Gpt 4.0 API接口技术对接
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer网络架构的自然语言处理模型，能够生成自然、连贯的语言文本。GPT API接口技术是指将GPT模型应用于API接口开发，使得通过API能够实现自然语言生成的功能。GPT API接口技术的具体实
