【电子、电气、人工智能、图像处理、红外】EI会议（2023）
2023年EI会议，领域包括图像处理、电子信息、机械、光学、深度学习、计算机视觉等等
经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）
AlexNet（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）论文超详细解读。翻译＋总结
Yolov5--从模块解析到网络结构修改（添加注意力机制）
文章目录1.模块解析(common.py)01. Focus模块02. CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块2.为yolov5添加CBAM注意力机制最近在进行yolov5的二次开发，软件开发完毕后才想着对框架进行一些整理和进一步学习，以下将记录一些我的学习记录。
pytorch从零开始搭建神经网络
pytorch教程之nn.Sequential类详解——使用Sequential类来自定义顺序连接模型_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客_sequential类pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客_torch
语义分割之SegFormer分享
今年可以说是分割算法爆发的一年，首先Vit通过引入transform将ADE20K mIOU精度第一次刷到50%，超过了之前HRnet+OCR效果，然后再是Swin屠榜各大视觉任务，在分类，语义分割和实例分割都做到了SOTA，斩获ICCV2021的bset paper，然后Segformer有凭借对
目标检测: 一文读懂 YOLOX
论文：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.文章目录1 为什么提出YOLOX2 Y
【图像处理】图像离散小波变换（Discrete Wavelet Transform）及python代码实现
Motivation看到有论文用到了图像的Haar Discrete Wavelet Transform（HDWT），前面也听老师提到过用小波变换做去噪、超分的文章，于是借着这个机会好好学习一下。直观理解参考知乎上的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818
深度学习网络各种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish
激活函数的目的就是：梯度为0， 无法反向传播，导致参数得不到更新：随着数据的变化，梯度没有明显变化：梯度越来越大，无法收敛梯度消失问题：1、反向传播链路过长，累积后逐渐减小2、数据进入梯度饱和区如何解决：1、选正确激活函数，relu, silu2、BN 归一化数据3、 resnet 较短反向传播路径
全面解析PaDiM
使用PaDiM网络跑自己的数据集，除去测试时读入dataloader的时间，每张图片测试时间在20-30ms，精度比较高，图像分类准确率99-100，像素分割准确率97以上，但是最大的问题是需要通过分割好的label来确定阈值选取（这一点必定要改过来）。for循环内的二次for循环：在tqdm的fo
YOLOv7中的数据集处理【代码分析】
本文章主要是针对yolov7中数据集处理部分代码进行解析(和yolov5是一样的)，也是可以更好的理解训练中送入的数据集到底是什么样子的。数据集的处理离不开两个类，(from torch.utils.data.dataloader import DataLoader)，不论什么样的算法，在处理数据集
【动手学深度学习PyTorch版】23 深度学习硬件CPU 和 GPU
深度学习硬件CPU 和 GPU
Transformer前沿——语义分割
Transformer在语义分割领域的发展
【Anaconda创建虚拟环境】报错及解决办法
Anaconda创建虚拟环境的一些报错问题及解决办法记录
如何使用labelImg标注数据集，最详细的深度学习标签教程
深度学习中，做监督学习时需要标注好的数据集。一种利用现成的数据集：比如mnist手写体、ImageNet、COCO、PASCAL VOC、OpenImage等数据集；还有就是我们可以手动标注的数据集。下面教大家如何使用labelImg库来手动标注Dataset。1、打开anaconda命令行界面，如
一文讲解thop库计算FLOPs问题
计算模型的FLOPs及参数大小FLOPS是处理器性能的衡量指标，是“每秒所执行的浮点运算次数”的缩写。FLOPs是算法复杂度的衡量指标，是“浮点运算次数”的缩写，s代表的是复数。一般使用thop库来计算，GitHub：但官网的Readme中详细写出了是用来计算MACs，而不是FLOPs的MACs（M
UNet - unet网络
Unet网络是医学图像分割领域常用的分割网络，因为网络的结构很像个U，所以称为UnetUnet 网络是针对像素点的分类，之前介绍的LeNet、ResNet等等都是图像分类，最后分的是整幅图像的类别，而Unet是对像素点输出的是前景还是背景的分类注：因为Unet 具体的网络框架均有所不同，例如有的连续
【神经网络】(10) Resnet18、34 残差网络复现，附python完整代码
各位同学好，今天和大家分享一下 TensorFlow 深度学习中如何搭载 Resnet18 和 Resnet34 残差神经网络，残差网络利用 shotcut 的方法成功解决了网络退化的问题，在训练集和校验集上，都证明了的更深的网络错误率越小。论文中给出的具体的网络结构如下：Resnet50 网络结构
【深度学习】生成模型：VAE(自编码器)模型解析
本文为自己自学内容的记录，其中多有借鉴别人博客的地方，一并在在参考文献中给出链接，其中大部分截图来自李宏毅深度学习PPT课件。本文前置知识高斯混合模型和EM算法，如果不了解这两种算法直接看VAE模型会有理解上的障碍。其实那么多数学公式推导，我自己都有点晕，但是本质上就是用自编码器去产生很多高斯分布，
yolo车牌识别、车辆识别、行人识别、车距识别源码(包含单目双目)
车牌内容识别时，通过计算候选车牌区域蓝色数值（均值）的最大值，确定最终的车牌区域。对于选定的车牌轮廓，首先进行粗定位，即对车牌进行左右边界回归处理，去除车牌两边多余的部分，然后进行精定位，即将车牌送入 CRNN 网络进行字符识别，利用左右边界回归模型，预测出车牌的左右边框，进一步裁剪，进行精定位。车
[HyperGraph专题]HGNN+:General Hypergraph Neural Networks
最近在做和超图相关的工作，自己主要偏编码的工作，但在敲代码和参考其他现有超图库的过程中发现了一个叫DeepHypergrah的库，里面涉及了很多和深度学习相关的内容，用到了pytorch、scipy、numpy之类啥啥啥，看的我一头雾水，想起之前给自己定了一个学习pytorch这一工具的目标，现在终
