linux下载/解压ImageNet-1k数据集
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Deep SDF 、NeuS学习
Deep SDF NeuS学习
语义分割中图片和mask的可视化
其实取标题一直以来都是一件麻烦的事，但是如果你要看下去，我想你得有一点语义分割的见解。用平常的语言描述该问题就是：语义分割出我们感兴趣的目标物，然后输出该目标物的轮廓点。做语义分割其实有很多种方法，你可以用不同的模型去train你的dataset，但是刚接触语义分割的朋友们可能会说，我该怎么分割出我
最优模型选择的准则：AIC、BIC准则
最优模型选择的标准
【深度学习模型】ChatGPT原理简述
OpenAI推出人工智能聊天模型ChatGPT，很快引起百万用户注册使用，公众号和热搜不断，迅速火出圈，甚至引起各大公司在聊天对话机器人上的军备竞赛。
机器学习论文源代码浅读：Autoformer
原本想要和之前一样写作“代码复现”，然而由于本人一开始对于Autoformer能力理解有限，参考了一定的论文中的源代码，写着写着就发现自己的代码是“加了注释版本”的源代码，故而只能是源代码的浅读，而非复现。
YOLOv5图像分割--SegmentationModel类代码详解
SegmentationModel类DetectionModel类推理阶段DetectionModel--forward()BaseModel--forward() Segment类Detect--forward 定义model将会调用models/yolo.py中的类SegmentationMo
【Pytorch深度学习50篇】·······第六篇：【常见损失函数篇】-----BCELoss及其变种
新年新气象，兄弟们新年快乐。撒花！！！之前我们的项目已经讲过了常见的4种深度学习任务（当然还有一些没有接触到的，例如GAN和今年大红的Transformer），今天这个blog我们就来谈谈一谈常见的损失函数。损失函数的更新也是非常的快，各位大佬的想法也是层出不穷，我们站在巨人的肩膀上，就可以看的更远
深入解析 pycocotools 的安装和运行报错 && 安装 mmcv-full and mmpycocotools
pycocotools库的主要作用：下载coco数据集，并使得操作数据集的数据更加方便。MMCV 是一个面向计算机视觉的基础库，它支持了很多开源项目。好的习惯：学会在官方文档中解决的问题。pip install pycocotools-windows -i https://pypi.tuna.tsi
实现一个简单的生成对抗网络（详细版）
生成对抗网络
【深度理解】语义分割中常用的评价指标含义GA、OA、mAcc、IoU、mIoU
GlobalAccuracy，OverallAccuracy表示全局的准确性，既不考虑类别，仅考虑所有样本的分类好坏。可见其对角线上的数字（8，15，24）均为正确预测，其它为错误预测。且每一列的总和为该类的总数目。（某类的真实样本∩预测为该类的样本）/（某类的真实样本∪预测为该类的样本）即Mean
Ubantu 系统cuda升级到指定版本
Ubantu 系统cuda升级到指定版本
如何在云服务器上跑深度学习的代码？(ResNet50为例)
关键字：如何租用云服务器、如何租用网上的GPU、如何把代码上传到云服务器、如何把数据集上传到云服务器、如何在云服务器上训练ResNet50。
chatGPT原理详解
chatGPT原理及相关技术详解
GAN的训练技巧：炼丹师养成计划 ——生成式对抗网络训练、调参和改进
GAN最重要的就是找到D与G之间的纳什均衡，但是在实际中会发现GAN的训练不稳定，训练方法不佳很容易出现模式崩溃等问题，本篇将记录一些训练技巧，不一定适合你的模型，也可能有疏漏和错误，供学习参考，欢迎指正和补充。
理解ConvNeXt网络（结合代码）
ConvNeXt网络本身没有什么亮点，全是应用的现有的方法来进行网络的调整，特别是大量细节的设计都是参考了swin transformer的网络结构的。并且ConvNeXt是以ResNet50网络为backbone来进行调整的，所以ConvNeXt的网络结构非常简单，一目了然，理解起来也是非常容易的
MNIST数据集下载+idx3-ubyte解析【超详细+上手简单】
下载MNIST数据集并对其进行图片与标签解析
随笔记录：关于SE模块插入位置的总结
SE模块的插入位置探讨
基于Perclos＆改进YOLOv7的疲劳驾驶DMS检测系统（源码＆教程）
基于Perclos＆改进YOLOv7的疲劳驾驶DMS检测系统（源码＆教程）
官方自带YOLOv5的半自动标注方法
使用官方YOLOv5自带数据标注功能，半自动打标签，能一定程度减少打标签时间。
