YOLOv8训练自己的数据集(超详细)
YOLOv8训练自己数据集的详细教程
Pytorch+PyG实现MLP
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
文本生成图像简述4——扩散模型、自回归模型、生成对抗网络的对比调研
各种各样的模型已经开发用于文本到图像的生成，模型主要可以分为三大类：扩散模型（Diffusion Model）、自回归模型（Autoregressive Model）、生成对抗网络模型（Generative Adversarial Networks），下面梳理一些近几年重要的模型并对比这三种方法的优
垃圾分类模型训练部署教程，基于MaixHub和MaixPy-k210
本文是图文演示内容，将给大家介绍 ，在MaixHub上训练模型，然后部署到Maix duino开发板上的流程。 .串口终端，占用板子内存更少，二进制文件，刷固件，烧录地址是0x300000，main.py，report.json，kmodel，迭代次数，数据均衡，浏览器，tfjs，部署平台，模
一文详解Yolov5——基于Yolov5的火灾检测系统
本文以yolov5为基础设计一套火灾检测系统，由于大多数设备、算法的实时性较差或检测精确度偏低，而YOLOv5 检测算法拥有轻量级的模型和优良的性能，针对于此，本项目基于 YOLOv5 算法， 着重解决的问题是如何实现准确快速地检测火灾，以减小在复杂环境中的误检率，并提高检测精确率和实时性。
Pytorch实现GCN(基于Message Passing消息传递机制实现)
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
Pytorch深度强化学习案例：基于DQN实现Flappy Bird游戏与分析
在Flappy Bird中，玩家需要通过控制小鸟安全穿过随机长度的水管来得分。本文基于深度Q网络DQN来实现Flappy Bird游戏的自主探索与学习
Pytorch实现EdgeCNN(基于PyTorch实现)
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
Pytorch+PyG实现GCN(图卷积网络)
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
Pytorch实现MLP(基于PyTorch实现)
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
PyTorch深度学习项目实战100例数据集
最近很多订阅了的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集。本专栏适用人群：深度学习初学者，专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现深度学习小项目。 本专栏整理了《PyTorch深
【OpenCV】 Canny边缘检测 | 图像轮廓检测 | 直方图均衡化
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我用python/C++调用ChatGPT自制了一个聊天机器人
我用python调用ChatGPT自制了一个聊天问答机器人，附完整流程和代码
yolov5目标检测神经网络——损失函数计算原理
yolov5神经网络的损失函数计算原理
Stable diffusion安装踩坑(win&Mac&iOS)
分享一个有趣的库的安装经历
知识图谱嵌入模型 (KGE) 的总结和比较
知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。本文将常见的KGE 模型在捕获关系类型方面的比较
深度强化学习-TD3算法原理与代码
引言Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient (TD3)是由Scott Fujimoto等人在Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法上改进得到的一种用于解决连续控制问题的在线(on-line)异策(
Ubuntu20.04安装cuDNN（包括WSL）
Nvidia官网cuDNN安装说明sudo apt-get install libcudnn8=8.x.x.x-1+cudaX.Y的替换是确定的，跟第一步下载cudnn-local-repo-xxxx.deb包有关，不需要重新下载。
【情人节专属】AI一键预测你和Ta的CP值
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2023年2月的十篇深度学习论文推荐
本月的论文包括语言模型、扩散模型、音乐生成、多模态等主题。
