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linux下 yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】
基于TensorRT cuda c++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, YOLOv3, YOLOX, YOLOR,pphumanseg,u2net,Efficien
论文推荐：ACMix整合self-Attention和Convolution (ACMix)的优点的混合模型
混合模型ACmix将自注意与卷积的整合，同时具有自注意和卷积的优点。这是清华大学、华为和北京人工智能研究院共同发布在2022年CVPR中的论文
注意力机制-CA注意力-Coordinate attention
CA（Coordinate attention for efficient mobile network design）发表在CVPR2021，帮助轻量级网络涨点、即插即用。CA不仅考虑到空间和通道之间的关系，还考虑到长程依赖问题。简单进行记录，如有问题请大家指正。
人工智能时代八大类算法你了解吗？（包邮送书6本）
本文导读1. 关联规则分析2. 回归分析3. 分类分析4. 聚类分析5. 集成学习6. 自然语言处理7. 图像处理8. 深度学习
2023 年 1 月的5篇深度学习论文推荐
本文整理了 2023 年 1 月5 篇著名的 AI 论文，涵盖了计算机视觉、自然语言处理等方面的新研究。
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割
由于训练类的高级语义信息使用不当，查询目标与支持目标的空间不一致，目前的小样本分割框架仍然面临着对未见类的泛化能力降低的挑战。为了缓解这些问题，PFENet提出了先验引导特征富集网络(PFENet)。它包括:(1)一种无需训练的先验掩码生成方法，不仅保留了泛化能力，还提高了模型性能;(2)特征富集模
CUDA安装及环境配置——最新详细版
在安装之前呢，我们需要确定三件事第一：查看显卡支持的最高CUDA的版本，以便下载对应的CUDA安装包第二：查看对应CUDA对应的VS版本，以便下载并安装对应的VS版本（vs需要先安装）第三：确定CUDA版本对应的cuDNN版本，这个其实不用太关注，因为在cudnn的下载页面会列出每个版本对应的cud
在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型
本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。
YOLOv5/v7 更换骨干网络之 GhostNet
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动手学深度学习（五十）——多头注意力机制
文章目录1. 为什么用多头注意力机制2. 什么是多头注意力机制3. 多头注意力机制模型和理论计算4. 动手实现多头注意力机制层小结练习1. 为什么用多头注意力机制所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示
Anaconda创建环境及环境配置
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MoCo代码分析 [自监督学习]
关键词：MoCo 源码分析。
用Anaconda安装TensorFlow(Windows10)
本文分为三大部分：一.安装Anaconda二.用Anaconda安装TensorFlow三.Pycharm中安装Anaconda1.Anaconda下载两种下载路径，第一种是从Anaconda官网下载Anaconda官网第二种是从清华镜像官网下载（比较快）清华镜像Anaconda下载我选择的是在清华
如何用DETR（detection transformer）训练自己的数据集
DETR(detection transformer)简介DETR是Facebook AI的研究者提出的Transformer的视觉版本，是CNN和transformer的融合，实现了端到端的预测，主要用于目标检测和全景分割。DETR的Github地址：link
联邦学习（（Federated Learning，FL）
联邦学习相关概念、领域热点、挑战与前景。联邦学习的定义、特点、框架、迭代流程、分类；领域亟待解决的问题；主要研究方向、热点和前景展望。
【人工智能原理自学】卷积神经网络：图像识别实战
😊你好，我是小航，一个正在变秃、变强的文艺倾年。🔔本文讲解卷积神经网络：图像识别实战，一起卷起来叭！
DeepTime：时间序列预测中的元学习模型
DeepTime，是一个结合使用元学习的深度时间指数模型。通过使用元学习公式来预测未来
yolov5模型训练结果分析
模型训练结束后怎么看训练结果
2023需要重点关注的四大AI方向
本文是我认为2023年需要重点关注的四大AI方向，这四个方向有望在今年进一步推动AI的发展，并帮助解决行业面临的一些核心挑战。
