人工智能-深度学习-yolov3口罩佩戴识别
一.基础环境windows 10cuda 10.0python3.7.4tensorflow-gpu 1.14.0keras2.24numpy==1.16.5二.下载keras-yolo3代码从github上下载:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3代码解构如
【tensorflow】制作自己的数据集
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【YOLOv5】yolov5目标识别+DeepSort目标追踪
引言利用yolov5训练的目标识别模型，结合DeepSort实现目标追踪源码下载：（1）Yolov5_DeepSort_Pytorch (该源码下载下来的yolov5文件夹是空的，需要另外下载yolov5的源码)（2）yolov5实现步骤1 YOLO环境搭建+自定义模型训练1、参考【YOLOv5-5
CUDA error: device-side assert triggered
原因1：模型大小不匹配在定义模型的最终全连接层时，我没有将 196（斯坦福汽车数据集的类总数）作为输出单元的数量，而是使用了 195。错误通常在您执行反向传播的行中识别。您的损失函数将比较模型的输出和数据集中该观察的标签。万一您对标签和输出感到困惑，请参阅下面我如何定义它们：原因2：损失函数输入错误
Torch not compiled with CUDA enabled 解决办法
解决Torch not compiled with CUDA enabled 版本不兼容问题
yolov5 代码内容解析
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yolov7开源代码讲解--训练代码
以前看CNN训练代码的时候，往往代码比较易懂，基本很快就能知道各个模块功能，但到了后面很多出来的网络中，由于加入了大量的trick，导致很多人看不懂代码，代码下载以后无从下手。训练参数和利用yaml定义网络详细过程可以看我另外的文章，都有写清楚。其实不管什么网络，训练部分大体都分几个部分：1.网络的
CVPR2022 多目标跟踪（MOT）汇总
CVPR2022 MOT文章汇总
模型部署入门教程（三）：PyTorch 转 ONNX 详解
OpenMMLab：模型部署系列教程（一）：模型部署简介OpenMMLab：模型部署系列教程（二）：解决模型部署中的难题知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX
windows下CUDA的卸载以及安装
一、缘由对于CUDA新手来说，安装问题里面有很多需要注意的细节，很多自定义的选项，如果漏选就会出现一些莫名奇妙的问题。为此，会经常出现卸载CUDA，再安装CUDA的问题，下面总结。二、卸载前的准备（1）卸载工具：①windows自带的控制面板，用来卸载主程序②腾讯电脑管家等类似杀毒软件，用来清除卸载
周志华《机器学习》第三章课后习题
目录3.1 试析在什么情形下式(3.2) 中不必考虑偏置项 b.3.2、试证明，对于参数w,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的. 3.3、编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0α上的结果.3.4 选择两个 UCI 数据集，比较 10 折交叉验证法和留一法所估
学习率设置
本篇主要学习神经网络超参数学习率的设置，包括人工调整和策略调整学习率。在模型优化中，常用到的几种学习率衰减方法有：分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减。......
安装Pytorch-gpu版本（第一次安装 或 已经安装Pytorch-cpu版本后）
由于已经安装了cpu版本了，如果再在该环境下安装gpu版本会造成环境污染.因此，再安装gpu版本时，需要再新建一个虚拟环境才能安装成功。然后去官网下载所适配的版本。 安装完cuda和cudnn后，开始安装pytorch的gpu版本。1.安装cude首先查看windows电脑之前是否成功安装了CUDA
U-Net在2022年相关研究的论文推荐
UNet 可以算是 FCN 的一种变体，是最常用、最简单的一种分割模型，简单、高效、易懂、容易构建，且可以从小数据集中训练。2015 年，UNet 在论文 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 中被提出 。
TensorFlow安装并在Pycharm搭建环境
TensorFlow手把手安装教学，还有Pycharm环境配置。含有丰富图片，适合新手教程！
Deformable DETR源码解读
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pytorch-lightning安装
一般pytorch-lightning 需要torch版本≥1.8.0。在安装pytorch-lightning时一定注意自己的torch是pip安装还是conda安装，两者要保持一致，不然会导致安装pytorch-lightning时会直接卸载掉你的torch，安装cpu版本的torch。http
Cuda与GPU显卡驱动版本一览
cuda版本是？？gpu 驱动？ 两者怎么对应
详解：yolov5中推理时置信度，设置的conf和iou_thres具体含义
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YOLOv5训练自己的数据集详解
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。一、YOLOv5源码下载网址指路：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ???? in PyTorch > ONNX > CoreML > TF
