YOLOv5+姿态估计HRnet与SimDR检测视频中的人体关键点
一、前言由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRne
tensorflow安装步骤（CPU版本，Anaconda环境下，Windows10）
本文主要讲述了在Anaconda环境下，CPU版本tensorflow2.3.0的安装步骤，Windows10系统中Anaconda的安装步骤可以阅读此篇博客：用Anaconda安装TensorFlow(Windows10)本文分为两大部分：一、TensorFlow2.3.0安装步骤二、对Tenso
使用CycleGAN训练自己制作的数据集，通俗教程，快速上手
总结了使用**CycleGAN**训练自己制作的数据集，这里的教程例子主要就是官网给出的斑马变马，马变斑马，两个不同域之间的相互转换。教程中提供了官网给的源码包和我自己调试优化好的源码包，大家根据自己的情况下载使用，推荐学习者下载我提供的源码包，可以少走一些弯路，按照我的教程，能较快上手训练使用..
Transformers 库的基本使用
本内容主要介绍 Transformers 库 的基本使用。
《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoU
汇总IoU发展历程，建议收藏！
浅谈GCN
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自编码器(Auto-Encoder)
一、自编码器原理自编码器算法属于自监督学习范畴，如果算法把x作为监督信号来学习，这里算法称为自监督学习(Self-supervised Learning)在监督学习中神经网络的功能:。是输入的特征向量长度，是网络输出的向量长度。对于分类问题，网络模型通过把长度为输入特征向量????变换到长度为的输出
AI自主图像生成 之 stable-diffusion—运行效果展示
这几天跑省外出差被隔离在酒店，不过随身带了个主机和显示器（笔记本太差跑不了项目程序，只能随身带主机，一言难尽…）,正巧又刷到stable-diffusion开源的消息，现在就来试试搭建这个试试水。硬件环境：显卡3060 12G显存，内存32G 主要就这两，cpu没太大要求，除非你想用cpu跑深度学习
U-Net介绍
Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。 Unet主要可分为
yolov5加入CBAM,SE,CA,ECA注意力机制，纯代码（22.3.1还更新）
CBAM,SE,ECA,CA注意力添加到yolov5网络中，5.0版本
TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络）
1 前言 实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。 在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CN
yolov7 网络架构深度解析
yolov7网络结构深度解析
基于pyskl的poseC3D训练自己的数据集
基于骨骼点的视频目标识别
图像融合论文及代码整理最全大合集
本博文全面整理了图像融合领域的论文及代码。主要包括红外和可见光图像融合，医学图像融合，多聚焦图像融合，多曝光图像融合以及全色图像锐化等众多融合场景。同时提供了每个融合场景中常用数据集的下载地址并整理了常用评估指标。有助于新人系统地了解图像融合领域的脉络及发展。............
改变conda虚拟环境的默认路径
conda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下，如果选择默认路径，那么之后创建虚拟环境，也是安装在用户目录下。不想占用C盘空间，可以修改conda虚拟环境路径。(1)首先，找到用户目录下的.condarc文件（C:\Users\username）。**(2
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
jupyter不是内部或外部命令,也不是可运行程序的解决方案
jupyter不是内部或外部命令,也不是可运行程序的解决办法
ubuntu18.04安装cuda和cudnn
一、安装 cuda1. 首先查看自身电脑最高支持的cuda版本为多少，在终端输入以下指令nvidia-smi可以看到我的最高支持 cuda 11.4 。2. 打开英伟达官网 下载官方cuda此处我下载的是cuda 11.0.3 版本，并选择相应配置，复制指令至终端下载3. 运行官网安装指令4. 依次
CPU版本的Pytorch安装教程（AMD显卡），附详细图解
Windows11+AMD显卡+pycharm3.9.7+CPU版本的Pytorch
深度学习——VGG16模型详解
1、网络结构VGG16模型很好的适用于分类和定位任务，其名称来自牛津大学几何组（Visual Geometry Group）的缩写。根据卷积核的大小核卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A、A-LRN、B、C、D、E，其中D和E两种是最为常用的VGG16和VGG19。介绍结构图：conv3-64 ：
