AI实战：用Transformer建立数值时间序列预测模型开源代码汇总
Transformer做数值时间序列预测
一点就分享系列（实践篇3-上篇）— 修改YOLOV5 之”魔刀小试“+ Trick心得分享+V5精髓部分源码解读
一点就分享系列（实践篇3—上篇）—“全网首发” 正确手法修改YOLOV5 魔刀小试+ Trick心得分享现在部署大热，而我觉得回归原理和源码更加重要！在检测领域YOLOV5肯定是大家的炼丹必备模型，收敛快，精度高都是其爱不释手的理由，各种魔改基础backone或者别的trcik也层出不穷，这里我自己
【数据集】目标检测常用数据集||权威数据--持续更新
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SwinIR实战：详细记录SwinIR的训练过程
SwinIR实战：详细记录SwinIR的训练过程。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.10257.pdf预训练模型下载：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR/releases训练代码下载：https://github.com/csz
有关optimizer.param_groups用法的示例分析
pytorch 1.11.0作为测试，param_groups用法探索`optimizer.param_groups`： 是一个list，其中的元素为字典；`optimizer.param_groups[0]`：长度为7的字典，包括['**params**', '**lr**', '**betas*
【深度学习】（四）目标检测——上篇
上一章介绍了图像分类，这一章来学习一下目标检测上篇。简单来说，需要得到图像中感兴趣目标的类别信息和位置信息，相比于分类问题，难度有所提升，对图像的描述更加具体。在计算机视觉众多的技术领域中，目标检测（Object Detection）也是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习复习
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍MINIST``Size:`` 28×28 灰度手写数字图像；``Num:`` 训练集 60000 和 测试集 10000，一共70000张图片；``Classes:`` 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9；具体介绍了数据集的读取与可视化操作等...
6款常见的无人机仿真开发平台（附超详细特点功能对比）
分享几款常见的无人机仿真平台！
基于kaggle数据集的猫狗识别(超详细版本)
基于kaggle数据集的猫狗识别(超详细版本)，包含利用数据增强生成器显示图像、利用数据增强生成器训练卷积神经网络，直接可实现编译的完整代码
最新CUDA环境配置教程(ubuntu 20.04 + cuda 11.7 + cuDNN 8.4)
ubuntu 20.04 CUDA 11.7 cuDNN 8.4 环境配置教程 ubuntu 20.04 CUDA 11.7 cuDNN 8.4 环境配置教程1.查看是否有合适的GPU2.查看系统版本,我用的是ubuntu 20.04:3.验证系统GCC版本:4.通过下面的地址下载安装包:这里奉劝各
（跨模态）AI作画——使用stable-diffusion生成图片
自从DallE问世以来，AI绘画越来越收到关注，从最初只能画出某些特征，到越来越逼近真实图片，并且可以利用prompt来指导生成图片的风格。前不久，stable-diffusion的v1-4版本终于开源，本文主要面向不熟悉huggingface的同学，介绍一下stable-diffusion如何使用
torch.nn.Parameter()函数的讲解和使用
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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
