Tensorflow2数据集过大，GPU内存不够
在我们平时使用tensorflow训练模型时，有时候可能因为数据集太大(比如VOC数据集等等)导致GPU内存不够导致终止，可以自制一个数据生成器来解决此问题。方法就是将数据集图片的路径保存到一个列表之中，然后使用while循环在训练时进行不断读取，，我在训练时出现了这样的问题，这是我的猜测。
YOLOv5、YOLOv7改进之二十九：引入Swin Transformer v2.0版本
将Swin transformer 2.0版本模块融入YOLO系列算法中，提高模型的全局信息获取能力。
OCR调研报告
本文简要概述了OCR的概念和应用场景，以及OCR常用算法解决方案。最主要的是调研并对比了几个github上star较多的开源项目。现阶段推荐百度开源的项目paddlocr，可直接使用其预训练模型进行演示，并且支持docker部署（实践通过）。可以支持身份证，车牌号，信用卡号识别。并且paddleoc
使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测
在这篇文章中，我们将回顾节点分类、链接预测和异常检测的相关知识和用Pytorch Geometric代码实现这三个算法。
pytorch-实现天气识别
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带掩码的自编码器（MAE）最新的相关论文推荐
7-9月的MAE相关的9篇论文推荐
【Tensorflow】Tensorflow安装成功无法导入
解决安装Tensorflow成功后在PyCharm和Anaconda无法import导入软件包并使用。
机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending
集成学习是一种元方法，通过组合多个机器学习模型来产生一个优化的模型，从而提高模型的性能。集成学习可以很容易地减少过拟合，避免模型在训练时表现更好，而在测试时不能产生良好的结果。
国庆假期浏览了几十篇YOLO改进英文期刊，总结改进创新的一些相同点(期刊创新点持续更新)
如何寻找自己的创新点呢？重点是如何发？下面将提供几种总结思路。
Ubuntu20.04服务器深度学习环境配置教程以及基于Win10的VScode远程连接开发
基于Win10系统下VScode远程开发的Ubuntu20.04服务器深度学习环境配置教程
[图像识别]12.Opencv案例 超简单人脸检测识别
1.原理：我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像(面部图像)和负样本图像(不含面部的图像)来训练分类器。我们需要从其中提取特征。Haar特征（这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值和。）会被使用，就像我们的卷积核,每一个特征是一个值。Haar特征值反映了图像的灰
【图神经网络实战】深入浅出地学习图神经网络GNN（上）
V：点，每个点都有自己的特征向量（特征举例：邻居点数量、一阶二阶相似度）E：边，每个边都有自己的特征向量（特征举例：边的权重值、边的定义）U：整个图，每个图都有自己的特征向量（特征举例：节点数量、图直径）传统神经网络（CNN、RNN、DNN）要求输入格式是固定的（如2424、128128等）。但在实
Keras实现vgg16网络和迁移学习
1.VGG-Net介绍，2.keras定义vgg16，3.keras实现vgg16迁移学习 ，4.预测新图-识别猫咪
【torch.argmax与torch.max详解】
方式一，即不指定dim时，默认将张量展开成一维张量，然后返回对应的下标；方式二，即指定dim时，沿着指定的dim维进行选择，输出结果由剩下的维度组成，比如原始维度为H,W，若指定dim=0（即H维),则输出结果由W个元素构成；2）如果有多个最大值则返回第一个最大值的下标；3）返回torch.max函
Vision Transformer和MLP-Mixer联系和对比
本文的主要目标是说明MLP-Mixer和ViT实际上是一个模型类，尽管它们在表面上看起来不同。
《计算机视觉基础知识蓝皮书》第2篇 深度学习基础
深度学习基础知识精讲
【深度学习100例】—— 利用pytorch长短期记忆网络LSTM实现股票预测分析 | 第5例
长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。LSTM主要就是加入了三个门控：第一个开关遗忘门：负责控制继续保存长期状态c；第二个开关输入门：负责控制把即时状态输入到长
Java / Tensorflow - API 调用 pb 模型使用 GPU 推理
Java x Tensorflow x GPU 使用与踩坑指南。
Nature子刊：一个从大脑结构中识别阿尔茨海默病维度表征的深度学习框架
脑部疾病的异质性是精准诊断/预后的一个挑战。作者描述并验证了一种名为Smile-GAN（SeMI-supervised cLustEring-Generative Adversarial Network），的半监督深度聚类方法，它研究了与正常大脑结构对比的神经解剖学异质性，从而通过神经影像特征识别疾
【深度学习100例】—— 使用PyTorch实现验证码识别 | 第4例
这里我们需要重写DataSet类，加载我们的验证码数据和label标签文件。# 加载数据集，自己重写DataSet类 class dataset(Dataset) : # root_dir为数据目录，label_file，为标签文件 def __init__(self , root_dir , la
