最适合新手的100个深度学习实战项目
本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
训练深度学习神经网络的常用5个损失函数
损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。在本文中我们将介绍常用的一些损失函数
改进YOLOv5 | GSConv+Slim-neck 减轻模型的复杂度同时提升精度 | 附4套改进方式模板
GSConv+Slim-Neck助力YOLOv5涨点
基于粒子群优化深度置信网络的分类预测
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使用基于注意力的编码器-解码器实现医学图像描述
使用计算机视觉和自然语言处理来为X 射线的图像生成文本描述。
自然语言处理之入门必学案例100例
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Pytorch实战 | 第4天：猴痘病识别
本文为内部限免文章参考本文所写记录性文章，请在文章开头注明以下内容，复制粘贴即可本周的代码相对于上周增加指定图片预测与保存并加载模型这个两个模块，在学习这个两知识点后，时间有余的同学请自由探索更佳的模型结构以提升模型是识别准确率，模型的搭建是深度学习程度的重点。DL+45。
4K Star , Github上照片转漫画最强项目
AnimeGANv2 是一个基于 tensorflow 使用 python 开发的一款开源图片转漫画的一个项目，目前已累积到了4K star，是个很不错的项目。
CSDN独家 | 全网首发 | 《计算机视觉基础知识蓝皮书》目录
本专栏将系统性地讲解计算机视觉基础知识、包含第1篇机器学习基础、第2篇深度学习基础、第3篇卷积神经网络、第4篇经典热门网络结构、第5篇目标检测基础、第6篇网络搭建及训练、第7篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略、第9篇模型改进技巧、第10篇模型部署基础等，全栏文章字数10万+，篇篇精品，让
[推荐系统] 1. 深度学习与推荐系统
推荐系统
Keras深度学习实战——使用长短时记忆网络构建情感分析模型
我们已经学习了如何使用循环神经网络 (Recurrent neural networks, RNN) 构建情感分析模型，为了将循环神经网络与长短时记忆网络 (Long Short Term Memory, LSTM) 的性能进行对比，同时也为了加深对 LSTM 的了解，在节中，我们将使用 LSTM
自注意力中的不同的掩码介绍以及他们是如何工作的?
注意力掩码本质上是一种阻止模型看我们不想让它看的信息的方法。这不是一种非常复杂的方法，但是它却非常有效。我希望这篇文章能让你更好地理解掩码在自注意力中的作用
对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例
前段时间，我已经写过一篇关于GAN的理论讲解，并且结合理论做了一个手写数字生成的小案例，对GAN原理不清楚的可以点击☞☞☞跳转了解详情。🌱🌱🌱GAN网络即是通过生成器和判别器的不断相互对抗，不断优化，直到判别器难以判断生成器生成图像的真假。 那么接下来我就要开始讲述DCGAN了喔
安装下载Anaconda注意事项，一定注意，否则白费力气
一定要关注这些简单的注意事项，否则白费力气啊！！！
给课题组师弟师妹们的开荒手册
掐指算算，掐头去尾还有半年就要结束我的研究生生活了。翻看自己整个博客，每一篇都记录了自己跌跌撞撞的轨迹。犹记得研一时，由于gap一年导致丧失学习能力，计算机视觉课程大作业发布后在宿舍楼走廊里气的痛哭，代码不会，文献看不懂，每天都在自怨自艾。研一下学年，在自己决定躺平的时候，被老师“拽”起来委以重任，
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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