使用贝叶斯优化进行深度神经网络超参数优化
在本文中，我们将深入研究超参数优化。
机器学习中训练和验证指标曲线图能告诉我们什么？
我们在训练和验证模型时都会将训练指标保存成起来制作成图表，这样可以在结束后进行查看和分析，但是你真的了解这些指标的图表的含义吗？
【动手教你学人脸识别：Python实现OpenCv+CNN深度学习网络人脸识别（含完整代码）】
动手教你学人脸识别：OpenCv+CNN深度学习网络实现人脸识别（含完整代码）最近在进行视觉方面的研究，发现人脸识别方向是一个非常火的方向。于是在网络上找了一些Demo来进行实现，但是找了很多Demo发现要么环境版本给的不全，导致到处都是错误，要么效果很差。因此想将自己成功实现的Demo整个环境以及
mmsegmentation 训练自制数据集全过程
mmsegmentation训练自己的数据集，环境配置，数据集制作，训练，预测全过程
基于特征点检测的人脸融合技术
所谓人脸融合：给定输入人脸A、B，输出的人脸C具有A和B共同的特征，是一张全新的人脸，也可以说是一张假脸。人脸融合的过程主要有三步：人脸特征点定位，人脸融合，人脸交换。第一步，通过深度学习训练的模型对两张待融合的图像进行关键点定位；第二步，根据定位结果对人脸进行融合；第三步，将融合得到的人脸交换到待
Faster R-CNN遇到的所有坑及解决方法
Faster RCNN
如何计算LSTM层中的参数数量
长短期记忆网络（通常称为“ LSTM”）是一种特殊的RNN，经过精心设计LSTM能够学习长期的依赖
PyTorch-LSTM时间序列预测中如何预测真正的未来值
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宋朝名画“虎戴VR”，在外网火了
金磊 Alex 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI谁能曾想，宋朝的老虎们，有一天能在国外被玩儿火了。事情是这样的。前不久谷歌不是出了个AI创作神器Imagen嘛。只要你给一句话，它就能生成符合语意的图片。然后脑洞大开的国外网友们，不按套路地给Imagen出了道题：给宋代的东方老虎佩戴VR。
YOLOX网络结构详解
在之前文章中我们已经聊过YOLO v5了，今天我们再来聊聊YOLOX。YOLOX是旷视科技在2021年发表的一篇文章，当时主要对标的网络就是很火的YOLO v5，如果对YOLO v5不了解的可以看下我之前的文章。那么在YOLOX中引入了当年的哪些黑科技呢，简单总结主要有三点，decoupled he
卷积神经网络中的傅里叶变换：1024x1024 的傅里叶卷积
本文介绍了卷积和DFT背后的数学理论，通过观察不同的光谱获得了一些想发，并且通过TensorFlow进行了实现，并验证了结果的正确性。
pytroch深度学习——transforms的使用
按住Ctrl查看transforms的源码可以知道，transforms就是一个python文件，里面定义了很多类，每一个类都是一个工具在结构那里，可以看到有很多的类通过ToTensor来学习transforms如何使用以及为什么使用tensor数据类型比如ToTensor的使用:为什么需要tens
Yolov5如何更换BiFPN?
Yolov5更换BiFPN结构
JAX介绍和快速入门示例
JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库，它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy，本文将介绍它的一些基本概念。
深度学习100例 | 第4例：水果识别 - PyTorch实现
大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第4个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorch调用VGG-16算法模型。先来了解一下PyTorch与Ten
机器学习基础备忘录
本文侧重代码实现，不讨论原理
MAML代码(Pytorch)阅读笔记
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OCR文字识别经典论文详解
本篇将介绍文字识别经典论文，内容包括文字检测、文字识别、端到端识别等方法，具体将分别对论文算法简介、思路、代码等几个部分展开介绍。目前各部分只举例经典论文，算法没有全部写完，后续会将在此部分基础上更新更多论文综述及代码实战部分。............
机器学习——从0开始构建自己的GAN网络
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【PyTorch学习（三）】Aurograd自动求导机制总结
Aurograd自动求导机制总结。
