Fooocus：一个简单且功能强大的Stable Diffusion webUI
在这篇文章中，我们将介绍如何在本地和Colab上使用Fooocus
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（四）：人脸质量
这篇我们简要介绍了一下人脸质量评估，不过笔者在这方面涉猎也不深，只是做个简单的总结，需要深入做还是有不少工作。
医学图像分割综述:U-Net系列
论文地址代码地址医学图像自动分割是医学领域的一个重要课题，也是计算机辅助诊断范式的一个重要对应。U-Net是最广泛的图像分割架构，由于其灵活性，优化的模块化设计，并在所有医学图像模式的成功。多年来，U-Net模型得到了学术界和工业界研究人员的极大关注。该网络的几个扩展已经被提出，以解决医疗任务所产生
利用Google Colab免费使用GPU服务器详细攻略
前言Google Colab是一个基于云端的免费Jupyter笔记本环境，可供用户创建、分享、运行Python代码和机器学习模型。
Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU
这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数
使用DiffusionDet训练自己的数据集（pascal-voc）
此贴建立在DiffusionDet和detectron2环境已经配置好（能跑通DiffusionDet的demo.py就行），之后再出这个手顺我没有跟着官方手顺建立软链接什么的，比较麻烦，我直接按照自己的习惯建的目录。
2023年的深度学习入门指南(6) - 在你的电脑上运行大模型
上一篇我们介绍了大模型的基础，自注意力机制以及其实现Transformer模块。因为Transformer被PyTorch和TensorFlow等框架所支持，所以我们只要能够配置好框架的GPU或者其他加速硬件的支持，就可以运行起来了。而想运行大模型，恐怕就没有这么容易了，很有可能你需要一台Linux
Stable Diffusion web UI 部署详细教程
本文使用 AutoDL 平台进行 Stable Diffusion web UI 云端部署AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL。
模型量化(6):Yolov5 QAT量化训练
从模型量化(5): 敏感层分析可以看出来，对于yolov5-nano模型，对最后一层detect层进行敏感层分析的时候,发现对检测精度的影响比较大。所以在PTQ/QAT在进行量化时，会跳过这些敏感层。QAT微调的模型，就是PTQ在校准后的模型。从上一小节可以看出如果PTQ中模型训练和量化是分开的，而
windows cuda更新教程
windows cuda更新、安装教程
深度学习总结——用自己的数据集微调CLIP
在自己的数据集上微调CLIP模型
安装mmcv-full适配torch版本
比如我的cuda版本是10.1,torch版本是1.8.0,mmcv-full安装命令如下。
ByteTracker行人跟踪核心代码解读
byteTracker中因为目标检测和行人跟踪是解耦的，因此这里主要分析的是byteTracker中的代码。也即是分析当给定一帧图片frame_id,给定这帧中的box列表，行人跟踪类是怎么跟踪每条轨迹的。也就是https://github.com/ifzhang/ByteTrack中位于目录tut
查看cudnn&cuda的版本以及对应的tensorflow版本
查看cudnn&cuda的版本以及对应的tensorflow版本
torch安装找不到版本报错
torch安装找不到版本报错的4种解决办法，可按顺序来
PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分
请注意，这些结论基于我们在本文中分享的示例，可能不适用于您自己的用例。事实上，我们在 CPU 上执行的断言调用需要访问驻留在 GPU 上的目标张量，从而调用效率极低的数据复制。如果没有对应用程序的行为进行深入分析，我们可能永远不会知道有什么问题，并且会继续我们的生活，同时支付比我们需要的多 41 倍
【动手学深度学习】--18.图像增广
动手学深度学习笔记
理解图傅里叶变换和图卷积
图神经网络（GNN）代表了一类强大的深度神经网络架构。本文将介绍图卷积的理论基础。深入研究图傅立叶变换的复杂性及其与图卷积的联系
扩散模型原理+DDPM案例代码解析
扩散模型 DDPM 代码实现 从数学公式到代码一步步理解
pytorch分布式训练报错RuntimeError: Socket Timeout
pytorch分布式训练中出现socket timeout情况
