2023年十大目标检测模型！
“目标检测是计算机视觉中最令人兴奋和具有挑战性的问题之一，深度学习已经成为解决该问题的强大工具。”—Dr. Liang-Chieh Chen目标检测是计算机视觉中的基础任务，它涉及在图像中识别和定位目标。深度学习已经革新了目标检测，使得在图像和视频中更准确和高效地检测目标成为可能。在2023年，有几
LayerNorm 在 Transformers 中对注意力的作用研究
LayerNorm 一直是 Transformer 架构的重要组成部分。如果问大多人为什么要 LayerNorm，一般的回答是：使用 LayerNorm 来归一化前向传播的激活和反向传播的梯度。
Windows Server 2019服务器远程桌面服务部署+深度学习环境配置教程
文章目录1.安装Windows Server 20192.开启WLAN服务3.固定IP地址4.开启远程桌面服务4.1 添加远程桌面服务4.2 激活服务器4.3 安装许可证5.配置远程桌面服务5.1 配置许可证服务器和授权模式5.2 配置连接模式5.3 启用计算机的远程功能5.4 设置用户能使用简单密
yolov7.yaml文件详解
yolov7.yaml文件详解
SadTalker项目上手教程
最近发现一个很有趣的GitHub项目，它能够将一张图片跟一段音频合成一段视频，看起来毫无违和感，如果不仔细看，甚至很难辨别真假，预计未来某一天，一大波网红即将失业。虽然这个项目目前的主要研究方向还是基于cuda的脸部训练，生成动态的视频，但如果能够接入语音服务，利用ChatGPT实时生成对话prom
ChatGPT中文在线官网-如何与chat GPT对话
ChatGPT是一种基于Transformer架构的自然语言处理技术，其中包含了多个预训练的中文语言模型。这些中文ChatGPT模型大多数发布在Github上，可以通过Github的源码库来下载并使用，包括以下几种方式：下载预训练的中文ChatGPT模型文件：不同的中文ChatGPT平台提供的预训练
Yolov5
以Yolov5模型结构
长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)详解
长短时记忆网络(LSTM)基本原理与基于Pytorch的实现方法。
显卡的一些总结
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权重衰减/权重衰退——weight_decay
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谈yolov5车辆识别
当今社会，随着人工智能技术的发展和应用，车辆识别成为了一项重要的研究课题。YOLOv5是一种流行的车辆识别算法，它能够快速、准确地检测和识别出图像中的车辆。本篇博客将对YOLOv5算法进行详细的介绍，并探讨其在车辆识别领域的应用。
什么是预训练模型？
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Yolo训练时，输出的参数的含义
这些指标的意义是，P和R可以帮助评估模型的分类和检测能力，mAP则综合了模型在不同IoU阈值下的表现，是评估模型性能的主要指标之一。这些参数的意义可以帮助训练者监控模型的训练过程，以便在必要时进行调整和优化。
单个消费级GPU笔记本win电脑测试LLaMA模型
b N，--batch_size N用于提示处理的批量大小（默认值：8）-n n，--n_predict n个要预测的令牌数（默认值：128）将在"7B”文件夹产生一个名为”models/7B/ggml-model-q4_0.bin"的文件。将在"7B”文件夹产生一个名为”models/7B/ggm
Halcon深度学习总结
Halcon深度学习
深入浅出Pytorch函数——torch.as_tensor
torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None)
int8，FLOPS，FLOPs，TOPS 等具体含义
算力的计量单位FLOPS（Floating-point operations per second），FLOPS表示每秒浮点的运算次数。具体使用时，FLOPS前面还会有一个字母常量，例如TFLOPS、PFLOPS。这个字母T、P代表次数，T代表每秒一万亿次，P代表每秒一千万亿次。除了运算次数，衡量算
深入浅出Pytorch函数——torch.sum
torch.sum(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None) → Tensor
CVPR2023论文速递（2023.3.23）！已接入ChatGPT总结！共26篇！
整理：AI算法与图像处理CVPR2023论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2023-Papers-with-Code-Demo欢迎关注公众号 AI算法与图像处理，获取更多干货：大家好,最近正在优化每周分享的CVPR论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同
一分钟搞懂 微调(fine-tuning)和prompt
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