DETR训练自己的数据集
DETR训练自己的数据集
国家信息安全水平考试（NISP一级）考试题库①
希望各位一次过！1、信息有非常多的定义和说法，归结起来可以认为信息就是数据或事件。关于信息，下列说法错误的是（）。（单选题，2分）A.在一定程度上，人类社会的发展速度取决于人们感知信息、利用信息的广度和深度 B.信息无时不在，无处不在，信息是我们行动决策的重要依据 C.电视机、电话机、声波
YOLOv8——CV界的XGBoost
yolov8是ultralytics公司于2023年1月开源的anchor-free的最新目标检测算法框架。封装在ultralytics这个库中：https://github.com/ultralytics/ultralytics它具有以下优点：1，性能速度领先：借鉴了之前许多YOLO版本的tric
报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float
解决办法：这个是格式问题，希望的格式是double，但得到的是float。字面意思是这个，但是并不是非要把格式改成double，这个时候应该在出错的前面几处代码设个断点debug一下，我得到的结果是image、img_rgb都是tensor.unit8格式的，但程序所需要的是torch.float3
Mip-NeRF 360
Mip-NeRF360
基于自注意力机制的LSTM多变量负荷预测
在之前使用长短期记忆网络构建电力负荷预测模型的基础上，将自注意力机制 (Self-Attention)融入到负荷预测模型中。具体内容是是在LSTM层后面接Self-Attention层，在加入Self-Attention后，可以将负荷数据通过加权求和的方式进行处理，对负荷特征添加注意力权重，来突出负
视觉SLAM总结——SuperPoint / SuperGlue
视觉SLAM总结——super pixel/super clue/super map
用Docker搭建yolov5开发环境
用Docker搭建yolov5开发环境,小白可以上手。
GoogLenet网络详解
GoogLenet网络详解
TCIA (The Cancer Imaging Archive)--医学影像数据集
TCIA (The Cancer Imaging Archive)：是一个包含常见肿瘤（肺癌、前列腺癌等）医学图像及相应临床信息（治疗方案细节、基因、病理等）的大规模公用数据库，其影像模态包括MRI、CT等，图像格式均为DICOM，并且网站内数据在持续增加。它是癌症研究的医学图像的开放获取数据库。大
是否在业务中使用大语言模型？
但LLM究竟是什么，它们如何使你的企业受益?它只是一种炒作，还是会长期存在?
tensordataset 和dataloader取值
【代码】tensordataset 取值。
4. 池化层相关概念
① 在 Anaconda 终端里面，激活py3.6.3环境，再输入 tensorboard --logdir=C:\Users\wangy\Desktop\03CV\logs 命令，将网址赋值浏览器的网址栏，回车，即可查看tensorboard显示日志情况。④ 池化使得数据由5 * 5 变为3 *
机器学习之前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back propagation）
在前向传播中，数据从输入层经过各个中间层（隐层）的神经元，经过加权和激活函数的计算，传递到输出层，最终得到模型的预测输出。：反向传播通过链式法则计算梯度，从输出层开始，将损失函数对每个参数的梯度向后传递到每一层，以确定每个参数的梯度。：反向传播是指在前向传播之后，通过计算损失函数对模型参数的梯度，从
第61步 深度学习图像识别：多分类建模（TensorFlow）
第61步 深度学习图像识别：多分类建模（TensorFlow）
机器学习之损失函数（Loss Function）
选择适当的损失函数取决于您的问题类型和任务目标。在训练过程中，优化算法会尝试最小化损失函数，以调整模型参数，使其能够更好地拟合训练数据和泛化到新数据。不同的损失函数会导致不同的训练行为和模型性能，因此选择合适的损失函数是非常重要的。损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中的关键概
机器学习之损失函数
用于两阶段物体检测算法（如Faster R-CNN），包括区域建议网络（RPN）的分类损失和回归损失，以及目标检测网络（Fast R-CNN）的分类损失和回归损失。：用于二分类和多类别分类任务，包括二元交叉熵（Binary Cross-Entropy）和多元交叉熵（Categorical Cross
深度学习7:生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络 GAN 的基本原理大白话版本非大白话版本第一阶段：固定「判别器D」，训练「生成器G」第二阶段：固定「生成器G」，训练「判别器D」循环阶段一和阶段二GAN的优缺点10大典型的GAN算法GAN 的13种实际应用
深度学习经典检测方法的概述
这些算法采用了单阶段的检测方式，即所有目标的检测和分类都在一个单独的网络中完成。相比于传统的两阶段检测（如Faster R-CNN和Mask R-CNN），YOLO系列具有更快的检测速度和更高的实时性能，但也存在一定的精度损失。通过比较预测结果和真实目标之间的差异，我们可以计算出模型的精度。在深度学
深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam
深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam
