huggingface下载的.arrow数据集读取与使用说明
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YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)
本文给大家带来的改进机制是实现级联群体注意力机制，其主要思想为增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的自注意力不同，它为每个头提供不同的输入分割，并跨头级联输出特征。这种方法不仅减少了多头注意力中的计算冗余，而且通过增加网络深度来提升模型容量，亲测在我的25个类别的数据上，大部分的类别均有一定的涨
输电线路/杆塔/电力设施/安全穿戴等目标检测数据集
10+智慧电力领域的细分场景目标检测数据集
人脸识别实战之基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型
进行人脸识别首要的任务就是要定位出画面中的人脸，这个任务就是人脸检测。人脸检测总体上算是目标检测的一个特殊情况，但也有自身的特点，比如角度多变，表情多变，可能存在各类遮挡。早期传统的方法有Haar Cascade、HOG等，基本做法就是特征描述子+滑窗+分类器，随着2012年Alexnet的出现，慢
毕业设计选题- 基于深度学习的海洋生物目标检测系统 YOLO 人工智能
毕业设计选题：基于深度学习的海洋生物目标检测，旨在设计和实现一种高效准确的算法来识别和检测海洋中的生物目标。通过采用深度学习技术，结合海洋生物图像数据集和目标检测模型，我们展示了如何训练一个能够在复杂水下环境中实现精准目标检测的算法。本研究的成果将有助于海洋生物学研究、环境监测和保护等领域的发展，为
GitHub上最适合初学者的10个最佳开源人工智能项目
使用TensorFlow创建的模型可以部署在各种平台上,包括服务器,云端,移动端,边缘设备,浏览器等等。以上是一些顶级的开源机器学习项目,以供初学者和有经验的数据科学家参与和学习深度学习技术的库。这也可以有双重好处。换句话说,HuggingFace声称他们的Transformers库使学者和工程师可
【PaddleDetection】基于PaddleDetection的齿轮瑕疵检测：从模型训练到部署中的那些坑
本文的主要内容是一套利用百度飞桨深度学习平台下的目标检测套件实现目标检测任务（从模型训练到部署）的流程。本文中流程将最大限度地利用飞桨现有工具套件和API，以尽最大可能减少编程工作。本文所完成的任务来自“兴智杯”全国人工智能创新应用大赛：国产开发框架工程化应用赛，其主要内容为基于目标检测算法的齿轮瑕
基于yolov5的pyqt5目标检测图形上位机工具【附工程代码】
基于yolov5的目标检测上位机
ubutu下ros2实现小车仿真建模与目标检测
进入torch后使用Ctrl+f进行搜索，cuda对应的torch版本和你的python版本,一键安装ros2的时候会下载一个python2与python3，在终端输入python3就会得到python的版本。注：image_topic:=后是相机发布的话题名，将话题名改为相机所发布的话题名一致就能
图像分类综述
什么是图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签来自预定义的可能类别集。示例：我们假定一个可能的类别集categories = {dog, cat, eagle}，之后我们提供一张图1给分类系统：这里的目标
目标检测评价指标
检测精度指标：IoU、TP、TN、FP、FN、查准率、查全率、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AP、mAP以及MS COCO评价指标和PASCAL VOC的评价指标的理解；检测速度指标：FPS、FLOPS和FLOPs
人工智能学习07--pytorch20--目标检测：COCO数据集介绍+pycocotools简单使用
如：天空coco包含pascal voc 的所有类别，并且对每个类别的标注目标个数也比pascal voc的多。一般使用coco数据集预训练好的权重来迁移学习。如果仅仅针对目标检测object80类而言，有些图片并没有标注信息，或者有错误标注信息。所以在实际的训练过程中，需要对这些数据进行简单筛选。
人工智能 - 目标检测：发展历史、技术全解与实战
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。
人工智能学习07--pytorch23--目标检测：Deformable-DETR训练自己的数据集
主要是MultiScaleDeformableAttention包，如果中途换了torch版本，需要重新编译cuda，得到一个新的这个包，不然报错。下载链接：https://download.csdn.net/download/u010826850/21980492。deformable-detr
【机器学习】李宏毅-判断年收入
加入正则化的目的就是让模型的参数变小，使模型对数据敏感度下降，所以正则项的加入就是降低模型变化率的过程，变化率降低直观表现为模型更加平滑，使模型更加集中且增大了与真实模型之间的距离，也就是增大了偏移量bias，从而增强了高阶过拟合模型的泛化能力。用逻辑回归的方法生成的模型叫做判别模型，用高斯公式描述
YOLOv5算法进阶改进（3）— 引入深度可分离卷积C3模块 | 轻量化网络
深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作，可以大大减少计算量和参数数量，从而提高模型的效率和准确性。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv5主干网络中引入深度可分离卷积C3模块，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于无人机的轻量化目标检测系统设计
7系列FPGA电压主要有VCCINT(内核电压)，VCCAUX（辅助电压），VCCRAM （RAM块电压），VCCO（IO电压）以及高速串行收发器GTX Transceiver的供电电 压。需要注意的是VCCINT和VCCBRAM要连接到同一个电源[ 31]。FPGA每个BANK 可以单独供电，但是
【CV】在windows上安装和使用Yolo_mark
下载、安装、使用Yolo_mark面板中选择，把其中的默认路径更改为自己的opencv的相同文件夹的路径面板中选择，把其中的默认路径更改为自己的opencv的相同文件夹的路径，（右侧有小箭头下拉点击编辑可以更方便地更改），完成后点击确定保存。在VS中切换为，右键项目，点击，开始编译。编译完成后在文件
YOLOv8『小目标』检测指南
目前博主课题组在进行物体部件的异常检测项目，项目中需要先使用YOLOv8进行目标检测，然后进行图像切割，最后采用WinCLIP 模型进行部件异常检测但是在实际操作过程中出现问题， YOLOv8 模型目标检测在大目标精确度不错，但是在小目标检测中效果极差我们之前的解决方案是扩大异常部件的目标检测范围，
[论文阅读]PillarNeXt——基于LiDAR点云的3D目标检测网络设计
PillarNeXt论文阅读
