Tensorflow-gpu保姆级安装教程（Win11, Anaconda3，Python3.9）
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车牌识别算法 基于yolov5的车牌检测+crnn中文车牌识别 支持12种中文车牌识别
最全车牌识别算法，支持12种中文车牌类型了。基于yolov5的车牌检测 crnn车牌识别 关键点定位车牌1.单行蓝牌 2.单行黄牌 3.新能源车牌 4.白色警用车牌 5 教练车牌 6 武警车牌 7 双层黄牌 8 双层武警 9 使馆车牌 10 港澳牌车 11 双层农用车牌12 民航车牌
Stable Diffusion Lora模型训练详细教程
stable diffusion lora模型训练
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
yolov5的detect.py代码详解
目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解
手把手教你用YOLOv5算法训练数据和检测目标（不会你捶我）
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【1】如何安装和卸载tensorflow-CPU和GPU各版本-简单清晰版
如何安装和卸载tensorflowcpu及gpu版本
更新版yolov5_deepsort_pytorch实现目标检测和跟踪
由于mikel-brostrom在github上发布的Yolov5_DeepSort_Pytorch更新，使整个代码封装性更好，进而允许采用多种REID特征识别模型，完善了deepsort在检测跟踪方面的性能。本博文记录如何使用此版本Yolov5_DeepSort_Pytorch的过程，同时给出ZQ
CycleGAN的pytorch代码实现（代码详细注释）
Cycle GAN 使用pytorch代码实现
【你评论，我送书】Python的爬虫基础知识
本期赠书内容：Python Web 深度学习
行人车辆检测与计数系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
行人车辆检测与计数系统用于交通路口行人及车辆检测计数，道路人流量、车流量智能监测，方便记录、显示、查看和保存检测结果。本文详细介绍行人车辆检测，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种行人车辆图片、视频进行检测识别与计数；可对图像中存在
PyTorch深度学习实战 | 高斯混合模型聚类原理分析
01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。1) 数据三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示：▍表1 三个一元高斯组件函数的均值和协方差每个高斯组件函数分配不同的权重，其中1号组件权重为30%, 2号组件权重为
YOLO 模型的评估指标——IOU、Precision、Recall、F1-score、mAP
YOLO是最先进的目标检测模型之一。目标检测问题相比分类问题要更加复杂，因为目标检测不仅要把类别预测正确，还要预测出这个类别具体在哪个位置。我将目标识别的评估指标总结为两部分，一部分为预测框的预测指标，另一部分为分类预测指标。
基于Simswap的视频换脸
最近火遍抖音的视频换脸技术其实就是简单应用了Simswap这个框架，而且4G显存的机器就可以进行操作，简直就是普通人的福音。没有Deepfacelab效果那么好，不过速度很快…… 没有训练过程，如果需要训练可以关注后面的内容。先来看一下效果《无间道》经典场面，我想当一个好人。【我想当一个好人】无间道
YOLOv7如何提高目标检测的速度和精度，基于模型结构提高目标检测速度
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的主要目标是在图像或视频中准确地定位和识别特定目标。
卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）
基本定义卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。卷积神经网络专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如，时间序列数据（可
超详细的的PyTorch安装教程，成功率高，适合初学者，亲测可用。
Anaconda安装配置PyTorch深度学习教程，简单好用。
LSTM和双向LSTM讲解及实践
慢慢的将各种双向LSTM全部都将其搞定都行啦的回事与打算。
minigpt4搭建过程记录，简单体验图文识别乐趣
从3月开始，aigc进入了疯狂的开端，正如4月12日无界 AI直播 在《探索 AIGC 与人类合作的无限可能》中关于梳理的时间线一样，aigc的各种产品如雨后春笋般进入了不可逆的态势，里面有句话很形象，人间一日，AIGC十年。这产变革像是有计划性的沧海桑田，让每个参与者亦或者体验者都感觉时过境迁，本
一文教你使用租赁的GPU平台跑yolov5
本篇文章是对笔者前几天学习过程的一个记录，鉴于这类文章较少，写出来方便后来者。本文侧重于yolov5的快速使用，原理部分概括较少，希望你看完本文章后也能成功进行目标检测。GPU租赁平台：https://www.autodl.com/homeyolov5官方代码：https://github.com/
