OpenCV人脸识别，训练模型为cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
OpenCV内部自带有三种人脸检测方式LBPH人脸识和其他两种方法（Eigen人脸识别，FisherFace人脸识别）本次主要说明第一种方式LBPH检测。
coco数据集解析及读取方法
RLE所占字节的大小和边界上的像素数量是正相关的。其中size是这幅图片的宽高，然后在这幅图像中，每一个像素点要么在被分割（标注）的目标区域中，要么在背景中。每个对象（不管是iscrowd=0还是iscrowd=1）都会有一个矩形框bbox ，矩形框左上角的坐标和矩形框的长宽会以数组的形式提供，数组
10分钟Window本地部署stable diffusion AI绘图【入门教程】
下载后把名字改为：model.ckpt，并放入文件夹stable-diffusion-main/models/ldm/stable-diffusion-v1。打开stable-diffusion-main根目录下的environment.yaml文件，并修改ldm为ldo，该名字是用于环境命令，大家
【AI作画】使用stable-diffusion-webui搭建AI作画平台
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YOLO V5源码详解
首先读取图片以及标签路径，并将标签存入缓存，对单标签情况、特定类别、以及是否保持长方形等情况分别进行处理。如果需要进行mosaic 数据增强，首先找到中心点，将图片分别放置于四个位置，进行裁剪或者拼接以适应，并对labels进行调整。同时，对进行过mosaic数据增强过的图像，再进行copy_pas
注意力机制详解
注意力机制
DDPM代码详细解读(1)：数据集准备、超参数设置、loss设计、关键参数计算
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战前言：大部分DDPM相关的论文代码都是基于《Denoising Diffusion Probabilistic Models》和《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》贡献代码基础上小改动的
YOLOV5-断点训练/继续训练
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【代码实践】使用CLIP做一些多模态的事情
CLIP到底有多强，让我们来试试吧！CLIP模型及代码地址：GitHub - openai/CLIP: Contrastive Language-Image Pretraining一、准备环境先创建一个anaconda虚拟环境，包含python=3.7版本，将该环境命名为clip。成功。（ pyto
机器学习之支持向量机（SVM）对乳腺癌数据二分类python实现
支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。通过数学推导和代码实现SVM。......
TransUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）
首先参考上一篇的训练过程，这是测试过程，需要用到训练过程的权重。1. TransUnet训练完毕之后，会生成权重文件（默认保存位置如下），snapshot_path为保存权重的路径。权重文件2. 修改test.py文件调整数据集路径。训练和测试时的图像设置相同大小。配置数据集相关信息。手动添加权重。
基础的强化学习(RL)算法及代码详细demo
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梯度下降算法(Gradient descent)
人工智能基础算法 梯度下降算法Gradient descent
从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念
本文不是 CUDA 或 Numba 的综合指南，本文的目标是通过用Numba和CUDA编写一些简单的示例，这样可以让你了解更多GPU相关的知识
时间序列分解：将时间序列分解成基本的构建块
大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。
【swinUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）】
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OpenCV之 BGR、GRAY、HSV色彩空间&色彩通道专题 【Open_CV系列（三）】
OpenCV之色彩空间与通道 文章目录 1.色彩空间 1.1 BGR色彩空间 1.2 GRAY色彩空间 1.3 HSV色彩空间 1.4 空间转换 1.4.1 BGR 转 GRAY 1.4.2 BGR 转 HSV 2. 色彩通道 2.1 色彩通道的拆分 2.1.1 cv2.split() 拆分BGR通
PCA降维原理 操作步骤与优缺点
PCA全称是Principal Component Analysis，即主成分分析。它主要是以“提取出特征的主要成分”这一方式来实现降维的。 介绍PCA的大体思想，先抛开一些原理公式，如上图所示，原来是三维的数据，通过分析找出两个主成分PC1和PC2，那么直接在这两个主成分的方向上就可以形成一个平面
anaconda安装教程-手把手教你安装
9.skip，不安装VScode，否则点击InstallMicrosoftVSCode。1.打开cmd，输入conda，出现如下所示，则安装成功。3.anaconda版本对应的python版本。1.打开浏览器输入anaconda镜像。2.打开anaconda安装包列表。10.点击finish，安装完
DCGAN理论讲解及代码实现
DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。DCGAN将GAN与CNN相结合，奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果的质量...
