卷积神经网络学习—Resnet50（论文精读+pytorch代码复现）
卷积神经网络学习—Resnet50（论文精读+pytorch代码复现）
yolov5加入CBAM,SE,CA,ECA注意力机制，纯代码（22.3.1还更新）
CBAM,SE,ECA,CA注意力添加到yolov5网络中，5.0版本
使用CycleGAN训练自己制作的数据集，通俗教程，快速上手
总结了使用**CycleGAN**训练自己制作的数据集，这里的教程例子主要就是官网给出的斑马变马，马变斑马，两个不同域之间的相互转换。教程中提供了官网给的源码包和我自己调试优化好的源码包，大家根据自己的情况下载使用，推荐学习者下载我提供的源码包，可以少走一些弯路，按照我的教程，能较快上手训练使用..
深度强化学习-DDPG算法原理与代码
引言Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的离线式(off-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了Deep Q-Network (DQN)算法里面的一些思想。本文就带领大家了解一下这个算法
yolov5-6.0/6.1加入SE、CBAM、CA注意力机制（理论及代码）
yolov5-6.0/6.1加入SE、CBAM、CA注意力机制（理论及代码）
Google Colab 无敌详细使用教程
目录什么是Google Colab谷歌云盘（Google Driver）一、使用Colab进行训练1.数据集的上传2、预训练权重的上传3.深度学习网络的上传二、打开Colab并配置环境1、笔记本的创建2、环境的简单配置3、深度学习网络的下载4、数据集的复制与解压5、保存路径设置三、开始训练1、标注文
YOLOv5改进之YOLOv5+GSConv+Slim Neck
3、修改配置文件，将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv ，C3模块换为VoVGSCSP。将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv，C3模块换为VoVGSCSP。2、找到yolo.py文件里的parse_model函数，将类名加入进去，注意有
Python安装Pytorch教程（图文详解）
最近人工智能等多门课需要复现论文，近两年的论文很多都是Pytorch环境，所以，这里总结一下Pytorch的安装教程，做好最快、最简单、最好地完成安装。本机环境Win10+1050Ti+Python3.7+1、查看本机的CUDA版本1、打开NVIDIA的控制面板，在开始菜单里面的NVIDIA Con
Pytorch安装，这一篇就够了，绝不踩坑
在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。最重要的是：这些链接
CPU版本的Pytorch安装教程（AMD显卡），附详细图解
Windows11+AMD显卡+pycharm3.9.7+CPU版本的Pytorch
语义分割系列7-Attention Unet（pytorch实现）
本文介绍了AttentionUnet模型和其主要中心思想，并在pytorch框架上构建了Attention Unet模型，构建了Attention gate模块，在数据集Camvid上进行复现。
yolov5修改标签和检测框显示
yolov5修改标签，检测框，文本框的大小，颜色等参数的修改，以及隐藏。
【AI作画】使用stable-diffusion-webui搭建AI作画平台
【AI作画】使用stable-diffusion-webui搭建AI作画平台
【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现
ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现
PyTorch的Dataset 和TorchData API的比较
从版本1.11开始，PyTorch引入了TorchData库，它实现了一种不同的加载数据集的方法。
PyTorch 2.0 实操：为 HuggingFace 和 TIMM 模型提速！
体验 30%-200% 的训练加速度
推荐一个对pytorch代码详细注释的github项目
今天在无意间找一个pytorch代码和注释的Github项目。先上项目：这个项目还有个网站，地址：https://nn.labml.ai/
YoloV7最强操作教程.
yolov7最强保姆级操作教程，并且在B站中配套讲解视频喔，本文主要带领大家使用yolov7对口罩目标检测数据集进行实践，主要就是希望通过本教程可以让各位使用yolov7对自己的数据集进行训练，测试，预测。
ubuntu22.04更换RTX 4090显卡后，安装驱动和pytorch记录
ubuntu22.04更换4090显卡后，安装驱动和pytorch记录显卡更换之前（之前使用的是2080ti），已在ubuntu图形界面的“附加驱动”中安装nvidia驱动，并且anaconda环境中的pytorch正常使用。
使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例
在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。
