2023年目标检测毕业设计(yolov5车辆识别、车辆检测、车牌识别、行人识别)
OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且它部分以C语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序，所以很多人用它来做算法的移植，OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和ARM嵌入式系统中。车牌区域的定位采用基于形状的方法。车牌的特征
注意力机制（四）：多头注意力
多头注意力（Multi-Head Attention）是注意力机制的一种扩展形式，可以在处理序列数据时更有效地提取信息。在标准的注意力机制中，我们计算一个加权的上下文向量来表示输入序列的信息。而在多头注意力中，我们使用多组注意力权重，每组权重可以学习到不同的语义信息，并且每组权重都会产生一个上下文向
损失函数解读 之 Focal Loss
前言Focal loss 是一个在目标检测领域常用的损失函数，它是何凯明大佬在RetinaNet网络中提出的，解决了目标检测中正负样本极不平衡和 难分类样本学习的问题。论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection目录什么是正负样本极不平衡？two-stage
数字孪生及深度学习资源分享专栏
数字孪生及深度学习(姿态识别方向)开源代码分享
YOLO V5 改进详解
YOLO V5 论文详解
关于硕士毕业论文中会议conference的参考文献格式修正GB7714-87#outputstyle#endnote
1问题描述在硕士毕业论文中需要按照GB7714-87的参考文献引用标准对会议论文进行参考文献格式规范GB7714-87中的要求如图：（因为我们文中引用的论文一般 不会是论文集，而是论文集合中析出的一篇文章，so这个格式非常复杂，原本下载的outputstyle中没有现成的格式，所以需要手动修正）
使用Dino+SAM+Stable diffusion 自动进行图片的修改
SAM 可以准确识别和提取图像中的对象，与Stable Diffusion 相结合，可以对分割后的图像进行细微的更改。
Swin Transformer之相对位置编码详解
Swin Transformer中非常核心之一即为相对位置编码，在此我将试图将其掰开了揉碎了进行讲解，尽可能以比较形象的方式进行理解。
PyTorch深度学习实战 | 基于深度学习的电影票房预测研究
基于深度学习的映前票房预测模型(Cross&Dense网络结构模型)，该模型通过影片基本信息如：电影类型、影片制式、档期和电影的主创阵容和IP特征等信息对上映影片的票房进行预测。本篇采用451部电影作为训练模型，最后再在194部影片上进行测试，模型的绝对精度为55%，相对精度为92%。该模型在使用相
阿里巴巴达摩院通义千问【附申请链接】阿里版ChatGPT
阿里云作为数一数二的全球云平台，阿里的大语言模型通义千问还是值得期待的，凭借强大的算力支持还是有机会赶上人工智能发展浪潮。早前阿里巴巴达摩院关于人工智能机器人的研讨信息引起不少关注，当时达摩院也对比测试百度的文心一言。现在阿里巴巴自己的人工智能机器人也上线开测，正式名称为通义千问，由阿里巴巴达摩院研
stable diffusion打造自己专属的LORA模型
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中，同时
