windows中labelme安装教程
1.labelme是什么2.详细安装教程1.labelme是什么labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，其实就是标注去软件，---点、矩形、多边形等形式可用于目标检测与分割任务等---进行flag形式的标注，可用于图像分类和清理任务---视频标注，生成VOC数据集---生成COC
GPT-4报告解读
前面我们介绍了《GPT-4报告的整体情况》，那接下来展开介绍GPT-4报告中讲的内容。
jetson nano 运行 yolov5 ( tensorRT 加速， FPS＞25)
jetson nano 运行 yolov5， FPS>25
【论文精读】TMI2021医学图像分割 SMU-Net
SMU-Net: Saliency-guided Morphology-aware U-Net for Breast Lesion Segmentation in Ultrasound ImageSMU-Net: 显著引导形态感知U-Net用于超声图像乳腺病变分割深度学习方法，尤其是卷积神经网络已成
图像分割评价指标：Dice和MIoU
语义分割指标Dice和MIoU代码实现
华为2023年提出的多元时间序列预测模型（MTS-Mixers）
华为在这2023年2月9日发布了一篇的多元时间序列预测的文章，借鉴了NLP中前一阵比较热的Mixer模型，取代了Attention结构，不仅实现了效果上的提升，而且还实现了效率上的提高。
怎么搭建本地chatgpt
要搭建本地的 ChatGPT 模型，您需要具备以下基础知识和技能：熟练使用 Linux 系统，特别是命令行。熟悉 Python 编程语言。理解和经验使用 PyTorch 框架。了解和经验使用 CUDA 和 GPU 计算。如果您具备以上条件，您可以按照以下步骤搭建本地的 ChatGPT 模型：安装 P
【bug】解决yolov5模型转换后，模型推理结果不一致问题
yolov5在模型转换后，推理输出结果与原pt模型偏差较大，是因为参数变化导致的，需要手动指定
ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO）
近端策略优化是当前最先进的强化学习 (RL) 算法。这种优雅的算法可以用于各种任务，并且已经在很多项目中得到了应用，最近火爆的ChatGPT就采用了该算法。本文重点讲解近端策略优化算法，并用PyTorch从头实现一遍。
具身智能综述和应用（Embodied AI）
因此为了满足AI机器人能够像人类一样在真实世界中实践型学习，具身智能（Embodied AI）逐渐成为一个热门的讨论点，或许它就是通往通用人工智能的关键钥匙。具身的含义不是身体本身，而是与环境交互以及在环境中做事的整体需求和功能，这意味着机器人应该像人类一样通过观察、移动、说话和与世界互动来学习。
ChatGPT教你怎么样论文写的又快又好
在未来，ChatGPT 技术将继续发展和完善，为论文写作和学术研究带来更多的便利和创新，同时也需要研究人员不断地进行实践和探索，将技术应用到更加广泛的领域和实际问题中，以提高科学研究和学术交流的效率和质量。
深度学习制作自己的数据集—为数据集打上标签保存为txt文件，并进行划分和加载数据集
1 为图片数据集打上标签并保存为txt文件2 将txt文件中的图片标签数据集随机划分为训练集和测试集3 加载txt文件中的图片标签数据集
用于微小目标检测的上下文扩展和特征细化网络
作者又将这样的ASPP模块的融合方式通过下面三种方式进行实验，其中（a）和（c）方式就是一般的进行相加和拼接，几种不同的特征的权重是相同的，而对于(b)方式就是将最终结果再通过一个注意力机制进行重要性分析。一般来说第二种方式是比较不错的，因为这种方法我是在其他论文上见过的，在那篇小目标检测论文中，（
SegFormer
取消位置编码，使用简单的解码器
目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）
🎄🎄近期，小海带在空闲之余，收集整理了一批图像分割数据集供大家参考。整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！🎈🎈
深度学习实战14(进阶版)-手写文字OCR识别，手写笔记也可以识别了
大家好，我是微学AI，今天给大家带来手写OCR识别的项目。手写的文稿在日常生活中较为常见，比如笔记、会议记录，合同签名、手写书信等，手写体的文字到处都有，所以针对手写体识别也是有较大的需求。
超详细！手把手带你轻松用 MMSegmentation 跑语义分割数据集
本文主要讲解了数据集相关的内容，包括目前学术界主流的语义分割数据集在 MMSegmentation中的实现，以及如何用 MMSegmentation 跑自己的数据集。希望可以帮助大家快速上手使用 MMSegmentation 代码库进行实验。.........
多模态特征融合：图像、语音、文本如何转为特征向量并进行分类
学习多模态的话题可以从深度学习的分类任务出发，因为分类任务是最直观的可以观察到不同模态的数据，通过输入数据到模型中，我们可以看到模型是如何学习到数据的特征向量的，同时分类任务的模型也是实现更复杂任务模型的基础。从分类任务中可以了解到图像、文本、语音在模型的特征向量是什么。以飞浆的多模态视频分类模型为
YOLOv7全文翻译
YOLOv7全文翻译，CVPR2022：YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors
yolov5 loss函数理解
不同于IOU匹配，yolov5采用基于宽高比例的匹配策略，GT的宽高与anchors的宽高对应相除得到ratio1，anchors的宽高与GT的宽高对应相除得到ratio2，取ratio1和ratio2的最大值作为最后的宽高比，该宽高比和设定阈值（默认为4）比较，小于设定阈值的anchor则为匹配到
