【YOLOv5-6.x】设置可学习权重结合BiFPN（Concat操作）
文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）修改common.py修改yolo.py修改train.py1. 向优化器中添加BiFPN的权重参数2. 查看BiFPN_Concat层参数更新情况前言这篇博客【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权
TensorFlow安装与配置教程（2022.12）
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安装Anaconda/Python3.9/Tensorflow
安装Anaconda/Python3.9/Tensorflow· 安装Anaconda官网安装，开梯子Download即可。打开下载好的安装包，按照提示，一路【Next】选择安装路径这里官方并没有推荐自动配置环境变量，自动或手动配置均可。一般是默认勾选下边的选项（我这里刚刚已经装好一次，因此勾选不上
深度学习中一些注意力机制的介绍以及pytorch代码实现
因为最近看论文发现同一个模型用了不同的注意力机制计算方法，因此懵了好久，原来注意力机制也是多种多样的，为了以后方便看懂人家的注意力机制，还是要总结总结。
机器学习评估指标 - f1, precision, recall, acc, MCC
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Colab使用教程（超级详细版）及Colab Pro/Colab Pro+评测
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有关optimizer.param_groups用法的示例分析
pytorch 1.11.0作为测试，param_groups用法探索`optimizer.param_groups`： 是一个list，其中的元素为字典；`optimizer.param_groups[0]`：长度为7的字典，包括['**params**', '**lr**', '**betas*
YOLOv8检测和分割训练自己数据集
yolov8的分割训练以及报错：runtimeerror: sizes of tensors must match except in dimension 1. expected size 2 but got size 0 for tensor number 1 in the list.
NeRF 源码分析解读（二）
NeRF 代码解析之光线生成部分
使用指定GPU训练模型：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]设置无效问题解决——随笔
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WIN10安装配置TensorRT详解
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MAE实现及预训练可视化 （CIFAR-Pytorch）
MAE实现及预训练可视化 （CIFAR-Pytorch）自去年 11 月份恺明大神提出 MAE 来，大家都被 MAE 简单的实现、极高的效率和惊艳的性能所吸引。近几个月，大家也纷纷 follow 恺明的工作，在 MAE 进行改进（如将 MAE 用到层次 Transformer 结构）或将 MAE 应
传统卷积与Transformers 优缺点对比
近两年Transformer如日中天，刷爆各大CV榜单，但在计算机视觉中，传统卷积就已经彻底输给Transformer了吗？
对比学习（contrastive learning）
什么是自监督学习？举个通俗的例子：即使不记得物体究竟是什么样子，我们也可以在野外识别物体。我们通过记住高阶特征并忽略微观层面的细节来做到这一点。那么，现在的问题是，我们能否构建不关注像素级细节，只编码足以区分不同对象的高阶特征的表示学习算法？通过对比学习，研究人员正试图解决这个问题。什么是对比学习？
CFPNet：用于实时语义分割的通道特征金字塔
由于对移动设备和自动驾驶的需求不断增长，实时语义分割在计算机视觉中发挥着越来越重要的作用。 因此，在性能、模型大小和推理速度之间取得良好的折衷是非常重要的。 在这篇论文中提出了一个 Channel-wise Feature Pyramid (CFP) 模块来平衡这些因素。 基于 CFP 模块，构建了
深度强化学习-DQN算法原理与代码
DQN算法是DeepMind团队提出的一种深度强化学习算法，在许多电动游戏中达到人类玩家甚至超越人类玩家的水准，本文就带领大家了解一下这个算法，论文的链接见下方。论文：https://www.nature.com/articles/nature14236.pdf代码：后续会将代码上传到Github上
Yolov5训练指南—CoCo格式数据集
Yolov5训练指南—CoCo格式数据集1 准备工作2 将coco数据集转换为yolo数据集3 训练参数定义4 训练模型5 预测1 准备工作训练Yolo模型要准备的文件及文件格式如下：/trianing # 根目录 /datasets # 数据集目录（可以任意取名） /images /trai
【深度学习】CNN应用于图像分类的建模全流程
图像分类，也可以称作图像识别，顾名思义，就是辨别图像中的物体属于什么类别。核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。
Coordinate Attention和BiFPN
目录文章目录目录坐标注意力机制(Coordinate Attention)原理：结构：代码：优缺点：加权双向特征金字塔(BiFPN)网络结构原理结构代码优缺点自适应非极大抑制（Adaptive Non maximum suppression， A-NMS）的多尺度检测方法原理结构优缺点设计内嵌空间注
