Pytorch教程入门系列11----模型评估
本文介绍了常用评估模型的方法，及使用方法，帮助初学者快速上手
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍MINIST``Size:`` 28×28 灰度手写数字图像；``Num:`` 训练集 60000 和 测试集 10000，一共70000张图片；``Classes:`` 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9；具体介绍了数据集的读取与可视化操作等...
注意力机制(SE,ECA,CBAM,SKNet, scSE，Non-Local，GCNet) Pytorch代码
介绍在CNN中的常见的三种注意力机制，并且提供了Pytorch代码2023.3.2新增SKNet代码，同是修改SkNet在测试时不报错，但是在反向传播中报错的情况。2023.3.10 新增scSE注意力代码2023.3.11 新增Non-Local Net代码2023.3.13 新增GCNet代码
BatchNorm详解
引言：前几天被同事问到了一个问题：当batch_size=1时，Batch Normalization还有没有意义，没有说出个所以然，才意识到自己从来不好好读过BN的论文（Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reduc
Pytorch复习笔记--导出Onnx模型为动态输入和静态输入
当使用 Pytorch 将网络导出为 Onnx 模型格式时，可以导出为动态输入和静态输入两种方式。动态输入即模型输入数据的部分维度是动态的，可以由用户在使用模型时自主设定；静态输入即模型输入数据的维度是静态的，不能够改变，当用户使用模型时只能输入指定维度的数据进行推理。在以下代码中，定义了一个网络，
将yolov5中的PANet层改为BiFPN
本文以YOLOv5-6.1版本1.修改common.py,在common.py后加入如下代码# 结合BiFPN 设置可学习参数 学习不同分支的权重# 两个分支add操作class BiFPN_Add2(nn.Module): def __init__(self, c1, c2):
IoU Loss综述（IOU,GIOU,CIOU,EIOU,SIOU,WIOU）
边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。
90+个各种疾病相关医疗数据集
含新冠、传染病、医学图像等
图注意网络GAT理解及Pytorch代码实现【PyGAT代码详细注释】
对GAT的Pytorch版本PyGAT进行注释，包括Cora数据集的处理和使用！
如何计算Bert模型的参数量
如何计算Bert模型的参数量
模型部署入门教程（三）：PyTorch 转 ONNX 详解
OpenMMLab：模型部署系列教程（一）：模型部署简介OpenMMLab：模型部署系列教程（二）：解决模型部署中的难题知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX
LSTM分类模型
LSTM分类模型本文主要固定一个文本分类的流程。分为三个部分：数据处理。对分类文本数据集做简单的预处理。模型数据准备。处理上一步的结果，得到模型的输入样本。模型搭建和训练流程。程序架构如下：主要包括一个原始的分类文件(头条新闻)。一个预处理脚本prepare_data.py一个数据处理脚本data_
单目深度估计--深度学习篇
文章目录一：深度估计应用背景1.深度估计的定义2.深度估计的应用场景3.几种深度估计的方法4.使用深度学习估计的优缺点二：单目深度估计模型1.使用的数据集2.整体网络架构3.分模块解析Ⅰ：层级Ⅱ：ASPPⅢ：特征图减法操作Ⅳ：特征融合Ⅴ：Coarse-to-FineⅥ：权重参数预处理WS与pre_a
BertTokenizer的使用方法(超详细)
convert_tokens_to_ids是将分词后的token转化为id序列，而encode包含了分词和token转id过程，即encode是一个更全的过程，另外，encode默认使用basic的分词工具，以及会在句子前和尾部添加特殊字符[CLS]和[SEP]，无需自己添加。从下可以看到，虽然en
“Ninja is required to load C++ extensions”解决方案
问题描述Ninja is required to load C++ extensions在跑一份代码时，由于该代码中需要调用 torch/utils/cpp_extension.py 文件，而此时又未安装ninja库，所以会出现如下错误：RuntimeError: Ninja is required
2023年顶会、顶刊SNN相关论文----------持续更新中
这篇博客主要用于记录2023年在一些顶会顶刊（AAAI、CVPR等）上发表的一些不错的SNN方面的论文，会附上相关论文的链接，正在更新中…
超分扩散模型 SR3 可以做图像去雨、去雾等恢复任务吗？
扩散模型SR3在图像去雨、去雾等任务上的应用，附代码注释和实现代码
Medical Image Segmentation Review:The Success of U-Net
UNet的各种扩展改进方法总结
mmdet里workers_per_gpu和sampers_per_gpu的作用
python进程、mmdet里的worker_per_gpu和随机操作的一些理解
pytorch复现U-Net 及常见问题汇总（2021.11.14亲测可行）
目录2021.11.14复现过程：训练过程常见问题整理：之前简单地写了一个pytorch的U-net 复现过程，有很多小伙伴在评论里有很多疑问，抽空又复现了一遍，简单整理了常见的问题。之前写的教程：U-net复现pytorch版本 以及制作自己的数据集并训练_candice5566的博客-CSDN博
