计算机视觉CV领域中多尺度特征的概念
计算机视觉CV领域中多尺度特征的概念，使用多尺度，就可以提取更全面的信息，既有全局的整体信息，又有局部的详细信息。
计算机视觉方面的三大顶级会议：ICCV,CVPR,ECCV（统称ICE）
ICCV/CVPR/ECCV
基于长短期记忆神经网络LSTM的预测模型(matlab实现）
长短期记忆神经网络（LSTM）是循环神经网络中的一种。由于普通的神经网络出现如上的问题，长短期记忆神经网络来源于对循环神经网络的改进和优化，有效解决了循环神经网络中出现的梯度消失或梯度爆炸等问题，可用于处理更复杂的时间序列问题。长短期记忆神经网络通过独特设计的遗忘门、输入们和输出门，在设计的开始就默
DDPM代码详细解读(1)：数据集准备、超参数设置、loss设计、关键参数计算
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战前言：大部分DDPM相关的论文代码都是基于《Denoising Diffusion Probabilistic Models》和《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》贡献代码基础上小改动的
完整复现YOLOv8:包括训练、测试、评估、预测阶段【本文源码已开源,地址在文章末尾】
（这里主要是在colab.research.google.com实现的，本地的配置也是类似的方法）YOLOv8是一种用于目标检测的深度学习算法。主要参考：https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/README.zh-CN.md。yolo
Informer模型与基础学习
文章目录摘要文献阅读一. Informer: 一个基于Transformer改进的高效的长时间序列预测模型1.1 论文摘要1.2 研究内容1.3 Informer模型架构预备知识LSTF问题定义Encoder-Decoder 体系结构1.4 创新点1.5二. pytorch 基础2.1 损失函数与反
【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能（中科院4区）
SCI即《科学引文索引》是1961年由美国科学信息研究所创办的文献检索工具。在我国，SCI不仅是一部权威的文献检索工具，更是评价个人&团队科研学术水平及优秀创新成果的一种重要依据。
遥感航拍影像25篇CVPR39个数据集
本文讲解了39个数据集，关于高空卫星图和低空无人机航拍图相。本文汇总了25篇CVPR2020年和2021年的论文。本文详细介绍了这25篇论文的任务是什么，难点是什么，场景是什么。同时，本文在需要的地方解释了一些卫星图和航拍图的入门常识和前置知识，比如digital surface model的含义。
深度学习从入门到精通——基于深度学习的地震数据去噪处理
传统机器学习SVM,boosting,bahhing,knn深度学习CNN（典型）,GAN地震应用方向叠前地震数据随机噪声去除，实现噪声分离面波去噪面波作
使用YOLOv5训练NEU-DET数据集
一、下载YOLOv5源码和NEU-DET(钢材表面缺陷)数据集YOLOv5源码NEU-DET(钢材表面缺陷)数据集这里的数据集已经经过处理了，下载即可若通过其他途径下载的原始数据集标签为xml格式，需要转化为txt格式XML转txt格式脚本二、数据集准备NEU-DET(钢材表面缺陷)数据集中一共有六
YOLOv7训练自己的数据集(超详细）
官方版本的YOLOv7训练自己的数据集
深度学习-inception模块介绍
深度学习-inception模块介绍
对比yolov4和yolov3
总体而言，yolov4是尝试组合一堆tricks，获取得到的模型，该模型具有训练更快、模型更轻、精度更高的特性。
tensorflow gpu版本安装教程
过程十分简陋，仅仅是个人的安装笔记，但其中粗体的注意事项大家可以参考一下，或许能解决你的报错。此过程需要提前安装好anaconda。我安装的为3.9.7的python，对应2.6.0的tensorflow安装过程分为：更新驱动NVIDIA,安装cuda和cudnn，tensorflow更新NVIDI
【K210】K210学习笔记六——MaixHub在线模型训练识别数字
本文着重于如何使用MaixHub平台，在线训练模型，识别数字。MaixHub平台在近期升级了，以前只能将数据包上传训练，现在可以直接将图片上传到MaixHub平台，使用MaixHub平台打标签，然后训练模型，并且可以在MaixHub上看到识别的精准度等信息。......
VoxelNet点云检测详解
1、前言 精确的点云检测在很多三维场景的应用中都是十分重要的一环，比如家用机机器人、无人驾驶汽车等场景。然而高效且准确的点云检测在pointnet网络提出之前，一直没能取得很好的进展，因为传统的手工点云特征提取没有很好的泛化性能。所以VoxelNet是一个端到端的点云检测模型。直接使用深度学习
关于Pytorch中的train()和eval()（以及no_grad()）
这三个函数实际上很常见，先来简单看下使用方法train()是nn.Module的方法，也就是你定义了一个网络model，那么表示将该model设置为训练模式，一般在开始新epoch训练时，我们会首先执行该命令：同train()一样，其用法和含义也一样，eval()是nn.Module的方法，也就是你
如何搭建深度学习环境及复现GitHub代码
在终端进行训练的话没法看到代码的细节，因此我们可以在pycharm中进行。conda activate name-of-env（接下来运行的内容就是基于这个环境的）在base这个土壤上搭建环境（不同的小房子），因为不同的代码运行需要不同的环境才能运行。在训练自己的网络时，只需要改变datasets中
LSTM实现多变量输入多步预测(Seq2Seq多步预测)时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
