模型初始化与随机种子——Pytorch 炼丹技巧（随手记）
模型参数的默认初始化方式和自定义初始化方式，以及通过设置随机种子让每次实验的模型初始化参数保持一致
ResUnet++
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训练自己的GPT2-Chinese模型
基于GPT2-Chinese训练中文文本模型
UNet - 预测数据predict(多个图像的分割)
目录1. 介绍2. predict 预测分割图片3. 结果展示4. 完整代码之前已经将unet的网络模块、dataset数据加载和train训练数据已经解决了，这次要将unet网络去分割图像，下面是之前的链接unet 网络：UNet - unet网络dataset 数据处理：UNet - 数据加载
使用 PatchCore 进行图像异常检测
我们已经介绍了 PatchCore 的关键概念，并将其应用于医学影像数据集。即使数据集非常有限，我们也看到了一些非常有希望的结果。一般来说，如果您有一个用例，其中正常数据很容易获取但异常数据很昂贵（甚至是先验未知的），anomalib 可能是一个值得考虑的好工具。相关代码与数据集下载：欢迎关注公众号
Dropout的深入理解（基础介绍、模型描述、原理深入、代码实现以及变种）
深度神经网络包含多个非线性隐藏层，这使得它们有强大的表现力，可以学习输入和输出之间非常复杂的关系。但是在训练数据有限的情况下，深度神经网络很容易过度学习造成过拟合，过拟合是深度神经网络的一个非常严重的问题，此外，神经网络越大，训练速度越慢，Dropout可以通过在训练神经网络期间随机丢弃单元来防止过
DINO 论文精度，并解析其模型结构 & DETR 的变体
截止2022年7月25日，DINO是目标检测的SOTA。本人根据源码的复现感受和DINO论文的精读心得，撰写本篇博客，希望对你有所帮助。DINO(DETR with Improved deNoising anchOr boxes)，一款最先进的端到端对象检测器。对比的去噪训练方式；用于锚点初始化的混
【OpenCV-Python】：查找物体轮廓+计算轮廓面积、长度、重心
😺一、查找物体轮廓🐶1.1 函数API函数：img, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]).
注意力机制(Attention)原理详解
文章结构1. 为什么需要Attention2. Attention的基本原理3. Attention存在的问题总结1. 为什么需要Attention在了解Attention之前，首先应该了解为什么我们需要注意力机制。我们以传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。传统的机器翻译，也
Tensorflow Lite从入门到精通
TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案，提供了 Java、Python 和 C++ API 库，可以运行在 Android、iOS 和 Raspberry Pi 等设备上。目前 TFLite 只提供了推理功能，在服务器端进行训练后，经过
手把手教你使用Segformer训练自己的数据
SegFormer 基于Swin transformer 修改
【超直白讲解opencv RGB与BGR】RGB模式与BGR模式有什么不同，如何相互转换？
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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py
全网最详细的YOLOv5之推理部分detect.py源码逐行注释，近四万字的超详细讲解！小白入门必看！
猿创征文 | re:Invent 朝圣之路：“云“行业风向标
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yolov5_reid【附代码，行人重识别，可做跨视频人员检测】
该项目利用yolov5+reid实现的行人重识别功能，可做跨视频人员检测。应用场景：可根据行人的穿着、体貌等特征在视频中进行检索，可以把这个人在各个不同摄像头出现时检测出来。可应用于犯罪嫌疑人检索、寻找走失儿童等。支持功能：1.reid训练2.人员标注3.人员查找(可做。
GPT-4技术报告
本技术报告介绍了GPT-4，一种能够处理图像和文本输入并产生文本输出的大型多模态模型。这些模型是一个重要的研究领域，因为它们具有广泛应用的潜力，如对话系统、文本摘要和机器翻译。因此，近年来，它们一直是人们感兴趣和取得进展的主题[1-34]。开发此类模型的主要目标之一是提高它们理解和生成自然语言文本的
深度学习必备知识——模型数据集Yolo与Voc格式文件相互转化
在深度学习中，第一步要做的往往就是处理数据集,尤其是学习百度飞桨PaddlePaddle的小伙伴，数据集经常要用Voc格式的，比如性能突出的ppyolo等模型。所以学会数据集转化的本领是十分必要的。这篇博客就带你一起进行Yolo与Voc格式的相互转化，附详细代码！
so-vits-svc3.0 中文详细安装、训练、推理使用教程
so-vits-svc 中文详细安装、训练、推理使用步骤
Pytorch深度学习实战3-5：详解计算图与自动微分机(附实例)
本文详细介绍Pytorch中计算图的底层原理，讲解基于计算图的前向传播和反向传播，Pytorch自动微分原理以及梯度缓存、参数冻结等技巧
Transformer在计算机视觉中的应用-VIT、TNT模型
Transformer在计算机视觉中的应用-VIT算法
