【图像处理】图像离散小波变换（Discrete Wavelet Transform）及python代码实现
Motivation看到有论文用到了图像的Haar Discrete Wavelet Transform（HDWT），前面也听老师提到过用小波变换做去噪、超分的文章，于是借着这个机会好好学习一下。直观理解参考知乎上的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818
深度学习网络各种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish
激活函数的目的就是：梯度为0， 无法反向传播，导致参数得不到更新：随着数据的变化，梯度没有明显变化：梯度越来越大，无法收敛梯度消失问题：1、反向传播链路过长，累积后逐渐减小2、数据进入梯度饱和区如何解决：1、选正确激活函数，relu, silu2、BN 归一化数据3、 resnet 较短反向传播路径
全面解析PaDiM
使用PaDiM网络跑自己的数据集，除去测试时读入dataloader的时间，每张图片测试时间在20-30ms，精度比较高，图像分类准确率99-100，像素分割准确率97以上，但是最大的问题是需要通过分割好的label来确定阈值选取（这一点必定要改过来）。for循环内的二次for循环：在tqdm的fo
YOLOv7中的数据集处理【代码分析】
本文章主要是针对yolov7中数据集处理部分代码进行解析(和yolov5是一样的)，也是可以更好的理解训练中送入的数据集到底是什么样子的。数据集的处理离不开两个类，(from torch.utils.data.dataloader import DataLoader)，不论什么样的算法，在处理数据集
【动手学深度学习PyTorch版】23 深度学习硬件CPU 和 GPU
深度学习硬件CPU 和 GPU
Transformer前沿——语义分割
Transformer在语义分割领域的发展
【Anaconda创建虚拟环境】报错及解决办法
Anaconda创建虚拟环境的一些报错问题及解决办法记录
如何使用labelImg标注数据集，最详细的深度学习标签教程
深度学习中，做监督学习时需要标注好的数据集。一种利用现成的数据集：比如mnist手写体、ImageNet、COCO、PASCAL VOC、OpenImage等数据集；还有就是我们可以手动标注的数据集。下面教大家如何使用labelImg库来手动标注Dataset。1、打开anaconda命令行界面，如
一文讲解thop库计算FLOPs问题
计算模型的FLOPs及参数大小FLOPS是处理器性能的衡量指标，是“每秒所执行的浮点运算次数”的缩写。FLOPs是算法复杂度的衡量指标，是“浮点运算次数”的缩写，s代表的是复数。一般使用thop库来计算，GitHub：但官网的Readme中详细写出了是用来计算MACs，而不是FLOPs的MACs（M
【深度学习】生成模型：VAE(自编码器)模型解析
本文为自己自学内容的记录，其中多有借鉴别人博客的地方，一并在在参考文献中给出链接，其中大部分截图来自李宏毅深度学习PPT课件。本文前置知识高斯混合模型和EM算法，如果不了解这两种算法直接看VAE模型会有理解上的障碍。其实那么多数学公式推导，我自己都有点晕，但是本质上就是用自编码器去产生很多高斯分布，
yolo车牌识别、车辆识别、行人识别、车距识别源码(包含单目双目)
车牌内容识别时，通过计算候选车牌区域蓝色数值（均值）的最大值，确定最终的车牌区域。对于选定的车牌轮廓，首先进行粗定位，即对车牌进行左右边界回归处理，去除车牌两边多余的部分，然后进行精定位，即将车牌送入 CRNN 网络进行字符识别，利用左右边界回归模型，预测出车牌的左右边框，进一步裁剪，进行精定位。车
[HyperGraph专题]HGNN+:General Hypergraph Neural Networks
最近在做和超图相关的工作，自己主要偏编码的工作，但在敲代码和参考其他现有超图库的过程中发现了一个叫DeepHypergrah的库，里面涉及了很多和深度学习相关的内容，用到了pytorch、scipy、numpy之类啥啥啥，看的我一头雾水，想起之前给自己定了一个学习pytorch这一工具的目标，现在终
图像风格迁移
风格迁移指的是两个不同域中图像的转换，具体来说就是提供一张风格图像，将任意一张图像转化为这个风格，并尽可能保留原图像的内容
标签平滑（Label Smoothing）详解
标签平滑（Label smoothing），像L1、L2和dropout一样，是机器学习领域的一种正则化方法，通常用于分类问题，目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签，改善泛化能力差的问题。
openpose的一些个人理解
一直都是在做一些目标检测的研究工作，近期开始看一些有关姿态检测的内容，其中最经典的就是openpose这个框架，后面很多动作识别、姿态检测也大多是在该网络上进行改进，比如Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU 这篇论文，在原OpenPose基
深度学习模型部署全流程-模型部署
基于NCNN的模型部署
基于卷积神经网络CNN的图片分类实现——附代码
使用Matlab自带的深度学习工具箱构建卷积神经网络（CNN）进行图片分类，以识别并分类手写数字为例。首先将大量的图片数据导入；然后给不同种类的图片打上对应的分类的标签，划分为训练集和测试集；构建CNN网络其中包括3层2维卷积和3个池化层，全连接层及分类层；调整好输入输出格式对CNN进行训练及测试；
Attention UNet
Attention UNet论文解析 - 知乎Attention UNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1804.03999.pdf 代码地址： https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-NetworksAttention
GAN评价指标代码(FID、LPIPS、MS-SSIM)
GAN评价指标代码(FID、LPIPS、MS-SSIM写在前面FIDLPIPSMS-SSIM写在后面写在前面科研(毕业)需要，对GAN生成的图片要做定量评价，因此总结一些自己要用到的一些评价指标。FID官方链接：https://github.com/mseitzer/pytorch-fid步骤：（1
使用文心大模型ERNIE-ViLG生成图片
文心ERNIE-ViLG参数规模达到100亿，是目前为止全球最大规模中文跨模态生成模型，在文本生成图像、图像描述等跨模态生成任务上效果全球领先，在图文生成领域等数据集上取得最好效果。你可以输入一段文本描述以及生成风格，模型就会根据输入的内容自动创作出符合要求的图像。
