Stable Diffusion的入门介绍和使用教程
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，本文将介绍如何使用Stable Diffusion以及它具体工作的原理
TwoModalBERT进行角色分类
魔改模型，不一定有用，但很好玩
学习Transformer：自注意力与多头自注意力的原理及实现
自从Transformer[3]模型在NLP领域问世后，基于Transformer的深度学习模型性能逐渐在NLP和CV领域(Vision Transformer)取得了令人惊叹的提升。本文的主要目的是介绍经典Transformer模型和Vision Transformer的技术细节及基本原理，以方便
pytorch训练模型时出现nan原因整合
常见原因-1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结：1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来
BertTokenizer 使用方法
BertTokenizer 使用方法，BertTokenizer 函数详解，tokenizer使用方法
Transformer框架时间序列模型Informer内容与代码解读
Transformer框架时间序列模型Informer内容与代码解读。详细介绍概括了顶会论文AAAI‘21 Best Paper的核心内容。
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
Vision Transformer 论文 + 详解（ ViT ）
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超详细！手把手带你轻松用 MMSegmentation 跑语义分割数据集
本文主要讲解了数据集相关的内容，包括目前学术界主流的语义分割数据集在 MMSegmentation中的实现，以及如何用 MMSegmentation 跑自己的数据集。希望可以帮助大家快速上手使用 MMSegmentation 代码库进行实验。.........
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
【魔改YOLOv5-6.x（4）】结合EIoU、Alpha-IoU损失函数
文章目录前言EIoU论文简介加入YOLOv5Alpha-IoU论文简介加入YOLOv5References前言本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学，可以移步至：【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析想要尝试改进YOLOv5-6.1的同学，可以
GANs系列：DCGAN原理简介与基础GAN的区别对比
参考了DCGAN论文，对论文逐步解读，将论文精华部分进行了概括提取，包括原理、应用以及训练过程。在基础的生成式对抗神经网络的基础上，进一步介绍DCGAN深度卷积生成对抗神经网络。
Python 实现朴素贝叶斯代码演示
朴素贝叶斯可以细分为三种方法：分别是伯努利朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。下文就这三种方法进行详细讲解和演示。目录一、伯努利朴素贝叶斯方法1.1 例子解答1.1.1 代码：1.1.2 结果：二、高斯朴素贝叶斯方法2.1 解题2.1.1 代码：2.1.2 结果：2.2 检查高斯朴素贝叶斯
翻译: 详细图解Transformer多头自注意力机制 Attention Is All You Need
它们是用于计算和思考注意力的抽象概念。一旦你继续阅读下面的注意力是如何计算的，你就会知道几乎所有你需要知道的关于每个向量所扮演的角色。计算self-attention的第二步是计算一个分数。假设我们正在计算本例中第一个单词“Thinking”的自注意力。我们需要根据这个词对输入句子的每个词进行评分。
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
YOLOV5更换轻量级的backbone：mobilenetV2
如何更换YOLOV5的backbone
PyTorch常用5个抽样函数
在本文中，我们将介绍PyTorch中的常见抽样函数。抽样是一个统计过程，它从总体中提取一个子集，通过子集来研究整个总体。
语义分割系列15-UPerNet（pytorch实现）
本文介绍了UPerNet论文思想，介绍了UPerNet作者如何创建Multi-task数据集以及如何设计UPerNet网络和检测头来解决Multi-task任务。本文对于UPerNet语义分割部分的模型进行单独复现，所有代码基于pytorch框架，并在Camvid数据集上进行训练和测试。......
YOLOV5-断点训练/继续训练
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TransUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）
首先参考上一篇的训练过程，这是测试过程，需要用到训练过程的权重。1. TransUnet训练完毕之后，会生成权重文件（默认保存位置如下），snapshot_path为保存权重的路径。权重文件2. 修改test.py文件调整数据集路径。训练和测试时的图像设置相同大小。配置数据集相关信息。手动添加权重。
