YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制
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fast-rcnn详解
FastR-CNN算法及训练过程R-CNN显著提升了目标检测算法的性能，但因为计算过于复杂，耗时很长，所以在实际的应用系统中，大都无法使用。经过分析可知，R-CNN的复杂性主要来自两个方面：一是需要针对大量的候选框分别进行计算；二是特征提取之后的分类器训练和位置回归，是几个独立步骤分别进行的。在训练
【目标检测-YOLO】YOLOv5-v5.0-yolov5s网络架构详解（第一篇）
源码：GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0由于YOLO v5 代码库在持续更新，如上图，有多个版本，每个版本的网络结构不尽相同。以下内容以 v5.0 为准，网络结构选用 yolov5s。为了方便画图和理解网络结构，选用可视化工具：Netron 网页版进行可视化， 然
全局平均池化/全局最大池化Pytorch实现：
全局池化与普通池化的区别在于“局部区域”和“全局”：普通池化根据滑动窗口以及步长以逐步计算局部区域的方式进行；而全局池化是分别对每个通道的所有元素进行计算，谓之全局池化。大大降低计算的参数量；没有需要学习的参数，可以更好的避免过拟合；更能体现输入的全局信息；拿一个简单的网络验证参数量下降（此处只计算
AI实战：用Transformer建立数值时间序列预测模型开源代码汇总
Transformer做数值时间序列预测
一点就分享系列（实践篇3-上篇）— 修改YOLOV5 之”魔刀小试“+ Trick心得分享+V5精髓部分源码解读
一点就分享系列（实践篇3—上篇）—“全网首发” 正确手法修改YOLOV5 魔刀小试+ Trick心得分享现在部署大热，而我觉得回归原理和源码更加重要！在检测领域YOLOV5肯定是大家的炼丹必备模型，收敛快，精度高都是其爱不释手的理由，各种魔改基础backone或者别的trcik也层出不穷，这里我自己
【数据集】目标检测常用数据集||权威数据--持续更新
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SwinIR实战：详细记录SwinIR的训练过程
SwinIR实战：详细记录SwinIR的训练过程。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.10257.pdf预训练模型下载：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR/releases训练代码下载：https://github.com/csz
有关optimizer.param_groups用法的示例分析
pytorch 1.11.0作为测试，param_groups用法探索`optimizer.param_groups`： 是一个list，其中的元素为字典；`optimizer.param_groups[0]`：长度为7的字典，包括['**params**', '**lr**', '**betas*
【深度学习】（四）目标检测——上篇
上一章介绍了图像分类，这一章来学习一下目标检测上篇。简单来说，需要得到图像中感兴趣目标的类别信息和位置信息，相比于分类问题，难度有所提升，对图像的描述更加具体。在计算机视觉众多的技术领域中，目标检测（Object Detection）也是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习复习
[ 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...
6款常见的无人机仿真开发平台（附超详细特点功能对比）
分享几款常见的无人机仿真平台！
基于kaggle数据集的猫狗识别(超详细版本)
基于kaggle数据集的猫狗识别(超详细版本)，包含利用数据增强生成器显示图像、利用数据增强生成器训练卷积神经网络，直接可实现编译的完整代码
最新CUDA环境配置教程(ubuntu 20.04 + cuda 11.7 + cuDNN 8.4)
ubuntu 20.04 CUDA 11.7 cuDNN 8.4 环境配置教程 ubuntu 20.04 CUDA 11.7 cuDNN 8.4 环境配置教程1.查看是否有合适的GPU2.查看系统版本,我用的是ubuntu 20.04:3.验证系统GCC版本:4.通过下面的地址下载安装包:这里奉劝各
（跨模态）AI作画——使用stable-diffusion生成图片
自从DallE问世以来，AI绘画越来越收到关注，从最初只能画出某些特征，到越来越逼近真实图片，并且可以利用prompt来指导生成图片的风格。前不久，stable-diffusion的v1-4版本终于开源，本文主要面向不熟悉huggingface的同学，介绍一下stable-diffusion如何使用
torch.nn.Parameter()函数的讲解和使用
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人工智能-深度学习-yolov3口罩佩戴识别
一.基础环境windows 10cuda 10.0python3.7.4tensorflow-gpu 1.14.0keras2.24numpy==1.16.5二.下载keras-yolo3代码从github上下载:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3代码解构如
【tensorflow】制作自己的数据集
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【YOLOv5】yolov5目标识别+DeepSort目标追踪
引言利用yolov5训练的目标识别模型，结合DeepSort实现目标追踪源码下载：（1）Yolov5_DeepSort_Pytorch (该源码下载下来的yolov5文件夹是空的，需要另外下载yolov5的源码)（2）yolov5实现步骤1 YOLO环境搭建+自定义模型训练1、参考【YOLOv5-5
