YOLOv5改进之七：损失函数改进
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效
史上最全学习率调整策略lr_scheduler
学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。
【swinUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）】
swinUnet官方代码测试自己的数据集
YOLOV7开源代码讲解--训练参数解释
本文章是对yolov7开源代码中训练部分的参数进行解释，方便在训练中更直观的理解，可以更换的使用各个功能，完成最终的“炼丹”
自注意力机制(Self-Attention)
自注意力机制
单目深度估计--深度学习篇
文章目录一：深度估计应用背景1.深度估计的定义2.深度估计的应用场景3.几种深度估计的方法4.使用深度学习估计的优缺点二：单目深度估计模型1.使用的数据集2.整体网络架构3.分模块解析Ⅰ：层级Ⅱ：ASPPⅢ：特征图减法操作Ⅳ：特征融合Ⅴ：Coarse-to-FineⅥ：权重参数预处理WS与pre_a
[ 注意力机制 ] 经典网络模型1——SENet 详解与复现
[ 注意力机制 ] 经典网络模型1——SENet 详解与复现1、Squeeze-and-Excitation Networks2、Squeeze-and-Excitation block3、SENet 详解4、SENet 复现Squeeze-and-Excitation Networks简称 SEN
【计算机视觉】新冠肺炎COVID-19 CT影片阳性检测，感染区域分割，肺部分割，智慧医疗实践，医疗影像处理示例
本次实验基于COVID-19 CT scans数据集，根据患者肺部的CT扫描分析，对患者COVID阳性还是阴性进行分类。如果患者Covid阳性，则这行肺部和感染区域的分割。实验还实现了交互性良好的可视化界面，更有助于医护人员对病情的快速筛查。
语义分割系列6-Unet++（pytorch实现）
本文介绍了Unet++网络，在pytorch框架上复现Unet++，并在Camvid数据集上进行训练。
anaconda安装教程-手把手教你安装
9.skip，不安装VScode，否则点击InstallMicrosoftVSCode。1.打开cmd，输入conda，出现如下所示，则安装成功。3.anaconda版本对应的python版本。1.打开浏览器输入anaconda镜像。2.打开anaconda安装包列表。10.点击finish，安装完
DCGAN理论讲解及代码实现
DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。DCGAN将GAN与CNN相结合，奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果的质量...
综述：计算机视觉中的通道注意力机制
综述：计算机视觉中的通道注意力机制这是一篇从数据域的角度，给注意力机制分为六类的综述，涵盖论文数量多。论文题目：Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.07624.pdf论文代码
免费GPU：九天•毕昇平台使用教程
深度学习非常依赖设备，训练模型就类似在“炼丹”，没有好的炼丹炉，想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型，只能是“望洋兴叹”。那么对于缺乏设备的“穷人”来说，有没有办法去白嫖免费的算力资源呢？经过我的调研，基本有以下三种途径：谷歌的Colab谷歌的Colab可能不少人都用
YOLOv5+姿态估计HRnet与SimDR检测视频中的人体关键点
一、前言由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRne
tensorflow安装步骤（CPU版本，Anaconda环境下，Windows10）
本文主要讲述了在Anaconda环境下，CPU版本tensorflow2.3.0的安装步骤，Windows10系统中Anaconda的安装步骤可以阅读此篇博客：用Anaconda安装TensorFlow(Windows10)本文分为两大部分：一、TensorFlow2.3.0安装步骤二、对Tenso
使用CycleGAN训练自己制作的数据集，通俗教程，快速上手
总结了使用**CycleGAN**训练自己制作的数据集，这里的教程例子主要就是官网给出的斑马变马，马变斑马，两个不同域之间的相互转换。教程中提供了官网给的源码包和我自己调试优化好的源码包，大家根据自己的情况下载使用，推荐学习者下载我提供的源码包，可以少走一些弯路，按照我的教程，能较快上手训练使用..
Transformers 库的基本使用
本内容主要介绍 Transformers 库 的基本使用。
《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoU
汇总IoU发展历程，建议收藏！
浅谈GCN
浅谈GCN
自编码器(Auto-Encoder)
一、自编码器原理自编码器算法属于自监督学习范畴，如果算法把x作为监督信号来学习，这里算法称为自监督学习(Self-supervised Learning)在监督学习中神经网络的功能:。是输入的特征向量长度，是网络输出的向量长度。对于分类问题，网络模型通过把长度为输入特征向量????变换到长度为的输出
