【深度学习实践(四)】识别验证码
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【毕业设计】深度学习疲劳检测 驾驶行为检测 - python opencv cnn
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 **基于深度学习加驾驶疲劳与行为检测
深度学习测试安装labelimg
labelimg标注工具的安装和使用
【自然语言处理（NLP）】文本数据处理实践
【自然语言处理（NLP）】文本数据处理实践，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
深度学习100例-卷积神经网络（CNN）猴痘病识别 | 第45天
本文为内部限免文章（版权归K同学啊所有）参考本文所写记录性文章，请在文章开头注明以下内容，复制粘贴即可DL+45。
改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成
🚀YOLO Air：小白科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
CVPR 2022上人脸识别相关的论文分类整理
人脸识别是AI研究的一个重要的方向，CVPR 2022也有很多相关的论文，本篇文章将针对不同的应用分类进行整理，希望对你有帮助
你的模型是最好的还是最幸运的？选择最佳模型时如何避免随机性
对于数据科学家来说，知道模型选择中哪一部分是偶然发挥的作用是一项基本技能。在本文中，我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。
【手把手反内卷】开创全新AI多模态任务一视听分割：代码实践、优化教程（二）
代码实战，有手就行，反内卷，最新多模态
2022年8月的10篇论文推荐
10篇关于强化学习(RL)、缩放定律、信息检索、语言模型等的论文推荐
改进YOLOv5系列：7.改进DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS
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tqdm高级使用方法(类keras进度条)
在很多场景，我们希望对一个进度条标识其运行的内容()，同时也希望在进度条中增加一些信息，如模型训练的精度等。本文就将基于tqdm，在实际应用中充实进度条。
【深度学习前沿应用】图像风格迁移
【深度学习前沿应用】图像风格迁移，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
DALL·E-2是如何工作的以及部署自己的DALL·E模型
在本文中，我们将简单介绍DALL-E2是如何工作的，并且把DALL·E Mini生成的图像输入到其他图像处理模型(GLID-3-xl和SwinIR)中来提高生成图像的质量
【深度学习】笔记2-模型在测试集的准确率大于训练集
在模型训练过程中突然发现，模型的准确率在测试集上居然比在训练集上还要高。但是我们知道，我们训练模型的方式就是在训练集上最小化损失。因此，模型在训练集上有着更好的表现，才应该是正常的现象。那么，是什么导致了在测试集上准确率更高的现象呢？......
更简单的掩码图像建模框架SimMIM介绍和PyTorch代码实现
在本文中我们将探索一篇和MAE同期的工作：SimMIM，任何VIT都可以在大量未注释的数据上进行训练，并且可以很好地学习下游任务。
YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程
到底使用哪个完全看自己的选择和需求。我这里选择的是tag里面的稳定版本。前段时间感觉也是应接不暇了，先是美团技术团队提出来了yolov6，也就间隔一周的时间吧，yolov7就出来的，当然了，两者的优化思路是不一样的，可以根据自身的实际业务场景需求来进行选择即可，也未必说越新的模型就会越好。到这里，基
【深度学习实践（一）】安装TensorFlow
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【机器学习】数据科学基础——神经网络基础实验
【机器学习】数据科学基础——神经网络基础实验，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
8个常见的机器学习算法的计算复杂度总结
计算的复杂度是一个特定算法在运行时所消耗的计算资源(时间和空间)的度量。
