DETR训练自己的数据集
DETR训练自己的数据集
YOLOv8——CV界的XGBoost
yolov8是ultralytics公司于2023年1月开源的anchor-free的最新目标检测算法框架。封装在ultralytics这个库中：https://github.com/ultralytics/ultralytics它具有以下优点：1，性能速度领先：借鉴了之前许多YOLO版本的tric
报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float
解决办法：这个是格式问题，希望的格式是double，但得到的是float。字面意思是这个，但是并不是非要把格式改成double，这个时候应该在出错的前面几处代码设个断点debug一下，我得到的结果是image、img_rgb都是tensor.unit8格式的，但程序所需要的是torch.float3
Mip-NeRF 360
Mip-NeRF360
基于自注意力机制的LSTM多变量负荷预测
在之前使用长短期记忆网络构建电力负荷预测模型的基础上，将自注意力机制 (Self-Attention)融入到负荷预测模型中。具体内容是是在LSTM层后面接Self-Attention层，在加入Self-Attention后，可以将负荷数据通过加权求和的方式进行处理，对负荷特征添加注意力权重，来突出负
视觉SLAM总结——SuperPoint / SuperGlue
视觉SLAM总结——super pixel/super clue/super map
GoogLenet网络详解
GoogLenet网络详解
TCIA (The Cancer Imaging Archive)--医学影像数据集
TCIA (The Cancer Imaging Archive)：是一个包含常见肿瘤（肺癌、前列腺癌等）医学图像及相应临床信息（治疗方案细节、基因、病理等）的大规模公用数据库，其影像模态包括MRI、CT等，图像格式均为DICOM，并且网站内数据在持续增加。它是癌症研究的医学图像的开放获取数据库。大
是否在业务中使用大语言模型？
但LLM究竟是什么，它们如何使你的企业受益?它只是一种炒作，还是会长期存在?
深度学习7:生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络 GAN 的基本原理大白话版本非大白话版本第一阶段：固定「判别器D」，训练「生成器G」第二阶段：固定「生成器G」，训练「判别器D」循环阶段一和阶段二GAN的优缺点10大典型的GAN算法GAN 的13种实际应用
使用卷积操作实现因子分解机
本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。
交叉熵简介
交叉熵（Cross Entropy）是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常被用作损失函数，用来衡量模型预测的结果与真实结果之间的差距。Hpq−i1∑npilogqi其中，pi表示真实分布中第i个事件发生的概率，qi表示模型预测分布中第i个事件发生的
BIT 变化检测模型复现 深度学习学习笔记 基于transformer结构的图像处理模型
transformer结构在遥感图像处理和计算机视觉当中展现出优势，BIT网络利用了transformer结构，这里是变化检测模型BIT复现过程，手把手教GitHub源码复现。包括数据结构解析、修改及环境配置，训练、预测过程报错及debug修改。利用pycharm进行代码debug。
AI时代,程序员需要焦虑吗?
ChatGPT 横空出世后，“AI 即将取代程序员” 的观点一度引发热议，至今尚未完全冷却。ChatGPT 是一种基于人工智能技术的对话生成系统，其受欢迎的程度在一定程度上说明了人们对于人工智能技术的兴趣和追求。但是，从目前的实际情况来看，人工智能技术还没有达到完全替代程序员的程度。首先，AI 技术
Fooocus：一个简单且功能强大的Stable Diffusion webUI
在这篇文章中，我们将介绍如何在本地和Colab上使用Fooocus
医学图像分割综述:U-Net系列
论文地址代码地址医学图像自动分割是医学领域的一个重要课题，也是计算机辅助诊断范式的一个重要对应。U-Net是最广泛的图像分割架构，由于其灵活性，优化的模块化设计，并在所有医学图像模式的成功。多年来，U-Net模型得到了学术界和工业界研究人员的极大关注。该网络的几个扩展已经被提出，以解决医疗任务所产生
利用Google Colab免费使用GPU服务器详细攻略
前言Google Colab是一个基于云端的免费Jupyter笔记本环境，可供用户创建、分享、运行Python代码和机器学习模型。
Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU
这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数
使用DiffusionDet训练自己的数据集（pascal-voc）
此贴建立在DiffusionDet和detectron2环境已经配置好（能跑通DiffusionDet的demo.py就行），之后再出这个手顺我没有跟着官方手顺建立软链接什么的，比较麻烦，我直接按照自己的习惯建的目录。
2023年的深度学习入门指南(6) - 在你的电脑上运行大模型
上一篇我们介绍了大模型的基础，自注意力机制以及其实现Transformer模块。因为Transformer被PyTorch和TensorFlow等框架所支持，所以我们只要能够配置好框架的GPU或者其他加速硬件的支持，就可以运行起来了。而想运行大模型，恐怕就没有这么容易了，很有可能你需要一台Linux
