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最详细的YOLO-V5模型配置文件yaml结构理解
YOLO-V5模型配置文件yaml结构详解
pytorch2.0安装与体验
pytorch2.0 相对1.x进行了大版本更新，向下兼容！！！！通过官网阅读可知他最大的更新是torch.compile()，通过编译的方式，用一行代码实现模型的稳定加速。这个语句返回一个原来模型的引用，但是将forward函数编译成了一个更优化的版本。PyTorch 2.0 中支撑 torch.
目标检测--边框回归损失函数SIoU原理详解及代码实现
对目标检测边框回归的SIoU损失函数进行原理详解及代码实现
yolov7数据集格式用于目标识别与实例分割
解释yolov7目标识别与实例分割使用的数据集格式
经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
SENet论文（《Squeeze-and-Excitation Networks》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现
【YOLOV5-6.x讲解】数据增强方式介绍+代码实现
数据增强的作用：分割需要在像素级别进行标签标注，一些专业领域的图像标注，依赖于专业人士的知识素养，在数据集规模很小的情况，如何提高模型的表现力迁移学习：使得具有大量标注数据的源域帮助提升模型的训练效果数据增强 学习到空间的不变形，像素级别的不变形特征都有限，利用平移，缩放，旋转，改变色调值等方法，让
2021年电赛F题智能送药小车（国二）开源分享
2021电赛F题智能送药小车设计并制作智能送药小车，模拟完成在医院药房与病房间药品的送取作业。使用ArduinoMega2560主控，Openmv4 Plus作视觉处理。
数字图像处理-图像基础-复习总结
文章目录数字图像处理复习总结数字图像基础数字图像基础概念采样和量化非均匀采样与量化数字图像常见失真类型数字图像处理基础数字图像处理基本概念数字图像处理研究内容数字图像处理关键阶段数字图像处理应用图像质量评测像素的空间关系空域图像增强背景知识直方图概念灰度级变换（点处理）直方图处理（点处理）算数运算（
使用SimpleITK读取、保存、处理nii文件
目录前言nii格式读取nii成numpy格式将numpy格式保存成nii什么是origin、Direction、Spacing，以及如何设置它们示例重采样前言nii.gz格式是保存医学图像非常重要一种格式，下面来介绍一下如何使用SimpleITK这个包来处理nii文件。我们首先会介绍最简单的读取、保
深入理解ECAPA-TDNN——兼谈Res2Net、ASP统计池化、SENet、Batch Normalization
ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（Time Delay Neural Network）——兼谈x-vector网络结构。
详解Inception结构：从Inception v1到Xception
详细介绍了GoogLeNet中Inception模块网络结构的发展历程，包括了Inception v1，Inception v2，Inception v3，Inception v4，Xception结构及特点。
YOLO系列算法
目录YOLO系列算法yolo算法Yolo算法思想Yolo的网络结构网络输入网络输出7X7网格30维向量Yolo模型的训练训练样本的构建损失函数模型训练模型预测yolo总结yoloV2预测更准确（better）batch normalization使用高分辨率图像微调分类模型采用Anchor Boxe
毕业设计-基于深度学习的交通标识识别-opencv
毕业设计-基于深度学习的交通标识识别-opencv：随着汽车的普及率的提高，公路路况也变得复杂。因疏忽交通标识和错判 交通信号等因素造成了社会上交通事故许多不可逆的重大的人身伤害和严重财 产损失，交通标识在道路秩序和安全中起着重要作用。交通标识的作用包含丰 富的道路信息，可以及时将重要的交通信息传达
图像质量评价指标metrics：PSNR 、SSIM、LPIPS
是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价，由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个 区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。必须满足两张图像的size要完全
最新｜全新风格原创YOLOv7、YOLOv5和YOLOX网络结构解析图
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Ai绘画工具有哪些？推荐这7款效果惊艳的AI绘画神器
2022虽然不是ai绘图这项技术诞生的时间，但却是到目前为止最爆火出圈的绘图元年。AI绘图（AI painting）就是以文生图（text2image），属于跨模态生成（Cross-modal generation）的一种：指的是将一种模态（文本、图像、语音）转换成另一种模态，同时保持模态之间的语义
padding(卷积中的填充)
一个6x6的图像，3x3的卷积核，每一行卷积的过程类似，如图卷积核每走一步（第一个黑框到第一个绿框），输出一个像素。所以要计算卷积后图像的大小，需要知道图像大小及卷积核大小。(6-3)+1的结果为4，所以得到的卷积图像大小为4x4。公式为(图片大小 - 卷积核大小) + 1，这里的(图片大小 - 卷
YOLOv5、v7改进之二十六：改进特征融合网络PANet为ASFF自适应特征融合网络
在每个空间位置，将不同级别的特征自适应地融合在一起，例如：若某位置携带矛盾的信息，则这些特征将会被滤除，若某位置的特征带有更多的区分性线索，则这些特征将会被增强。解决问题：原YOLOv5模型特征融合网络为PANet，虽然较FPN能更好的融合不同尺度目标的特征，从而提升效果，但是还存在改进的空间，还有
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