一些关于Yolov5的改进点及实验结果(新增YOLOv5网络结构图)
公开了个人实验数据及配置文件代码
深度学习之BP神经网络
算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。基本结构如图：其主要包含三部分（由左到右）1：输入层：输入数据2：隐含层：输入与输出之间的数据分析加工厂，通过各种参数（权重，偏差值）以及激活函数等其他数据处理方法与两边建立联
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.11]主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3
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
手把手带你Yolov5 (v6.x)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention原理图）(新增8种)
Yolov5 (v6.x)添加注意力机制教程（并附上30多种顶会Attention原理图）2022/10/30新增8种源码，完美适配YOLO系列算法🍀
【图像分类数据集】非常全面实用的垃圾分类图片数据集共享
数据集获取不易，听闻国外开源精神非常盛行，那么我开个数据集不过分吧？整体数据集质量非常的不错，放眼全网这么好的数据集恐怕并不多见。
计算机视觉项目-实时目标追踪
目标追踪技术对于民生、社会的发展以及国家军事能力的壮大都具有重要的意义。它不仅仅可以应用到体育赛事当中目标的捕捉，还可以应用到交通上，比如实时监测车辆是否超速等！对于国家的军事也具有一定的意义，比如说导弹识别目标等方向。所以说实时目标追踪技术对于整个社会来说都是非常重要的！目前被应用的比较多的，而且
基于pyskl的poseC3D训练自己的数据集
基于骨骼点的视频目标识别
【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现
ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现
阿里云天池大赛赛题（机器学习）——天猫用户重复购买预测（完整代码）
阿里云天池大赛赛题（机器学习）——天猫用户重复购买预测 完整代码!
【机器学习】Logistic 分类回归算法 （二元分类 & 多元分类）
一、线性回归能用于分类吗？二、二元分类2.1假设函数2.1.1例子一2.1.2例子二2.2拟合logistic回归参数\thetaθ三、logistic代价函数3.1 y = 1的图像3.2 y = 0的图像四、 代价函数与梯度下降4.1 线性回归与logistic回归的梯度下降规则相同吗？五、高级
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.7]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
【机器学习】数据增强(Data Augmentation)
文章目录一、引言 - 背景二、为什么需要数据增强？三、什么是数据增强？定义分类四、有监督的数据增强1. 单样本数据增强（1）几何变换类（2）颜色变换类2. 多样本数据增强(1) SMOTE(2) SamplePairing(3) mixup五、无监督的数据增强1. GAN2.Conditional
[ 注意力机制 ] 经典网络模型3——ECANet 详解与复现
[ 注意力机制 ] 经典网络模型3——ECANet 详解与复现1、Efficient Channel Attention Module2、ECANet 详解3、ECANet 复现简称 ``ECA``，2020年 提出的一种 ``高效通道注意力(ECA)模块`` ；该模块只涉及少数几个 参数，但具有明
常用的激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU等）
目录一、激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸 1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题 三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky ReLU5.ELU6.softmax7.Swish 激活函数 (Activatio
人工智能--遗传算法求解TSP问题
文章目录前言一、遗传算法的概念遗传算法（Genetic Algorithm, GA）：二、解决的问题对象三、 程序步骤1.针对TSP问题，确定编码2.针对TSP问题，适应度函数可定义为3.针对TSP问题，确定交叉规则对于采用整数编码表示的染色体，可以有以下交叉规则：(1)顺序交叉法（Order Cr
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
去噪扩散概率模型（DDPM）的简单理解
扩散模型最近在图像生成领域取得了巨大的成功，类似 OpenAI 的DALL-E 2，Google 的Imagen，以及 Stability AI 最近发行的能够达到商业级绘画目的的等，都是基于扩散模型来进行图像生成的。本文对知乎上各位大佬对于扩散模型（特别是 DDPM）的讲解进行了融合，带领大家深入
机器学习笔记 - 什么是高斯混合模型(GMM)？
高斯混合模型 (GMM) 是一种机器学习算法。它们用于根据概率分布将数据分类为不同的类别。高斯混合模型可用于许多不同的领域，包括金融、营销等等！这里要对高斯混合模型进行介绍以及真实世界的示例、它们的作用以及何时应该使用GMM。高斯混合模型 (GMM) 是一个概率概念，用于对真实世界的数据集进行建模。
自注意力机制(Self-Attention)
自注意力机制
利用LSTM实现预测时间序列（股票预测）
目录1、作者介绍2、tushare 简介3、LSTM简介3.1 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks)3.2 LSTM网络3.2.1 LSTM的核心思想3.2.2 一步一步理解LSTM4 代码实现4.1 导入相关资源包4.2 定义模型结构4.3 制作数据集4.4 模型
