Yolov5 计算访存量MAC与计算量FLOPS
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通过百度文心一言大模型作画尝鲜，感受国产ChatGPT的“狂飙”
3月16日下午，百度于北京总部召开新闻发布会，主题围绕新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏，百度首席技术官王海峰出席，并展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个使用场景中的综合能力。咱们通过代码调用实现AI作画的功能，可以看
用YOLOv8推荐的Roboflow工具来训练自己的数据集
总而言之，Roboflow是一种非常有用的工具，它提供了一种简单的方式来调整训练数据，使其能够更好地适应YOLOv8的要求，帮助我们更轻松地准备YOLO v8所需的训练数据。用验证后的训练集模型预测新数据，需要先收集和我们的数据集相关的同类型图片，做成新的文件夹，图片大小和格式保持与之前的数据集图片
Python 人脸识别系统
简介人脸识别不同于人脸检测。在人脸检测中，我们只检测了人脸的位置，在人脸识别任务中，我们识别了人的身份。本文重点介绍使用库 face_recognition 实现人脸识别，该库基于深度学习技术，并承诺使用单个训练图像的准确率超过 96%。识别系统用例寻找失踪者识别社交媒体上的帐户识别汽车中的驾驶员考
【自然语言处理】【ChatGPT系列】Chain of Thought：从大模型中引导出推理能力
语言模型为自然语言处理带来了革命，而扩大语言模型规模可以提高下游任务效果、样本效率等一系列的好处。然而，单纯扩大语言模型的尺寸并不能够使算术、常识和符号推理获得更好的表现。文本尝试使用简单的方法来解锁大规模语言模型的推理能力，该方法主要来自于两个想法：(1) 算术推理能够从自然语言论据中受益，从
ChatGPT OpenAI 人工智能语言处理工具
ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。ChatG
深度学习之图像分类（十八）-- Vision Transformer(ViT)网络详解
深度学习之图像分类（十八）Vision Transformer(ViT)网络详解目录深度学习之图像分类（十八）Vision Transformer(ViT)网络详解1. 前言2. ViT 模型架构2.1 Embedding 层2.2 Transformer Encoder 层2.3 MLP Head
使用 Diffusers 通过 DreamBooth来训练 Stable Diffusion
介绍我们的发现和一些小技巧来帮助你在用 DreamBooth 微调 Stable Diffusion 的时候提升结果。
ViT: Vision transformer的cls token作用？
一文普及ViT: Vision transformer的cls token作用？够全面
一天学会应用GAN扩充数据集（pytorch）
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、GAN是什么？二、实现1.总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内
踩坑总结！Windows系统安装CUDA、cuDNN
windows系统安装CUDA和cuDNN
【实体识别】深入浅出讲解命名实体识别（介绍、常用算法）
命名实体识别（Named Entity Recognition, 简称NER）（也称为实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在将文本中的命名实体定位并分类为预先定义的类别，如人员、组织、位置、时间表达式、数量、货币值、百分比等。命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一， 目的
【YOLO系列】YOLOv5、YOLOX、YOOv6、YOLOv7网络模型结构
YOLOv5、YOLOX、YOLOv6、YOLOv7模型结构图
利用pytorch 模型载入部分权重
本文介绍如何在pytorch中载入模型的部分权重第1个常见的问题: 在分类网络中，当载入的预训练权重的全连接层与我们自己实例化模型的节点个数不一样时，该如何载入？比如在花卉数据集分类时只有5类，所以最后一层全连接层节点个数为5，但是我们载入的预训练权重是针对ImageNet-1k的权重,它的全连接层
Opencv（C++）系列学习---opencv_contrib安装
本文简单介绍了opencv_contrib的作用，已经配置过程。
深度残差网络（ResNet）之ResNet34的实现和个人浅见
残差网络是由来自Microsoft Research的4位学者提出的卷积神经网络，在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜。 **残差网络的特
基于pytorch使用LSTM进行文本情感分析
下载链接项目中使用的模型是LSTM，在模型中我们定义了三个组件，分别是embedding层，lstm层和全连接层。Embedding层：将每个词生成对应的嵌入向量，就是利用一个连续型向量来表示每个词Lstm层：提取语句中的语义信息Linear层：将结果映射成2大小用于二分类，即正反面的概率注意：在L
图像超分综述:超长文一网打尽图像超分的前世今生 (附核心代码)
图像超分的目的是提高图像的分辨率，同时丰富图像的纹理细节。本文总结整理在图像超分领域经典算法的创新点以及意义，同时指出当下图像超分的困境和未来，欢迎大家前来阅读收藏。本文全部观点受个人能力水平限制如有偏差还请指正。...
Pytorch中torch.sort()和torch.argsort()函数解析
torch.sort()，如下图所示：输入input，在dim维进行排序，默认是dim=-1对最后一维进行排序，descending表示是否按降序排,默认为False，输出排序后的值以及对应值在原输入imput中的下标3.1 dim = -1 表示对每行中的元素进行升序排序，descending=F
SE注意力机制
卷积神经网络（CNN）的核心构建块是卷积算子，它使网络能够通过融合每个层的局部感受野内的空间和通道信息来构建信息特征。大量的先前研究已经调查了这种关系的空间成分，试图通过增强整个特征层次的空间编码质量来增强CNN的代表能力。在这项工作中，我们转而关注信道关系，并提出了一种新的架构单元，我们称之为“挤
