YOLOv5改进之YOLOv5+GSConv+Slim Neck
3、修改配置文件，将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv ，C3模块换为VoVGSCSP。将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv，C3模块换为VoVGSCSP。2、找到yolo.py文件里的parse_model函数，将类名加入进去，注意有
安装tensorflow的GPU版本（详细图文教程）--CUDA11.6的安装
TensorFlow是深度学习领域使用最为广泛的一个Google的开源软件库（最初由Google brain team进行开发的内部库，由于它的易用性Google决定把它开源出来）.采取数据流图，用于数值计算.节点——处理数据线——节点间的输入输出关系数据流图中的数据叫做tensor, 表示张量,
LabelImg（目标检测标注工具）的安装与使用教程
本篇文章主要是方便大家安装labelimg以及使用labelimg的一些小技巧，在目标检测上面，在标注图片上面，了解一些labelimg及其使用还是很有必要的。
R-CNN史上最全讲解
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SwinUnet官方代码训练自己数据集（单通道灰度图像的分割）
官方Swin-Unet代码训练自己的数据集
计算机视觉项目实战-驾驶员疲劳检测
上次博客我们讲到了如何定位人脸，并且在人脸上进行关键点定位。其中包括5点定位和68点定位等，在定位之后呢，我们就可以使用定位信息来做一些相关操作，例如闭眼检测，这里就可以应用到驾驶员的疲劳检测上，或者是经常使用电脑的人，不闭眼可能会导致眼睛干涩等。...
手把手教你用UNet做医学图像分割系统
兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入
Yolov5训练自己的数据集（详细完整版）
新版小白式手把手完整无坑版教程。从安装yolov5、视频转图片、标注图片开始，到详细说明如何训练自己的数据集，训练时间、出现的多种问题说明、训练可视化、检测效果。
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型大家好，这里是肆十二（dejahu），好几个月没有更新了，这两天看了一下关注量，突然多了1k多个朋友关注，想必都是大作业系列教程来的小伙伴。既然有这么多朋友关注这个大作业系列，并且也差不多到了毕设开题和大作业提交的时间了，那我直接就是一波更新。这期的内
YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制
YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制
【视觉SLAM14讲】【汇总】
第一讲东西少，就没记录【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第二讲初识SLAM】【SLAM基础知识】【linux下C++编译】【cmake基础使用】【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第三~四讲刚体运动、李群和李代数】【eigen3.3.4和pangolin安装，Sophus及fim的
fast-rcnn详解
FastR-CNN算法及训练过程R-CNN显著提升了目标检测算法的性能，但因为计算过于复杂，耗时很长，所以在实际的应用系统中，大都无法使用。经过分析可知，R-CNN的复杂性主要来自两个方面：一是需要针对大量的候选框分别进行计算；二是特征提取之后的分类器训练和位置回归，是几个独立步骤分别进行的。在训练
LSTM详解
LSTM详解文章目录LSTM详解改进记忆单元门控机制LSTM结构LSTM的计算过程遗忘门输入门更新记忆单元输出门通过LSTM循环单元，整个网络可以建立较长距离的时序依赖关系，以上公式可以简洁地描述为$$\begin{bmatrix}\tilde{c}_t \\o_t \\i_t \\f_t\end{
CUDA（10.2）＋PyTorch安装加配置 详细完整教程
CUDA安装PyTorch安装
情感计算——多模态情感识别
1. 情感是通过多种模态的形式进行表达的情感涉及主观经历、生理反应和行为反应；每个人都有自己的主观感受，身体会出现一系列的生理反应，并且通过表情、言语和肢体动作等行为方式表示情感；多模态情感识别就是通过这些生理反应和行为反应（即多模态信息）来识别和预测情感。2. 情感是通过多种模态的形式进行表达的人
【目标检测-YOLO】YOLOv5-v5.0-yolov5s网络架构详解（第一篇）
源码：GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0由于YOLO v5 代码库在持续更新，如上图，有多个版本，每个版本的网络结构不尽相同。以下内容以 v5.0 为准，网络结构选用 yolov5s。为了方便画图和理解网络结构，选用可视化工具：Netron 网页版进行可视化， 然
谷歌研究员走火入魔事件曝光：认为AI已具备人格，被罚带薪休假，聊天记录让网友San值狂掉...
梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI谷歌研究员被AI说服，认为它产生了意识。他写了一篇长达21页的调查报告上交公司，试图让高层认可AI的人格。领导驳回了他的请求，并给他安排了“带薪行政休假”。要知道在谷歌这几年带薪休假通常就是被解雇的前奏，公司会在这段时间做好解雇的法律准备，此前已有不
全局平均池化/全局最大池化Pytorch实现：
全局池化与普通池化的区别在于“局部区域”和“全局”：普通池化根据滑动窗口以及步长以逐步计算局部区域的方式进行；而全局池化是分别对每个通道的所有元素进行计算，谓之全局池化。大大降低计算的参数量；没有需要学习的参数，可以更好的避免过拟合；更能体现输入的全局信息；拿一个简单的网络验证参数量下降（此处只计算
AI实战：用Transformer建立数值时间序列预测模型开源代码汇总
Transformer做数值时间序列预测
Unity Rain Ai 插件的使用入门
利用Rain在Unity开发中完成基本的路径导航、障碍物规避、AI角色的视觉和听觉功能
