yolov5 训练结果解析
yolov5 训练结果解析在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图：一：weights包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型）二：confusion1：混淆矩阵：①：混淆矩阵是对分类问题的预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确
深度学习 简介
在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系：机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法
MAE详解
目录一、介绍二、网络结构1. encoder2. decoder3. LOSS三、实验全文参考：论文阅读笔记：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners_塔_Tass的博客-CSDN博客masked autoencoders(MAE)是hekai
（Note）优化器Adam的学习率设置
从统计的角度看，Adam的自适应原理也是根据统计对梯度进行修正，但依然离不开前面设置的学习率。如果学习率设置的过大，则会导致模型发散，造成收敛较慢或陷入局部最小值点，因为过大的学习率会在优化过程中跳过最优解或次优解。同时神经网络的损失函数基本不是凸函数，而梯度下降法这些优化方法主要针对的是凸函数，所
QGC地面站使用教程
文章目录前言一、前言QGC地面站版本：一、
深度强化学习-TD3算法原理与代码
引言Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient (TD3)是由Scott Fujimoto等人在Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法上改进得到的一种用于解决连续控制问题的在线(on-line)异策(
【人工智能】利用α-β搜索的博弈树算法编写一字棋游戏（QDU）
人工智能 α-β剪枝 博弈树 井字棋 青岛大学 QDU
计算机视觉教程3-1：全面详解图像边缘检测算法(附Python实战)
图像边缘检测算法种类繁多，本文系统梳理了图像边缘检测算法，并都附上了Python实战代码加深理解，便于二次开发
自然语言处理—文本分类综述/什么是文本分类
最近在学习文本分类，读了很多博主的文章，要么已经严重过时（还在一个劲介绍SVM、贝叶斯)，要么就是机器翻译的别人的英文论文，几乎看遍全文，竟然没有一篇能看的综述，花了一个月时间，参考了很多文献，特此写下此文。思维导图https://www.processon.com/mindmap/61888043
语义分割系列7-Attention Unet（pytorch实现）
本文介绍了AttentionUnet模型和其主要中心思想，并在pytorch框架上构建了Attention Unet模型，构建了Attention gate模块，在数据集Camvid上进行复现。
计算机视觉——相机标定
相机标定
关于 FLOPS、FLOPs、参数量的相关计算
最近找到一些计算FLOPs的文章，奈何全是水文，讲都讲不清楚，完完全全的究极缝合怪。因此，这里准备彻底搞懂。
【算法】跑ORB-SLAM3遇到的问题、解决方法、效果展示（环境：Ubuntu18.04+ROS melodic）
文章目录一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4.4 not found2、问题：error: ‘slots_reference’ was not declared in this scope二、ORB-SLAM3 效果展示一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4
YOLOv5-v6.0学习笔记
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。YOLOv5在Conv模块中封装了三个功能：包括卷积(Conv2d)、Batch Normalization和激活函数，同时使用autopad(k, p)实现了padding的效果。其中YOLOv
对sklearn中transform()和fit_transform()的深入理解
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labelImg 使用以及安装教程---图像标注工具
目录 labelImg 使用教程LabelImg简介LabelImg用法步骤 (PascalVOC)步骤 (YOLO)创建预定义的类注释可视化热键验证图片设置困难识别对象如何重置设置实际操作相关和附加工具labelImg安装在gitbash的安装从源代码构建使用 Docker拓展roLabelImg
图像基本处理(灰度化)
从0开始的机器学习，图像的基本处理，灰度化以及二值化处理
ImageNet1K的下载与使用
ImageNet不用多说，它包含了非常多的图片，总共有2w多个分类，但是显然太多。所以一般更常用的是ImageNet1K数据集，该数据集包含1000个类别。
人工智能/虚拟现实技术的工程伦理分析：以电影《头号玩家》为例
本文聚焦于人工智能的一个争议点：人工智能的工程伦理问题，以电影《头号文件》为例，分析技术可能带来的工程伦理问题，与技术开发人员应有的思考。
【nn.LSTM详解】
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