分割网络损失函数总结！交叉熵，Focal loss，Dice，iou，TverskyLoss！
交叉熵损失，Focal loss, Dice, iou, Tverskyloss!
开发私有chatGPT（一）openai接口文档介绍
介绍概述OpenAI API 几乎可以应用于任何涉及理解或生成自然语言或代码的任务。我们提供一系列具有不同功率水平的型号，适用于不同的任务，并能够微调您自己的定制模型。这些模型可用于从内容生成到语义搜索和分类的所有内容。关键概念我们建议完成快速入门教程，通过动手的交互式示例熟悉关键概念。快速入门教程
并联四足机器人项目开源教程（五） --- 四足机器人相关书籍&论文研读
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Python - matplotlib - 决策曲线分析（Decision Curve Analysis）
Python绘制临床预测模型决策曲线，幼儿园级教程！有手就会！
AI实现艺术品自动生成？太牛了
什么是AI艺术家?本文介绍了AI艺术家的基本原理以及使用流程,为艺术创作带来新的概念,希望能得到大家的鼓励支持!
CLIP论文详解
CLIP算是在跨模态训练无监督中的开创性工作，作者在开头梳理了现在vision上的训练方式，从有监督的训练，到弱监督训练，再到最终的无监督训练。这样训练的好处在于可以避免的有监督的 categorical label的限制，具有zero-shot性质，极大的提升了模型的实用性能。这篇文章中作者提到早
【电子、电气、人工智能、图像处理、红外】EI会议（2023）
2023年EI会议，领域包括图像处理、电子信息、机械、光学、深度学习、计算机视觉等等
经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）
AlexNet（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）论文超详细解读。翻译＋总结
Yolov5--从模块解析到网络结构修改（添加注意力机制）
文章目录1.模块解析(common.py)01. Focus模块02. CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块2.为yolov5添加CBAM注意力机制最近在进行yolov5的二次开发，软件开发完毕后才想着对框架进行一些整理和进一步学习，以下将记录一些我的学习记录。
AUTOSAR基础篇之CanTsyn
你知道为什么需要进行时间同步吗？时间同步的应用场景有哪些呢？当前主流的时间同步方案有哪些吗？对于CAN 时间同步的协议又是怎样设计的呢？今天，我们来一起探索并回答这些问题。
MATLAB绘图合集：填充二维等高线图contourf
本文主要介绍等高线图绘制函数contourf的简单实用和一些基本操作例子
超像素(superpixel)——SLIC和深度学习法
用简单的语言描述超像素的形成原理，提供传统法SLIC和深度学习法学习超像素的具体数学过程和核心代码
机器学习--使用朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类
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OpenART mini使用教程
OpenART mini 是我们在 NXP 的 OpenART 套件的基础上，去除非视觉部分而制作出来的迷你版。虽说只是迷你版，但“麻雀虽小，五脏俱全”。OpenART mini 不仅可以很轻松的完成机器视觉（machine vision）应用，还可以完成 OpenMV 不能完成的神经网络模型的部署
Apollo学习笔记（1）：Ubantu20.04安装Apollo7.0
Ubantu20.04安装Apollo7.0完整版记录
AIGC最近很火，给大家推荐一个已经有1000位开发者使用的中文aigc开源模型，包括ai画图、ai聊天
这套模型是昆仑万维集团旗下的奇点智源公司开发的，它们在12月中旬开源，半个月的时间已经吸引了将近1000名使用者。
pytorch从零开始搭建神经网络
pytorch教程之nn.Sequential类详解——使用Sequential类来自定义顺序连接模型_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客_sequential类pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客_torch
信息熵是什么
信息熵是什么通过前两节的学习，我们对于决策树算法有了大体的认识，本节我们将从数学角度解析如何选择合适的“特征做为判别条件”，这里需要重点掌握“信息熵”的相关知识。信息熵这一概念由克劳德·香农于1948 年提出。香农是美国著名的数学家、信息论创始人，他提出的“信息熵”的概念，为信息论和数字通信奠定了基
语义分割之SegFormer分享
今年可以说是分割算法爆发的一年，首先Vit通过引入transform将ADE20K mIOU精度第一次刷到50%，超过了之前HRnet+OCR效果，然后再是Swin屠榜各大视觉任务，在分类，语义分割和实例分割都做到了SOTA，斩获ICCV2021的bset paper，然后Segformer有凭借对
目标检测: 一文读懂 YOLOX
论文：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.文章目录1 为什么提出YOLOX2 Y
