yolov7损失函数源码解析（一句一句解析，）
自己做的笔记而已，仅供参考。
通过公式和源码解析 DETR 中的损失函数 & 匈牙利算法（二分图匹配）
DETR在单次通过解码器时推断一个固定大小的有N个预测的集合，其中N被设置为显著大于图像中典型的物体数量。所有真实框中的每一个框和所有预测框进行匹配，损失值最小的预测框为该真实框的最佳匹配框，当所有真实框遍历完毕后，得到所有唯一匹配的框。完成最优分配，假设有六位老师和六种课程，通过匈牙利算法进行匹配
知识蒸馏算法和代码（Pytorch）笔记分享，一个必须要了解的算法
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DC-UNet：重新思考UNet架构和双通道高效CNN医学图像
DC-UNet
【论文笔记】—低照度图像增强—Supervised—RetinexNet—2018-BMVC
【题目】：Deep retinex decomposition for low-light enhancement 本文提出用自己制作的弱光/正常光图像对的弱光数据集LOL数据集，利用Retinex理论中的不同光照下的图片反射率是相同的这一特点让其共享反射率，通过一个分解网络和一个增强网络对低照度
bert-bilstm-crf提升NER模型效果的方法
在使用bert或者其它预训练模型进行微调，下接其它具体任务相关的模块时，会面临这样一个问题，bert由于已经进行了预训练，参数已经达到了一个较好的水平，如果要保持其不会降低，学习率就不能太大，而下接结构是从零开始训练，用小的学习率训练不仅学习慢，而且也很难与BERT本体训练同步。如果学习率过小，梯度
2022 CVPR 三维人体重建相关论文汇总（3D Human Reconstruction）
本文总结了CVPR2022中关于三维人体重建的相关论文其中包括3D Clothed Human Reconstruction、Human Performance Capture、Human Mesh Recovery等相关方向的文章！
ML Visuals-神经网络画图神器
主题背景总的来说，ML visuals为我们提供了使用PPT绘图来描述深度学习模型结构的众多组件，有兴趣的小伙伴可以马上试着用它来搭建一些经典的模型（ViT、ResNeXt、DERT······）来练练手鸭！
MMdetection之train.py源码详解
目录一、tools/train.py二、源码详解三、核心函数详解（一）build_detector（mmdet/models/builder.py）（二）build_dataset（mmdet/datasets/builder）（三）train_detector（mmdet/apis/train.p
深度学习之GPU显存与利用率 浅析小结
首先就一笔带过说一下GPU的重要性吧，以Pytorch为例，就是使用CUDA，cuDNN对深度学习的模型推理时执行的各种计算转换为矩阵乘法进行加速，来达到从猴年马月的运行，到现在几十成百倍的提速。至于我们爱之深恨之切的显存呢，以数据读取时GPU运行内存的变化作为参考，具体实现机制一般是通过worke
基于骨骼关键点的动作识别（OpenMMlab学习笔记，附PYSKL相关代码演示）
主题为关于骨骼关键点的动作识别，记录了基于GCN的技术路线ST-GCN++，基于2D-CNN的技术路线PoTion，基于3D-CNN的解决方案PoseC3D。最终使用OpenMMlab新开发的骨骼动作识别代码库PYSKL进行相关演示。
什么是相机标定
相机标定是指借助标定板来计算单个或多个相机的内参、外参和镜头畸变参数。
OpenCV这么简单为啥不学——1.5、解决putText中文乱码问题
OpenCV这么简单为啥不学——1.5、解决putText中文乱码问题前言putText中文乱码问题putText中文乱码解决方案中文实例总结
PYTORCH学习（3）：多维tensors求余弦相似度和欧氏距离
多维tensors求余弦相似度和欧氏距离
优化器(Optimizer)（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）
文章目录3.1、传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)3.1.1 一维梯度下降3.1.2 多维梯度下降3.2、动量(Momentum)3.3、AdaGrad算法3.4、RMSProp算法3.5、Adam算法优化器在机器学习、深度学习中往往起着举足轻重的作用，同一个模型，因选择不同的优化器，性
深度学习知识点简单概述【更新中】
人工神经网络(英语:Artificial Neural Network，ANN)，简称神经网络(Neural Network,NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计或近似。ps：和其他机器学习方法一样，神经网络已经被用于
python机器人编程——差速机器人小车的控制，控制模型、轨迹跟踪，轨迹规划、自动泊车（上）
本篇我们依然试着用一些浅显的数学知识，来研究和实现一下常用机器人小车（如AGV）的控制，这里的小车我们先选用二轮驱动的差速小车，即通过两个驱动轮的转速控制实现所有想要的运动。我们会首先对这类小车的运动原理进行一些分析，并通过分析得出的数学步骤，用python去实现机器人小车的正向控制算法、反向控制算
基于知识图谱的智能问答
基于neo4j的知识图谱智能问答；采用JointBERT完成意图识别、实体识别、属性识别；用GrapthSAGE图神经网络完成失信行为预测
K210学习笔记——MaixHub在线训练模型(新版)
最近sipeed推出了新版的maixhub在线训练平台，因为前端时间比较忙没有时间来体验新版的功能，最近闲下来后赶忙来体验一下。新版maixhub对浏览器有要求的，比如不支持qq浏览器，推荐使用Chrome、MicrosoftEdge、Firefox、Safari等浏览器。点击这里跳转新版maixh
深度学习面试基础--BN层
深度学习中BN层的相关介绍
