FPN细节剖析以及pytorch代码实现
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[ 数据集 ] VOC 2012 数据集介绍
[ 数据集 ] VOC 2012 数据集介绍VOC 2012它从根本上说是一个有监督的学习问题，提供了一组标记图像的训练集；包括二十个对象类别：Person、Animal、Vehicle、Indoor；有三个主要的对象识别竞赛：分类、检测和分割；VOC 2012 文件夹介绍1）Annotations
模型初始化与随机种子——Pytorch 炼丹技巧（随手记）
模型参数的默认初始化方式和自定义初始化方式，以及通过设置随机种子让每次实验的模型初始化参数保持一致
tf-idf原理 & TfidfVectorizer参数详解及实战
tf-idf作为文体特征提取的常用统计方法之一，适合用于文本分类任务，本文从原理、参数详解及实战全方位详解tf-idf，掌握本篇即可轻松上手并用于文本数据分类。tf 表示（某单词在某文本中的出现次数/该文本中所有词的词数），idf表示（语料库中包含某单词的文本数、的倒数、取log），tf-idf则表
Python将语音识别成文字
theme: orange持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 ???? 个人主页：@青Cheng序员石头 在本教程中，我们将学习如何将语音或音频文件转换为文本格式,此处主要是用Python相关库完成功能。语音识别介绍Python支持许
实战 | 用Python 和 OpenCV搭建老人跌倒智能监测系统 (步骤 + 源码)
由于我们将根据我们使用 OpenCV 获得的角度和坐标来假设一个人是在行走还是跌倒在地上，因此，我们必须计算角度，最简单的方法是定义一个函数，然后调用它在程序中。
python端使用opencv的GPU读取视频的小记
在python种使用GPU读取视频，以及GpuMat的拼接操作。
ResUnet++
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【朝夕教育】2023年03月 其他-运动控制和机器视觉面试题（34道）
运动控制是指“控制移动”之意。其代表可以举出利用各种电机进行位置控制等。电能附加给电机，使电机工作，转换为动能。这项技术作为机床、机械手控制、半导体制造装置、注塑成型机、数字家电检查装置等的核心，发挥着巨大的作用，在这一领域的设备投资近年来大幅增长。 马尔计算视觉理论包含二个主要观点
ChatGPT写程序如何？
ChatGPT最近挺火的，据说还能写程序，感到有些惊讶。于是在使用ChatGPT有一周左右后，分享一下用它写程序的效果如何。
训练自己的GPT2-Chinese模型
基于GPT2-Chinese训练中文文本模型
【OpenCV--模板匹配】
模板匹配就是在给定的图片中，查找和模板最相似的区域，算法的输入包括模板和图片，通过不断移动模板图片，计算其与图片对应区域匹配度，将匹配度最高区域选择为最终结果。
UNet - 预测数据predict(多个图像的分割)
目录1. 介绍2. predict 预测分割图片3. 结果展示4. 完整代码之前已经将unet的网络模块、dataset数据加载和train训练数据已经解决了，这次要将unet网络去分割图像，下面是之前的链接unet 网络：UNet - unet网络dataset 数据处理：UNet - 数据加载
基于OpenCV的图片和视频人脸识别
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，基于OpenCV的图片和视频人脸识别。介绍Haar的概念，以及如何对图片和视频中进行人脸检测，以及如何训练我们自己的模型，并在自己的模型下进行人脸识别。
使用 PatchCore 进行图像异常检测
我们已经介绍了 PatchCore 的关键概念，并将其应用于医学影像数据集。即使数据集非常有限，我们也看到了一些非常有希望的结果。一般来说，如果您有一个用例，其中正常数据很容易获取但异常数据很昂贵（甚至是先验未知的），anomalib 可能是一个值得考虑的好工具。相关代码与数据集下载：欢迎关注公众号
ChatGPT和一群程序员的对话，甚至出现橙色警报
ChatGPT和一群程序员的对话
吴恩达机器学习课程资源（笔记、中英文字幕视频、课后作业，提供百度云镜像！）
课程，可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程，作者在github开源了吴恩达机器学习个人笔记，用python复现了课程作业，成为热门项目，star数达到11671+。由于某种原因，国内用户访问github非常慢，下载资源经常失败，于是，为方便读者，我们把github内容做成镜像文件予以发布，针对非
stable diffusion插件controlnet的详细讲解以及用法说明
controlnet是基于只能绘画AI-stable diffusion推出的一款功能强大的插件，它为文生图功能引入了新的控制方式，可以额外控制人物的具体姿势，景深，线稿上色等等，可以更稳定的控制画面。
Dropout的深入理解（基础介绍、模型描述、原理深入、代码实现以及变种）
深度神经网络包含多个非线性隐藏层，这使得它们有强大的表现力，可以学习输入和输出之间非常复杂的关系。但是在训练数据有限的情况下，深度神经网络很容易过度学习造成过拟合，过拟合是深度神经网络的一个非常严重的问题，此外，神经网络越大，训练速度越慢，Dropout可以通过在训练神经网络期间随机丢弃单元来防止过
DINO 论文精度，并解析其模型结构 & DETR 的变体
截止2022年7月25日，DINO是目标检测的SOTA。本人根据源码的复现感受和DINO论文的精读心得，撰写本篇博客，希望对你有所帮助。DINO(DETR with Improved deNoising anchOr boxes)，一款最先进的端到端对象检测器。对比的去噪训练方式；用于锚点初始化的混
