神经网络Python实现（9行代码）
神经网络由输入层、输出层和之间若干层（一层或多层）隐含层构成，每一层可以有若干个节点。层与层之间节点的连接状态通过权重来体现。这9行代码就是把上图的1~4组数据作为训练集进行模型训练，不断地更新权重使其输出更接近训练集中给出的输出标签（标准答案），然后将最后一组数据当做测试集来检测模型的准确度，它最
tensorRT部署实战——yolov5
yolov5的onnx简化到trt推理
如何利用DGL官方库中的rgcn链接预测代码跑自己的数据集（如何在DGL库的链接预测数据集模块定义自己的数据集类）
如何利用DGL官方库中的rgcn链接预测代码跑自己的数据集（如何在DGL库的链接预测数据集模块定义自己的数据集类）
SE(Squeeze and Excitation)模块的理解以及代码实现
SEBlock并非一个完整的网络，而且一个子结构，可以嵌在其他分类或检测模型中。SEBlock的核心思想是通过网络根据loss去学习特征权重，使得有效的featuremap权重更大，无效或效果小的featuremap权重更小的方式去训练模型已达到更好的结果。当然，SEblock嵌在原有的一些分类网络
机器人抓取系列——CBAM注意力机制
注意力机制
YOLOv5-网络结构
1. 详细的网络结构图：https://oneflow-static.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/one-yolo/imgs/yolov5s.onnx.png通过export.py导出的onnx格式，并通过https://netron.app/网站导出的图片(模型导出将在
【项目问答】YOLOv5
Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。Yolov5s网络是Yolov5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。后面的3种都是在此基础上不断加深，不断加宽。网络结构：1、模型参数配置：【YOLOV5-5
MATLAB图像处理学习——图像的像素运算
在matlab当中，图像是以矩阵形式存放的，矩阵的每一个元素就是像素值，所以对图像进行运算就是对矩阵的运算。（包括点运算、图像的加减乘除运算及图像的逻辑运算或与非）
Depthwise 卷积 ，Pointwise 卷积与普通卷积的区别
1 普通卷积原理：普通卷积是，一个卷积核与input的所有通道都进行卷积，然后不同通道相同位置卷积后的结果再相加，如下图所示，：⾸先，每个通道内对应位置元素相乘再相加，最后计算所有通道的总和作为最终结果。卷积核的Channel通道数等于Input输⼊的通道数，Output输出的通道数等于卷积核的个数
【阅读笔记】多任务学习之MMoE(含代码实现)
本文作为自己阅读论文后的总结和思考，不涉及论文翻译和模型解读，适合大家阅读完论文后交流想法，文末含MMoE的Pytorch实现及Synthetic Data的生成代码。
自主导航与路径规划无人机研究现状
无人机自主飞行可简单地说成是指无人机在不同位置上怎样安全平稳地运动。在自主飞行技术层面上，可将其分解成4个问题：。1.What does the environment look like？2. Where am I？3. Where am I going？4. How do I get there
使用 ESP-DL 深度学习库基于 ESP32-S3 实现手势识别
用户基于乐鑫深度学习库 ESP-DL，能够在 ESP32-S3 上部署高性能的深度学习模型。
SIFT算法详解(附有完整代码)
说明：本文旨在给出SIFT 算法的具体实现，而在 SIFT 详解上只是做出简单介绍，在这里可以给大家推荐一篇好文：https://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424；结合这篇文章和下文的具体代码实现，我相信你能很快掌握并运用 SIFT 算法，加
度量学习——总结
传统方法User guide: contents — metric-learn 0.6.2 documentation深度学习基于深度学习的度量学习方法大都由两个部分组成：特征提取模块和距离度量模块。距离度量模块的任务是使同一类样本间的距离更靠近，而不同类样本间的距离更远离。这一模块更多的实现方法是
【深度强化学习】(7) SAC 模型解析，附Pytorch完整代码
Deepmind 提出的 SAC (Soft Actor Critic) 算法是一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法，适合于真实世界的机器人学习技能。SAC 算法的效率非常高，它解决了离散动作空间和连续性动作空间的强化学习问题。SAC 算法在以最大化未来累积奖励的基础上引入了最大熵的概念，加入熵
mlp原来是这么回事
mlp实际上就是一个拥有多层神经网络的所谓多层感知机，感知机都是用来分类的 由上图可知mlp最大的作用就是可以实现非线性的分类，而为什么可进行非线性分类，就是因为这个隐藏层进行了空间的转换，也就是我前一篇博客说的为了实现非线性必须要的操作。mlp缺点也挺多的，速度慢算一个，难怪nerf跑得这么慢
EfficientNet系列(1): EfficientNetV2网络详解
这篇论文是Google在2019年发表的文章。EfficientNet这篇论文，作者同时关于输入分辨率，网络深度，宽度对准确率的影响，在之前的文章中是单独增加图像分辨率或增加网络深度或单独增加网络的宽度，来试着提升网络的准确率。在EfficientNet这篇论文中，作者使用了网络搜索技术NAS去同时
yolox改进--添加Coordinate Attention模块（CVPR2021）
yolox改进--添加Coordinate Attention模块。Coordinate Attention Module，同SE、CBAM等模块一样，作为即插即用的注意力机制，在yolov5、yolox等轻量级网络中有着重要的作用。本文介绍的CAM+yolox在我的数据集上，mAP比不添加的时候提
因果推断1--基本方法介绍（个人笔记）
因果推断是基于统计学方法刻画变量之间的因果关系。
【真相】ChatGPT和OpenAI的API KEY
最近ChatGPT火出了圈，各种基于ChatGPT的应用层出不穷。然后github上各种基于ChatGPT的开源代码库也开始火热起来。
