Pytorch实战笔记(1)——BiLSTM 实现情感分析
本文展示的是使用 Pytorch 构建一个 BiLSTM 来实现情感分析。本文的架构是第一章详细介绍 BiLSTM，第二章粗略介绍 BiLSTM（就是说如果你想快速上手可以跳过第一章），第三章是核心代码部分。
GAN系列之 pix2pixGAN 网络原理介绍以及论文解读
pix2pix GAN主要用于图像之间的转换，又称图像翻译。图像处理的很多问题都是将一张输入的图片转变为一张对应的输出图片，端到端的训练。 如果要根据每个问题设定一个特定的loss function 来让CNN去优化，通常都是训练CNN去缩小输入跟输出的欧氏距离，但这样通常会得到比较模糊的输出。
yolox+ByteTrack 自定义数据集训练
开的第一帖，就记录一下yolox+ByteTrack 自定义数据集训练吧！因为网上可找到的攻略太少！
常见三维表示方法
三维表示是机器视觉的一项关键技术，它能直观的反映物体的形状，与我们熟悉的二维表示相比，三维表示带有深度信息，因此有效的三维表示是实现三维模型重建、三维目标检测、场景语义分割等机器视觉任务的重要关键，在机器人、AR/VR、人机交互、遥感测绘等领域有着广泛的应用前景。
模型压缩（一）通道剪枝-BN层
通道剪枝
Mask RCNN详解
MaskR-CNN是对FasterR-CNN的直观扩展，网络的主干有RPN转换为主干网络为ResNet的添加了一个分支用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩模，与现有的用于分类和边界盒回归的分支并行（图1）。
计算模型的GFLOPs和参数量 & 举例VGG16和DETR
近期忙于写论文，分享一下论文中表格数据的计算方法。FLOPS：注意S是大写，是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒
用Cmake 编译OpenCV常见的错误
minGW32-make遇到的错误1：[ 37%] Linking CXX shared library …\bin\libopencv_core341.dllCMakeFiles\opencv_core.dir/objects.a: member CMakeFiles\opencv_core.di
PCL 点云配准衡量指标
PCL作为目前最为强大的点云库，内部存在有大量集成好的算法。而对于数据量大、非同源、含大量噪声且部分重叠的激光点云与影像重建点云，其稀疏程度、噪声程度等不同，非重叠区域的面积很大。真实场景的点云尤其是影像重建点云噪声较多，提取的法向量误差也很大，有的时候NDT和ICP并不能形成良好的匹配，这个时候我
AI遮天传 DL-多层感知机
本文介绍多层感知机，会先按照历史顺序介绍多层感知机诞生前的一些模型，后面介绍具体实现与其算法。
【Make YOLO Great Again】最终版本YOLOv1-v7全系列大解析（全网最详细汇总篇）
全网最详细YOLOv1-v7全系列大解析汇总篇
GPU软件抽象与硬件映射的理解（Grid、Block、Warp、Thread与SM、SP）
GPU软件抽象与硬件架构
MMLab
MMLabMMLab的主要研究方向：机器学习、强化学习、半监督/弱监督/自监督学习等方向的前沿方法和理论长视频理解、3D视觉、生成模型等的计算机视觉新兴方向物体检测、动作识别等核心方向的性能突破深度学习的创新应用探索，以及与医疗、社会科学、艺术创作等领域的交叉创新深度学习时代，算法与计算、系统框架、
ChatYuan元语AI: 类似ChatGPT功能型对话大模型 部署实践
元语智能开发团队训练了一个类似ChatGPT的功能型对话大模型ChatYuan.类似ChatGPT模型, 中文开源版,功能型对话大语言模型.功能有:支持训练端到端文本生成文本生成情感分析句子相似度零样本分类命名实体识别翻译自然语言推理问答文本纠错文本摘要FAQ问答文本分类。
自动驾驶感知——环境感知的基本概念
从工业1.0的机械化、2.0的电气化到3.0的机电一体化，汽车工业每次都发生重大变革；以CPS为标志的工业4.0时代，将使汽车在未来10 ～20年中发生革命性的变化.工业4.0时代，传统汽车产业正在迎来一场全新的技术变革，即 “新四化”：电动化(低碳化）、智能化、网联化及共享化，传统汽车企业面临新的
python3.7安装、Anaconda安装、更新驱动CUDA11.7、安装GPU版本的pytorch
python3.7安装、Anaconda安装、更新驱动CUDA11.7、安装GPU版本的pythorch
相机模型、相机标定及基于yolov5的单目测距实现
相机模型、相机标定及基于yolov5的单目测距实现1 前言2 相机模型及单目测距原理3 相机参数标定3.1 内参矩阵3.2 内参标定1 前言在摄像头成像过程中，物体反射的光线通过摄像头的凸透镜打在成像器件上，形成一张图片。这是一个三维物体转换为二维图像的过程。在这个过程中，丢失了物体的深度信息，所以
绝了，超越YOLOv7、v8,YOLOv6 v3.0正式发布
YOLOv6 全新版本v3.0正式发布！引入新的网络架构和训练方案，其中YOLOv6-S以484 FPS的速度达到45.0% AP，超过YOLOv5-S、YOLOv8-S，其代码刚刚开源。由于前段时间Ultralytics公司透露出V8的发布消息，美团也坐不住了，YOLO社区一直情绪高涨！随着中
智能计算之蚁群算法(ACO)介绍
1. 简介2. 基本思想3. 研究进展4. 基本流程（1）路径构建（2）信息素更新5. 应用举例6. 改进版6.1 精华蚂蚁系统6.2 基于排列的蚂蚁系6.3 最大最小蚂蚁系6.4 蚁群系统7. 参数设置编辑8. 练习题...
深度学习系列25：注意力机制
1. 从embedding到Encoder-Decoder1.1 Embedding首先需要用到embedding，把K维的0-1特征向量用k维的浮点数特征向量表示。直观代码如下：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import
