关于 FLOPS、FLOPs、参数量的相关计算
最近找到一些计算FLOPs的文章，奈何全是水文，讲都讲不清楚，完完全全的究极缝合怪。因此，这里准备彻底搞懂。
【算法】跑ORB-SLAM3遇到的问题、解决方法、效果展示（环境：Ubuntu18.04+ROS melodic）
文章目录一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4.4 not found2、问题：error: ‘slots_reference’ was not declared in this scope二、ORB-SLAM3 效果展示一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4
YOLOv5-v6.0学习笔记
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。YOLOv5在Conv模块中封装了三个功能：包括卷积(Conv2d)、Batch Normalization和激活函数，同时使用autopad(k, p)实现了padding的效果。其中YOLOv
对sklearn中transform()和fit_transform()的深入理解
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labelImg 使用以及安装教程---图像标注工具
目录 labelImg 使用教程LabelImg简介LabelImg用法步骤 (PascalVOC)步骤 (YOLO)创建预定义的类注释可视化热键验证图片设置困难识别对象如何重置设置实际操作相关和附加工具labelImg安装在gitbash的安装从源代码构建使用 Docker拓展roLabelImg
图像基本处理(灰度化)
从0开始的机器学习，图像的基本处理，灰度化以及二值化处理
ImageNet1K的下载与使用
ImageNet不用多说，它包含了非常多的图片，总共有2w多个分类，但是显然太多。所以一般更常用的是ImageNet1K数据集，该数据集包含1000个类别。
人工智能/虚拟现实技术的工程伦理分析：以电影《头号玩家》为例
本文聚焦于人工智能的一个争议点：人工智能的工程伦理问题，以电影《头号文件》为例，分析技术可能带来的工程伦理问题，与技术开发人员应有的思考。
【nn.LSTM详解】
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Diffusion Models：生成扩散模型
扩散模型（Diffusion Models）发表以来其实并没有收到太多的关注，因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解。不过最近这几年正在生成模型领域异军突起，当前最先进的两个文本生成图像——OpenAI 的 DALL·E 2和 Google 的 Imagen，都是基于扩散模型来完成的。...
机器学习中的数学——距离定义（二）：曼哈顿距离（Manhattan Distance）
曼哈顿距离是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。下图中红线代表曼哈顿距离，绿色代表欧氏距离，也就是直线距离，而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。曼哈顿距离在2维平面是两点在纵轴上的距离加上在横轴上的距离，即：d(x,y)=∣x1−y1∣+∣x2−y2∣d(x,
YOLO v5加入注意力机制、swin-head、解耦头部（回归源码）
YOLO v5 加入注意力机制、解耦头部和swin-head
图像分类方法总结
1. 图像分类问题描述图像分类问题是计算机视觉领域的基础问题，它的目的是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，实现最小的分类误差。具体任务要求是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。总体来说，对于单标签的图像分类问题，它可以分为跨物种语义级别的图像分类，子类细粒度图像分类，以及实例级图像分
kaggle注册以及数据集下载全流程
kaggle注册，数据集下载及常见问题
CosineAnnealingLR（余弦退火调整学习率）
这是一种学习率的调整方式。
Encoder-Decoder 模型架构详解
文章目录概述Seq2Seq（ Sequence-to-sequence ）Encoder-Decoder的缺陷Attention 机制的引入Transformer中的Encoder-Decoder概述Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型，而是一个通用的框架。Encoder 和
深度学习之bottleneck layer
一、bottleneck layery中文名称：瓶颈层。我初次接触也就是在残差网络中。一般在较深的网络中，如resnet101中使用。一般的结构如下：其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维度，主要目的是为了减少参数的数量，从而减少计算量，且在降维之后可以更加有效、直观地进行数据的训练和特
线性判别分析(LDA)详解
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、LDA简介二、数学原理（以二分类为例子）1、设定2、每一类的均值和方差3、目标函数4、目标函数的求解三、多分类LDA四、LDA用途与优缺点1、用途2、优点3、缺点五、LDA的python应
linux下载/解压ImageNet-1k数据集
linux下载/解压ImageNet-1k数据集
机器学习强基计划0-2：什么是机器学习？和AI有什么关系？
用最通俗的例子和语言解释什么是机器学习，接着介绍机器学习和人工智能的关系，机器学习的用途以及学习路线
