Faster R-CNN遇到的所有坑及解决方法
Faster RCNN
神经网络常见评价指标超详细介绍（ROC曲线、AUC指标、AUROC）
ROC曲线：接受者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve）。ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。从 (0, 0) 到 (1,1) 的对角线将ROC空间划分为左上／右下两个区域，在这条线的以上的点代表了一
智能算法之遗传算法
众所周知传统的五大类的算法设计是最基础需要掌握的，算法前沿的知识，比如智能优化算法、大数据背景下的算法设计分析和普通的算法设计分析有没有区别，怎么去做。智能优化算法已经演化出很多了，以遗传算法为例，本文从遗传算法的概念、特点、发展历程和应用来介绍。给种群设置一个适应性设置，适应度函数，在优化问题，做
如何计算LSTM层中的参数数量
长短期记忆网络（通常称为“ LSTM”）是一种特殊的RNN，经过精心设计LSTM能够学习长期的依赖
关于数仓的DWD层的讲解和拉链表讲解以及进行JOIN优化
在数仓的构建DWD层的时候有些数据需要去转化成拉链表来经行处理所以在今天我会着重讲解拉链表的使用以及在DWB JOIN表的时候进行的优化防止数据倾斜
Vulcanexus机器人操作系统ROS2一站式工具集（Galactic+Humble）
什么是Vulcanexus？Vulcanexus 是用于开发机器人应用程序的开源软件堆栈。 它提供了各种库和工具，用于轻松和个性化地配置机器人项目。 Vulcanexus 是一个一体化的 ROS 2 工具集，可确保固定的 DDS 中间件、Fast DDS，并包括选定的组件以提供优化的机器人开发。还在
PyTorch-LSTM时间序列预测中如何预测真正的未来值
PyTorch-LSTM时间序列预测中如何预测真正的未来值
宋朝名画“虎戴VR”，在外网火了
金磊 Alex 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI谁能曾想，宋朝的老虎们，有一天能在国外被玩儿火了。事情是这样的。前不久谷歌不是出了个AI创作神器Imagen嘛。只要你给一句话，它就能生成符合语意的图片。然后脑洞大开的国外网友们，不按套路地给Imagen出了道题：给宋代的东方老虎佩戴VR。
YOLOX网络结构详解
在之前文章中我们已经聊过YOLO v5了，今天我们再来聊聊YOLOX。YOLOX是旷视科技在2021年发表的一篇文章，当时主要对标的网络就是很火的YOLO v5，如果对YOLO v5不了解的可以看下我之前的文章。那么在YOLOX中引入了当年的哪些黑科技呢，简单总结主要有三点，decoupled he
人工智能-关于CV的这些简单操作你真的都会了吗？
🎉作者简介：👓目前在读计算机研究生。主要研究方向是人工智能和群智能算法方向。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、计算机视觉（OpenCV）、群智能算法。然后正在学习深度学习的相关内容。以后可能会涉及到网络安全相关领域，毕竟这是每一个学习计算机的梦想嘛！👓📝目前更新：🎯目前已经更新了关于
卷积神经网络中的傅里叶变换：1024x1024 的傅里叶卷积
本文介绍了卷积和DFT背后的数学理论，通过观察不同的光谱获得了一些想发，并且通过TensorFlow进行了实现，并验证了结果的正确性。
模拟退火算法求解TSP问题(python)
旅行商问题大家都应该非常熟悉了，解法也很多，比如贪婪算法、Dijkstra算法等等，本文参考《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》中第19章的内容，利用模拟退火算法求解TSP问题并给出了python实现版本TSP问题描述如下：关于模拟退火算法的原理，书籍和文章均比较多，这里就不再赘述，大家
pytroch深度学习——transforms的使用
按住Ctrl查看transforms的源码可以知道，transforms就是一个python文件，里面定义了很多类，每一个类都是一个工具在结构那里，可以看到有很多的类通过ToTensor来学习transforms如何使用以及为什么使用tensor数据类型比如ToTensor的使用:为什么需要tens
Yolov5如何更换BiFPN?
Yolov5更换BiFPN结构
批量处理更香啊，Python 可轻松制作图文并茂的 PDF 报告
大家好，reportlab 是 Python 的一个非常棒的标准库，它可以画图、画表格、编辑文字，可以输出PDF格式。今天我利用 Python 的 reportlab 工具包制作图文并茂的PDF报表。
JAX介绍和快速入门示例
JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库，它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy，本文将介绍它的一些基本概念。
深度学习100例 | 第4例：水果识别 - PyTorch实现
大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第4个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorch调用VGG-16算法模型。先来了解一下PyTorch与Ten
Coursera自动驾驶课程第20讲：Mission Planning in Driving Environments
1. Creating a Road Network Graph2. Dijkstra’s Shortest Path Search3. A-Star Shortest Path Search
机器学习基础备忘录
本文侧重代码实现，不讨论原理
MAML代码(Pytorch)阅读笔记
MAML代码(Pytorch)阅读笔记
