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【YOLOV5-6.x讲解】数据增强方式介绍+代码实现
数据增强的作用：分割需要在像素级别进行标签标注，一些专业领域的图像标注，依赖于专业人士的知识素养，在数据集规模很小的情况，如何提高模型的表现力迁移学习：使得具有大量标注数据的源域帮助提升模型的训练效果数据增强 学习到空间的不变形，像素级别的不变形特征都有限，利用平移，缩放，旋转，改变色调值等方法，让
【修改huggingface transformers默认缓存文件夹】
huggingface transformers; 默认缓存目录
Pytorch—模型微调（fine-tune）
对于不同的层可以设置不同的学习率，一般情况下建议，对于使用的原始数据做初始化的层设置的学习率要小于（一般可设置小于10倍）初始化的学习率，这样保证对于已经初始化的数据不会扭曲的过快，而使用初始化学习率的新层可以快速的收敛。
NLP进阶，Bert+BiLSTM情感分析实战
Bert+BiLSTM做情感分析情感分析情感分析一类的任务比如商品评价正负面分析，敏感内容分析，用户感兴趣内容分析、甚至安全领域的异常访问日志分析等等实际上都可以用文本分类的方式去做，情感分析的问题本质是个二分类或者多分类的问题。什么是Bert？BERT的全称为Bidirectional Encod
2021年电赛F题智能送药小车（国二）开源分享
2021电赛F题智能送药小车设计并制作智能送药小车，模拟完成在医院药房与病房间药品的送取作业。使用ArduinoMega2560主控，Openmv4 Plus作视觉处理。
毕业设计-基于机器学习的股票预测
毕业设计-基于机器学习的股票预测：越来越多的学者投入到股市预测的研究中，探求股市发展规律，也不断有新的科学技术应用到股市预测，以求能够预先掌握其发展趋势。股市如今已成为中国经济发展不可或缺的重要组成部分，由于其高回报率，一直是备受欢迎的投资之一。然而股票价格波动率取决于诸多因素，如股票政策、恐慌情绪
聊聊关于图像分割的损失函数 - BCEWithLogitsLoss
目录1. sigmoid + BCELoss2. BCEWithLogitsLoss3. gossip本篇文章是在做图像分割任务，关于损失函数的一些内容。这里需要的损失函数是：BCEWithLogitsLoss() 就是：sigmoid + BCELoss接下来通过例子来讲解，例如图像分割的时候，网
Selenium基础篇之环境准备
Selenium基础篇之环境准备。
Linux常用命令大全
Linux常用命令大全，超详细
kali Linux 系统安装教程
安装kali Linux需要利用到kali的镜像和VMware虚拟机，kali镜像和VMware推荐到官网下
分享几个常用的运维 shell 脚本
给大家分享几个常见的 Linux 运维脚本
【目标检测-YOLO】YOLOv5-v5.0-yolov5s网络架构详解（第一篇）
源码：GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0由于YOLO v5 代码库在持续更新，如上图，有多个版本，每个版本的网络结构不尽相同。以下内容以 v5.0 为准，网络结构选用 yolov5s。为了方便画图和理解网络结构，选用可视化工具：Netron 网页版进行可视化， 然
eNSP 设备启动失败，错误代码：40 解决方案
eNSP 设备启动失败，错误代码：40 解决方案
k8s教程----零基础快速入门
K8S入门教学，帮助小白快速理解，应对面试
单元测试、反射、注解、动态代理
单元测试就是针对最小的功能单位编写测试代码，Java程序最小功能单元是方法，因此，单元测试就是针对方法的测试，进而检查方法的正确性我们平常采用的测试存在的弊端：只有一个main方法，如果一个方法的测试失败了，其他反复测试会受到影响无法得到测试的结果报告，需要程序员自己去观察测试是否成功无法实现自动化
时间序列模型-ARIMA
主要介绍了ARIMA模型的基本概念和建模流程。
数字图像处理-图像基础-复习总结
文章目录数字图像处理复习总结数字图像基础数字图像基础概念采样和量化非均匀采样与量化数字图像常见失真类型数字图像处理基础数字图像处理基本概念数字图像处理研究内容数字图像处理关键阶段数字图像处理应用图像质量评测像素的空间关系空域图像增强背景知识直方图概念灰度级变换（点处理）直方图处理（点处理）算数运算（
使用SimpleITK读取、保存、处理nii文件
目录前言nii格式读取nii成numpy格式将numpy格式保存成nii什么是origin、Direction、Spacing，以及如何设置它们示例重采样前言nii.gz格式是保存医学图像非常重要一种格式，下面来介绍一下如何使用SimpleITK这个包来处理nii文件。我们首先会介绍最简单的读取、保
yolo v5 环境配置（gpu版本）
yolo v5 缺陷检测项目环境创建
CLIP模型
利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉模型!这个模型有什么用呢？想象我们有一个图像分类的任务训练1000个类别，预测一张图片是这1000个类别中的哪一类现在如果加入50个新的类别的图像，试想会发生什么呢？传统的图像分类模型无法对类别进行拓展，想要保证准确率只能从头开始训练，费时费力。CLIP模型