如有错误，恳请指出。时隔两个多月重新看yolov5的代码显然开始力不从心，当时应该一鼓作气的整理完的。在专栏前面的内容一直介绍的是yolov5训练时候使用的一些技巧，这里用这篇博客最后归纳一下yolov5在数据增强上所使用的技巧。在yolov3-spp专栏的时候，我介绍过yolov3-spp大致所使

截至到2022年12月12日，知网最新改进YOLO核心论文合集本篇博文仅供学习交流，不对文章质量进行评价，请尊重每一位同学的科研成果🤝。文章目录截至到2022年12月12日，知网最新改进YOLO核心论文合集引言💡0.什么是核心期刊？1.基于改进YOLOv5的航空发动机叶片表面缺陷检测方法研究2.

文章目录一、引言-背景二、为什么需要数据增强？三、什么是数据增强？定义分类四、有监督的数据增强1.单样本数据增强（1）几何变换类（2）颜色变换类2.多样本数据增强（1）SMOTE（2）SamplePairing（3）mixup五、无监督的数据增强1.GAN2.ConditionalGANs3.Aut

文章目录前言一、基于PyTorch搭建CNN+LSTM+Attention模型实现风速时间序列预测二、配置类三、时序数据集的制作四、数据归一化五、数据集加载器六、搭建CNN+LSTM+Attention模型七、定义模型、损失函数、优化器八、模型训练九、可视化结果完整源码前言👑最近很多订阅了🔥《深

ADAS详解一、信息辅助1、行车监控类2、危险预警类3、驾驶便利类二、控制辅助1、紧急应对类2、驾驶便利类3、是车道保持类4、智能灯光类先丢一版ADAS的官方介绍ADAS（AdvancedDrivingAssistanceSystem）高级辅助驾驶系统，是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间

文章目录论文信息摘要主要贡献聚类驱动的图联邦学习问题定义联邦聚类聚类模型聚类模型的联系FedCG框架论文信息Cluster-drivenGraphFederatedLearningoverMultipleDomains原文链接：Cluster-drivenGraphFederatedLearning

目录总结GPT:ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-TrainingGPT-2:LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearnersGPT-3:LanguageModelsareFew-ShotLearn

ChatGPT走进OPENAI前言1、一种先进的AI语言模型？2、诗人李白帮写代码3、找回忘记的代码语法4、丰富小学生的寒假作业5、写篇科技小说最为结尾吧前言最近OpenAI推出的chatgpt火遍全网，ChatGPT，效果惊艳绝绝的对话模型，已经快被脑洞大开的网友们玩儿坏了！闲聊、问答、写代码，你

目录一、数据清理二、数据变换三、特征工程四、总结一、数据清理数据清理是提升数据的质量的一种方式。数据不干净（噪声多）？需要做数据的清理，将错误的信息纠正过来；数据比较干净（数据不是想要的格式）？对数据进行变换；数据对模型不是很友好？对数据的特征进行提取。 数据的错误 收集到的数据

前沿这几天ChatGPT可谓是热火朝天，很多同事和朋友都来找到勇哥，说能不能说一说相关话题，但是之前几天勇哥都在默默的干一件大事情，今天终于成型、有结果了，所有就抽了点时间来和大家一起聊聊ChatGPT背后的技术，让大家对一自然语言处理背景的技术有一个入门级别的了解。阅读本文你的收获★★★了解到Ch

旋转矩阵及左右乘的意义，别浪费时间了，看这一篇就够了前言这些天研究旋转矩阵，被教科书和视频课绕迷糊了，可悲的是，如此简单的概念竟然没有一篇文章（至少我没搜到）能够直观解释清楚，一气之下，我决定自己研究，经过不懈努力，终于解决了这一可爱又可恨的概念，也希望看到这篇文章的人能够静下心来好好阅读，对你肯定

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常见的四种窗函数的表达式为：四种常见窗函数的参数表对于实际信号序列，该如何选取窗函数呢?一般来说，选择第一旁瓣衰减大，旁瓣峰值衰减快的窗函数有利于缓解截断过程中产生的频谱泄漏问题。但具有这两个特性的窗函数，其主瓣宽度较大，相应会带来一些副作用，应用中需根据具体情况折中地选择。设信号中包含fa和fb两

1.codeFormer介绍在NeurIPS2022上，南洋理工大学-商汤科技联合研究中心S-Lab提出了一种基于VQGAN+Transformer的人脸复原模型CodeFormer，效果是真的强大，先展示下效果，用的官方案例效果图。官方给出的代码见这里 传送门2.图形化界面一体包由于源码

目录图像去噪概述：（1）数据预处理（2）特征提取（3）去噪模型设计和选择基于深度学习的图像去噪方法基于卷积神经网络的去噪方法基于CNN自监督学习去噪基于CNN监督学习去噪基于残差网络的去噪方法CNN中图像网络分为基于生成对抗网络的去噪方法GAN基于图神经网络的去噪方法(GCDN)GNNGCNGCDN

目录1.实验目标2.案例内容介绍3.实验步骤3.1安装和导入依赖包3.2设定算法参数 3.3预览一下原视频   预览一下要替换的天空图片3.4定义SkyFilter类 3.5开始处理视频 3.6对比原视频和处理后的视频3.7 生成

我会简述如何得到v5模型中各层的参数量和计算量（烂大街的参量表），然后再将如何得到各层的计算量FLOPs（基本没人教怎么获得各层FLOPs，花我一番功夫，其实特别简单，轮子U神都造好了）文章目录前言一、参数量param和计算量FLOPs二、YOLOV5中打印各项参数1.烂大街的参数打印2.各层的计算

配置所需要工具：推荐dev-sidecar 系统版本windows10，windows11显卡（越强越好，显存越大越好，本人是RTX3060）用AMD显卡的参考：InstallandRunonAMDGPUs·AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuiWiki(

paper：TowardsTotalRecallinIndustrialAnomalyDetectioncode：GitHub-amazon-science/patchcore-inspection 存在的问题 目前无监督缺陷检测常用的一种方法是直接利用在ImageNet上预训练

目录DCGAN理论讲解DCGAN的改进： DCGAN的设计技巧DCGAN纯代码实现 导入库导入数据和归一化  定义生成器定义鉴别器  初始化和模型训练 运行结果DCGAN理论讲解DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将

novel-ai概述： 今天就来给大家讲解一下如何在本地部署最近很火的ai绘图novel-ai。 首先来了解一下novel-ai是什么----其有python模板训练而成可根据使用者提供的关键词来进行ai绘图。硬件要求： 要求显卡必须为Nvidia的显卡且显存最好为6g

​前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果

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Diffusion扩散模型学习1——Pytorch搭建DDPM利用深度卷积神经网络实现图片生成学习前言源码下载地址网络构建一、什么是Diffusion1、加噪过程2、去噪过程二、DDPM网络的构建（Unet网络的构建）三、Diffusion的训练思路利用DDPM生成图片一、数据集的准备二、数据集的处