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文章目录前言CVPRICCVECCVNIPSAAAIICLRICJAI链接汇总表格直达前言大家都知道，计算机视觉和人工智能领域发展非常迅速，大部分最新的工作都首先发表在顶级会议上，这些顶级会议反映了当前的最新研究方向和最新方法。本文主要介绍一下CVPR，ECCV，ICCV，NIPS，AAAI，ICL

文章目录一、概述二、重点内容三、思维导图四、重点知识笔记1.概述1.1基本概念1.2机器学习的分类2.常见有监督学习算法2.1线性回归2.2多项式回归2.3支持向量机2.4k-最近邻分类2.5朴素贝叶斯2.6决策树2.7集成学习算法—Bagging算法、随机森林算法与Boosting算法3.常见无监

目录一、目标检测的基本介绍1.1什么是目标检测？1.2目标检测算法的分类二、RCNN2.1RCNN简介2.2RCNN算法流程2.3RCNN流程图2.4RCNN框架2.5RCNN的缺点三、FastRCNN3.1FastRCNN简介3.2FastRCNN算法流程3.3FastRCNN流程图3.3.1总体

1.Faster-RCNN的四个主要内容 图1 Faster-RCNN基本结构        如上图所示，整个Faster-RCNN模型可以分为四个模块：1） Convlayers，特征提取

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目录一、获取大佬的yolov7源码二、配置深度学习环境三、准备数据集 四、用yolov7训练自己的数据集五、用训练好的模型测试六、用训练好的模型预测一、获取大佬的yolov7源码yolov7源码地址，把ZIP文件下载后解压，打不开链接记得使用魔法，魔法自己找这个没办法教。或者也可以选择通过

 目录一、引言二、发展三、鱼群1.组件2.生成鱼群3.鱼群运动四、聚合五、速度匹配六、捕食七、分离1.躲避🐟2.躲避边界3.躲避障碍八、效果展示九、总结一、引言正式开始之前，我们先来搞懂一下究竟什么叫Flocking算法？Flockingalgorithm国内一般称为蜂拥算法，由许多离散

yolov5的损失函数包括：classificationloss分类损失localizationloss定位损失，预测框和真实框之间的误差confidenceloss置信度损失，框的目标性总损失函数为三者的和 classificationloss+localizationloss+&nbs

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1.起因：事情要从万恶的环境配置说起。作为一个受anaconda折磨多次的资深bugmaker（bushi），这次我又又又又又又又碰到问题了。由于一些深度学习包配置问题，我决定将anaconda卸载重装。 我是通过anaconda路径下自带的Uninstall-Anaconda3.exe卸

​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

文章目录博主精品专栏导航一、前言1.1、什么是图像分割？1.2、语义分割与实例分割的区别1.3、语义分割的上下文信息1.4、语义分割的网络架构二、网络+数据集2.1、经典网络的发展史（模型详解）2.2、分割数据集下载三、算法详解3.1、U-Net3.1.1、网络框架（U形结构+跳跃连接结构）3.1.

最近，一款新聊天工具ChatGPT火了，可以聊天、写作、编程、翻译，甚至可以质疑和拒绝你的要求。自2022年11月底推出以来，ChatGPT已经成为历史上增长最快的消费者应用程序之一。ChatGPT的狂飙突进引来谷歌、百度等众多互联网巨头的跟进，马斯克还在社交媒体发文感慨：“很多人疯狂地陷入了Cha

EMD是时频分析常用的一种信号处理方式，EMD经过发展到现在也有很多不同的发展，本文总结了已知的各种优化和变种。分类：EMD(经验模态分解)：基本模态分解EEMD(集合经验模态分解)：EMD+白噪声CEEMD(互补集合经验模态分解)：加正负成对的辅助白噪声CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分

YOLO系列—YOLOV7算法（二）：YOLOV7算法detect.py代码解析parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights',nargs='+',type=str,default='yolov7.pt',help='m

YOLOV7基于自定义数据集训练专属于自己的目标检测模型0.引言1.数据集准备（1）把yolov7克隆到本地（2）指定格式存放数据集（3）按比例划分数据集（4）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件（5）查看自定义数据集标签类别及数量2.训练配置准备（1）安装requirements（2

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目录前言基本思路测试人脸识别效果设计思路详细代码加载模型人脸预测主要逻辑测试效果总结所有代码face_predict_use_keras.pykeras_train.pyload_data.pyface_predict_use_keras.py以上就是全部代码啦。有啥疑问就评论区讨论奥。前言经过前段

网上关于Adam优化器的讲解有很多，但总是卡在某些部分，在此，我将部分难点解释进行了汇总。理解有误的地方还请指出。Adam，名字来自：AdaptiveMomentEstimation，自适应矩估计。是2014年提出的一种万金油式的优化器，使用起来非常方便，梯度下降速度快，但是容易在最优值附近震荡。竞

 目录训练参数说明：--weights:--cfg:--data:--hpy:--epoch:--batch_size：--img-size:--rect:--resume:--nosave:--notest:--noautoanchor:--evolve：--bucket:--cach-

常规卷积操作会对输入各个通道做卷积，然后对个通道的卷积结果进行求和，这种操作将卷积学习到的空间特征和通道特征混合在一起；而SE模块就是为了抽离这种混杂，让模型直接学习通道特征。SE模块显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，通过学习的方式获取每个channel的重要程度，然后依照这个重要程度来对各个通