前面已经写了4篇关于yolov5的文章，链接如下：1、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现——COCO数据集json标签文件解析2、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(2)——网络结构实现3、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(3)——Kmeans聚类获

目录一、摘要二、基本概念（一）目标检测（二）发展阶段（三）评价标准1、精度指标2、速度指标（四）公开数据集1、PascalVOC2、ILSVRC3、MicrosoftCOCO4、OpenImage5、比较数据倾斜/偏差问题（五）目标分类网络介绍三、目标检测算法分类详细说明（一）传统目标检测算法1、三

 自注意力机制属于注意力机制之一。与传统的注意力机制作用相同，自注意力机制可以更多地关注到输入中的关键信息。self-attention可以看成是multi-headattention的输入数据相同时的一种特殊情况。所以理解selfattention的本质实际上是了解multi-heada

目录为什么需要量子计算前言一、大数据检索二、 量子模拟三、金融服务四、人工智能五、现代农业六、云计算七、网络安全为什么需要量子计算前言根据摩尔定律，集成电路上可容纳的晶体管数目每隔约18-24个月增加一倍，性能也相应增加一倍。例如当前智能手机的CPU芯片，业内已经能够达到5nm的工艺节点，

关于chatGTP和一些话题?OpenAI发布了ChatGPT，是一个可以对话的方式进行交互的模型，因为它的智能化，得到了很多用户的欢迎。ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，可以以对话的形式与用户交互，这使得ChatGPT能够回答问题、承认错误、质疑假设、拒绝不当问题。最近听到的关于很

博主先前整理并简单介绍了AI绘图工具的部署资源与攻略，觉得其中StableDiffusion部分不够带劲，故开始试图从论文与代码中一探究竟。前文链接如下：要点初见：AI绘图工具的部署资源、攻略整理（上篇）_BingLiHanShuang的博客-CSDN博客_ai绘图要点初见：AI绘图工具的部署资源、

1. pytorch模型转换到onnx模型2.运行onnx模型3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果 我这里重点是第一点和第二点，第三部分 比较容易首先你要安装依赖库：onnx和onnxruntime，pipinstallonnxpipinstallonnx

两次遇到这个问题，记录一下1、反向传播时报错，参考 在用pytorch跑生成对抗网络的时候，出现错误RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeen_qq_33093927的博客-CSDN博客最近在看GAN，

智能优化算法：蜣螂优化算法摘要：蜣螂优化算法(Dungbeetleoptimizer,DBO),是由JiankaiXue等于2022年提出的一种群体智能优化算法。其灵感来源于蜣螂的生物行为过程，具有寻优能力强，收敛速度快的特点。1.蜣螂优化算法众所周知，蜣螂是自然界中一种常见的昆虫，动物的粪便为食，

Pytorch从零构建ResNet第一章从零构建ResNet18第二章从零构建ResNet50文章目录Pytorch从零构建ResNet前言一、ResNet是什么？1.残差学习2.ResNet具体结构二、ResNet分步骤实现三、完整例子+测试总结前言ResNet目前是应用很广的网络基础框架，所以有

torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1)作用：将连续的维度范围展平为张量。经常在nn.Sequential()中出现，一般写在某个神经网络模型之后，用于对神经网络模型的输出进行处理，得到tensor类型的数据。 有俩个参数，s

体验下最近爆火的ChatGPT（OpenAI）爆火原因上手指南初体验先问个问题试试看随便写段代码写个小算法出乎意料的一问随便体验下DALLE智能作画小彩蛋爆火原因ChatGPT是一个受欢迎的聊天机器人，它使用了大型语言模型来回答用户提出的问题。它能够模仿人类语言和思维方式，因此能够和人类进行有意义的

前言之前学习了DDPM(DDPM原理与代码剖析)和IDDPM(IDDPM原理和代码剖析)，这次又来学习另一种重要的扩散模型。它的采样速度比DDPM快很多(respacing)，扩散过程不依赖马尔科夫链。Denoisingdiffusionimplicitmodels,ICLR2021理论摘选pape

声明：本文参考了许多相关资料，视频，博客，结合《AttentionisAllYouNeed》这篇文章的每一个细节，从一个初学者的角度出发详细解读Transformer模型，无代码。原文链接及参考资料放在文末，若有错误或不当之处请指出，如有侵权请联系作者删除。文章目录宏观理解TransformerTr

OpenCV是Python、Ruby、MATLAB的接口，OpenCV在计算机视觉的发展中发挥了重要的作用，使成千上万的人能够在视觉上做更多的工作。由于在VSLAM技术研究过程中，经常会涉及OpenCV不同版本在ubuntu系统下的安装。文章简单总结了一下两个版本的OpenCV在ubuntu系统下的

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1.问题背景在深度学习中，目标识别问题是我们所熟知的最经典最重要的问题之一。目标识别需要在一幅大图片中定位到多个目标的位置和类别。目标检测的应用范围很广，比如在超市通过视频检测消费者的进出、工业制造业领域中的异常行为检测等。另一个典型的场景是，在自动驾驶时车辆需要定位视线范围内的所有物体，并识别其类

人脸任务在计算机视觉领域中十分重要，本项目主要使用了两类技术：人脸检测+人脸识别。代码分为两部分内容：人脸注册和人脸识别人脸注册：将人脸特征存储进数据库，这里用feature.csv代替人脸识别：将人脸特征与CSV文件中人脸特征进行比较，如果成功匹配则写入考勤文件attendance.csv文章前半

接着上篇文章继续写，本篇文章讲如何训练自己的数据集。从官网下载YOLOv6源码：meituan/YOLOv6:YOLOv6:asingle-stageobjectdetectionframeworkdedicatedtoindustrialapplications.(github.com)https

1.以下哪项不属于知识发现的过程？(D)A、数据清理B、数据挖掘C、知识可视化表达D、数据测试2.协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度（   D  &nb

一．前言本次任务是利用ResNet18网络实践更通用的图像分类任务。ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。今天主要介绍一下ResNet-18网络结构的案例，其他深层次网络，可以依次类推。Res

前言自从StableDiffusion在今年8月份开源以来，着实把AI绘图推向一个新的高潮，官网也同时发布了在线版本，大家可以去体验下。**体验网址：**https://beta.dreamstudio.ai/dream官网虽然说生图的速度很快，但每一次都需要消耗积分点，所以今天跟大家分享下，本地部

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目录1.介绍2.搭建UNet网络3.dataset数据加载4.train训练网络5.predict分割图像6.show7.完整代码1.介绍项目的目录如下所示DRIVE存放的是数据集predict是待分割的图像result里面放分割predict的结果dataset是处理数据的文件、model存放un