【编者按】崔宝秋的开源人生，来源于内心的真正热爱，和一路的升级打怪。从少时与计算机结缘到成为自由软件信徒，从IBM、雅虎、LinkedIn到小米这一路走来，从一个开源的追随者成长为开源的推动者，小米的开源文化、丰硕的成果输出、吸引开源创造者，他始终都是核心所在。本期《开源英雄》，让我们一起走进崔宝秋

废话在前头因为我的毕业设计就是搞目标检测这一块的，前段时间好不容易实现了yolov5的目标检测，后来还需要实现目标测距，于是在B站和博客里不断摸索，效果很不理想，知识点零散，幸运的是最终琢磨懂了代码和原理。全文通俗易懂。正文开始1、最终目的实现目标检测跟踪和目标测距！2、实现过程2.1实现的前提前提

🤵‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1项目说明2.2数据说明2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2数据预

文章目录YOLO的每个版本都是基于前一版本进行更新，故需要先理解初始版本。前言：评价指标（1）指标：IOU（2）指标：Precision（精度）、Recall（召回率）（3）指标：mAP一、开山之作：yolov1（1.1）简介（1.2）网络模型备注：连续使用两个全连接层的作用？（1.3）损失函数（四

目录1自动驾驶驶向何处？2什么是运动规划？3运动规划实战教程4加入我们5订阅需知1自动驾驶驶向何处？自动驾驶，又称无人驾驶，是依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，完成完整、安全、有效驾驶的一项前沿科技。自动驾驶技术能够协调出行路线与规划时间，从而大程度提高出行效率，因此成为各国近年的一项

前言最近实习需要搞的工程涉及到姿态估计，对这2天的学习做一下总结归纳，第一步就是准备数据集，查资料后发现window环境下使用的标注软件就是labelme（coco-annotator好像就可以直接输出coco格式的JSON文件，后期继续学习），labelme产出的JSON文件需要转换到coco格式

目录[1]什么是BERT？[2]BERT的结构[3]BERT的预训练[4]BERT的使用[1]什么是BERT？BERT是一种预训练语言模型（pre-trainedlanguagemodel,PLM），其全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransfo

目录1前言2 方法综述2.1时频分析法2.1.1 短时傅里叶变换2.1.2 小波变换2.1.3 希尔伯特-黄变换2.2 图像编码方法2.2.1格兰姆角场2.2.2 马尔可夫转移场2.2.3 递归图2.2.4图形差分场2.2.5相对

机器学习期末题库1.属于监督学习的机器学习算法是：贝叶斯分类器2.属于⽆监督学习的机器学习算法是：层次聚类3.⼆项式分布的共轭分布是：Beta分布4.多项式分布的共轭分布是：Dirichlet分布5.朴素贝叶斯分类器的特点是：假设样本各维属性独⽴6.下列⽅法没有考虑先验分布的是：最⼤似然估计7.对于

关注了几天ChatGPT、NewBing等，我意识到将来我们所看的内容，必然有越来越高的比例都是AI生成的，而我们几乎无力分辨，但我有时候还是想分辨的，于是，我对如题的问题就特别好奇。PS：已经有专注于识别AI生成内容的AI了。毕竟，有更多的人已经在用AI写公文、写周报、写作业、回答面试题……缘起很

目录1.作者介绍2.tushare简介3.LSTM简介3.1循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)3.2LSTM网络3.2.1LSTM的核心思想3.2.2一步一步理解LSTM4.代码实现4.1导入相关资源包4.2定义模型结构4.3制作数据集4.4模型训练4.5测试与保存结果4

针对该领域初学者，经常有人一头雾水，不知如何学习，因此本文提供了一个学习路线注：以下路线适合使用深度学习做故障诊断的初学者(建议使用Python、pytorch)深度学习+故障诊断学习路线stage1:Python入门-打好编程基础在线免费python入门编程网站1在线免费python入门编程网站2

ChatGPT一经发布就在科技圈火得不行，这两天也是被传得神乎其神，听说它写得了代码、改得了Bug，小说、段子统统不再话下！那他到底是怎么训练成现在这样的呢？本文介绍李宏毅老师的分析。那么接下来我们就来介绍ChatGPT是怎样练成的！1.找寻资料参考：    

MSE（MeanSquaredError）均方误差MSE公式 MSE计算模型的预测Ŷ与真实标签Y的接近程度。公式表示为： 对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。而且，随着误

【YOLOv8注意事项】1. YOLOv8的官方仓库和代码已上线，文档教程网址也刚刚更新。2.YOLOv8代码集成在 ultralytics 项目中，目前看不会再单独创建叫做YOLOv8的项目。3. YOLOv8即将有论文了！要知道YOLOv5自从2020年发

确定安装版本在安装之前呢，我们需要确定三件事第一：查看显卡支持的最高CUDA的版本，以便下载对应的CUDA安装包第二：查看对应CUDA对应的VS版本，以便下载并安装对应的VS版本（vs需要先安装）第三：确定CUDA版本对应的cuDNN版本，这个其实不用太关注，因为在cudnn的下载页面会列出每个版本

原文名称：AttentionIsAllYouNeed原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762如果不想看文章的可以看下我在b站上录的视频：https://b23.tv/gucpvt最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google

作者：非妃是公主专栏：《计算机视觉》个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩专栏系列文章Cannotfindreference‘imread‘in‘init.py‘error:(-209:Sizesofinputargumentsdonotmatch)Theoperationisn

引言最近硅星人多次报道过AI图片生成技术，提到过DALL·E、Midjourney、DALL·Emini（现用名Craiyon）、Imagen、TikTokAI绿幕等知名产品。实际上，StableDiffusion有着强大的生成能力和广泛的使用可能性，模型可以直接在消费级显卡上运行，生成速度也相当之

目录一、PCA简介二、举个例子三、计算过程（公式）3.0题干假设3.1标准化3.2计算协方差矩阵3.3计算特征值和特征值向量3.3多重共线性检验（可跳过）3.4适合性检验（可跳过）3.5计算主成分贡献率及累计贡献率3.6选取和表示主成分3.7系数的简单分析四、案例分析（python）4.1一步一步P

大概总结了一下CVPR2022目标检测领域的文章，并未包括跨域和3D目标检测。个人总结，难免有疏漏，大家参考一下就好。CVPR2022一、常规目标检测1.MViTv2:ImprovedMultiscaleVisionTransformersforClassificationandDetection作

目录一、简单介绍pointnet++1.1三维数据的表示方法1.2pointnet算法1.3pointnet++算法的提出 二、pointnet++如何运行自己的数据集？2.1确定数据集的基本情况2.2 以点云分割为例2.2.1数据标注 2.2.2选择模型2.2.3数据

等了好久终于等到了V8，赶紧测测效果，放张官网的比对图官网链接https://github.com/ultralytics/ultralytics再下载自己所需要的权重https://github.com/ultralytics/assets/releases使用pycharm打开之后，需要在命令行

VGG16前言一、VGG发展历程二、VGG网络模型三、VGG16代码详解1.VGG网络架构2.VGG16网络验证2.读取数据，进行数据增强3.训练模型，测试准确率四、VGG缺点前言我们都知道Alexnet是卷积神经网络的开山之作，但是由于卷积核太大，移动步长大，无填充，所以14年提出的VGG网络解决