文章参考于芒果大神，在自己的数据集上跑了一下，改了一些出现的错误。一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml#Parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:

StableDiffusion关键词tag语法教程AI绘图在线体验二次元绘图在线体验地址:StableDiffusion模型包括：NovelAI，NovelAI的模型训练使用了数千个网站的数十亿张图片，包括Pixiv、Twitter、DeviantArt、Tumblr等网站的作品。Waifu，wai

模型评价指标检测精度检测速度本文训练了50轮安全帽检测数据集，分析训练结果如下：检测精度检测速度Precision;Recall;F1_score前传耗时IOU交并比FPS每秒帧数P-R曲线flops浮点运算数量AP;mAP检测精度混淆矩阵confusion_matrix用来查看机器是不是把几个不同

最近网上非常火爆的CHATGPT，它是OpenAI开发的一款开源的自然语言处理(NLP)模型，用于实现对话生成和语言模型预测。CHATGPT模型基于GPT-3(GenerativePretrainedTransformer3)模型构建，拥有语言理解和文本生成能力。CHATGPT模型可以用于实现聊天机

        yolo无痛涨点trick，简单实用        先贴一张最近一篇论文的结果后来的几种iou的消融实验结果在一定程度上要优

文章目录❤️‍🔥软件测试的现状❣️功能测试的短板❣️过于的依赖工具❤️‍🔥测试行业的两极分化❤️‍🔥纯功能测试人员应该如何破局❣️龙测AITestOps云平台❣️AITestOps亮相TICA❣️AITestOps所实现的混合模型解决方案❤️‍🔥AITestOps录制新突破❤️‍🔥测试小伙

💡统一使用YOLOv5代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据

目录一、前言 二、Selenium反反爬操作2.1、隐藏“正在受到自动软件的控制” 2.2、禁用Blink渲染引擎2.3、Cookies和UA伪装 2.4、控制已打开的浏览器三、自动化操作3.1、问题遍历3.2、获取回答四、源码一、前言近日,ChatGPT在圈内大火。那

尝试本地部署StableDiffusion的时候遇到了很多的麻烦，自己训练AI也非常的麻烦，可以尝试使用Webui使用别人上传的模型第一步进入网站https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab向下拉到readme第一个stable_

目录前言 一、图像处理💻二值化处理💻膨胀、腐蚀💻开运算、闭运算二、案例实现Step1：灰度处理Step2：对视频进行帧差处理Step3：二值化处理Step4：腐蚀处理Step5：膨胀处理 Step6：标记、框选目标💡完整代码三、总结 前言 本文主要以车

文章目录前言一、运行环境二、环境配置三、yolov5网络结构图介绍四、 损失函数五、数据集六、文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识OpenCV技能树首页概览13291人正在系统学习中

二月中旬要开始美赛了，应该是准备考研这一年的唯一一次正规比赛了，希望能好好完成，在博客边分享边准备。打算开一个新坑，好好准备一下。文章目录报名事项赛题特点六道赛题特点A&BCDE&F竞赛攻略报名事项官方网站美赛官网：https://www.contest.comap.com/unde

1.ChatGPT的API还尚未推出从官网https://platform.openai.com/可以看出：ChatGPT即将加入API大家族，言下之意是：目前还没有。现在网上关于ChatGPTAPI的使用，其实是模型系列GPT-3的使用。ChatGPT是从GPT-3.5系列中的模型进行微调来的，而

---前言一、常见生成模型二、直观理解Diffusionmodel三、形式化解析Diffusionmodel*四、详解DiffusionModel（数学推导）1.前向过程(扩散过程)2.逆扩散过程3.逆扩散条件概率推导4.训练损失五、训练、测试伪代码1.训练2.测试六、代码解析1.train_cif

Hallo，各位小伙伴大家好呀！这两天一直在肝项目，都是关于计算机视觉方面的，所以这两天一直也没有更新（真的不是我懒）！在这个过程中我对Yolov5有了更深刻的理解，在原有的Yolov5框架上增加了图像分割功能，这样在原有的识别基础上可以将目标切割出来，再进行更为精确的识别，调用百度AI的接口，将图

由于实习公司需要使用到旋转目标的检测，所以这几天学习了相关知识，并找了许多资料，饶了许多的弯路。下面记录下项目的整个实现过程。我参考的是以下几位博主：DOTAv2遥感图像旋转目标检测竞赛经验分享（SwinTransformer+Anchorfree/based方案）-知乎小鸡炖技术的个人空间_哔哩哔

2023华数杯如期开赛，本次比赛作为美赛的模拟赛，赛题和比赛时间都和美赛高度相似，因此大家完全可以当作一次美赛之前的练习赛进行。美赛的发题时间与华数杯一致，都是早晨六点，现已经将机器翻译的初步翻译结果进行了分享。下面为大家带来B题的一个思路解析。方便大家更好的选题。ICM问题B：社会稳定早期预警研究

此为opencv学习笔记第五篇，前四篇可于opencv专栏中寻找。一、背景建模1.1帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测

从0开始最详细的微信公众号接入AI文章目录从0开始最详细的微信公众号接入AI写在前面注册公众号克隆到服务器使用过微信机器人项目未使用过微信机器人项目更改配置文件启动项目更换机器人接口写在最后大家也可以浏览我其他的博客：从0开始最详细的ChatGPT注册教程从0开始最详细的部署自己的ChatGPT微信

数学建模——熵权法步骤及程序详解权重的求解一直都是数学建模的重点关注对象，所以学好建模论文的重要一步就是如何确定权重，今天是来介绍一种客观确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。之前的数学建模实战里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里展开详细的写一下。文章目录数学建模——熵权法步骤及程序

文章目录时域特征提取频域特征提取时-频域特征提取参考资料在面对工业中的传感器采集到的高维的信号，如振动信号，通常需要对数据进行统计特征提取，以进行降维。对于这类时序信号，常用的有时域、频域和时-频域特征提取方法。本次对这三个方面的特征提取代码进行一下总结，并以IEEEPHM2012挑战赛的轴承数据集

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一修改思想目前yoloV7已经发布有一段时间了，其中yoloV7有一个关键点检测的分支pose，是一个姿态关键点的检测算法，其中有给出的数据，大家可以下载运行起来。由于实际项目需求，发现17个关键点是不能满足大家的需求的，这里我就稍作修改了一下，把关键点的数量修改为任意数量，并且添加目标检测多分类情

chatGPT大火之后，很多人都想体验一把，今天为大家推荐一种免费方式，体验chatGPT同款内核的AI助手。craftAIassistantCraft推出的AI助手产品CraftAIAssistant，并且现在就可以使用。根据Craft官方介绍，CraftAI是一个使用人工智能(AI)的助手，可帮