Xshell使用及训练深度学习模型;PyCharm连接服务器

发布时间:2022-11-30 深度学习 LINUX
建议写文件路径的时候写成 相对路径 这样传到服务器端也能直接运行 1.Linux命令 conda相关 conda info -e 查看所有环境 conda info --e conda info --envs conda env list conda activate pytorch 激活对应环境 文件处理相关 cd MyFolderName 进入到需要运行的文件夹下 cd SD/ChangeDetection/FolderName 进入子文件夹 cd .. 上层目录 cd 切换到主目录 pwd 查...

【论文阅读】Code Search and Code Representation

发布时间:2022-12-01 深度学习 PYTHON
Code Search and Code Representation 这张表格总结了一些经典的与 Code Search 和 Code Representation 相关的工作,内含代码表示方法,模型框架和下游任务几个部分。 论文代码表示模型下游任务Deep Code Search(<Method name, API Sequence, Tokens>,Description)Bi-LSTM 和 MLP代码搜索Code2VecAST pathAttention方法名预测Code2Seq...

YoloV7最强操作教程.

发布时间:2022-12-01 深度学习 PYTORCH PYTHON 人工智能
YoloV7最强操作攻略 本文主要带领大家使用yolov7对口罩目标检测数据集进行实践,主要就是希望通过本教程可以让各位使用yolov7对自己的数据集进行训练,测试,预测。代码数据集训练模型链接在最后! 2022-11-20更新: 在b站上传了一个yolov7的视频教学,配合本博文使用.链接 B站中的数据集链接,这个是一个1.1w张识别人是否带口罩的目标检测数据集,里面有voc格式和yolo格式.这个是yolov7训练好的代码和模型文件,里面有训练好的yolov7-tiny,yolov7,yolov7w...

【论文阅读笔记|coling2022】OneEE: A One-Stage Framework for Fast Overlapping and NestedEvent Extraction

发布时间:2022-12-01 深度学习 人工智能
论文标题:OneEE: A One-Stage Framework for Fast Overlapping and Nested Event Extraction 论文来源:COLING 2022 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2209.02693.pdf 代码链接:GitHub - Cao-Hu/OneEE 0 摘要 事件抽取(EE)是信息抽取的一项重要任务,旨在从非结构化文本中抽取结构化事件信息。以前的大多数工作都集中于抽取单一事件,而忽略了重叠或嵌套的事件。一些重叠和嵌套的...

deepstream结合tensorrt推理过程,以及对tensorrt的理解,以及如何自己写一个类似基于deepstream的yolov5的so库的插件,nvdsinfer_custom_impl

deepstream结合tensorrt推理过程 1,deepstream的推理支持caffe和uff模型支持的比较好,因为已经内置了模型生成的库,只需要给定网络caffemodel权重文件和uff-input-blob-name=Input矩阵输入以及output-blob-names=MarkOutput_0矩阵输出即可, 如果需要后处理再通过后处理配置后处理函数,后处理函数不管在哪种模型情况下都需要自定义实现的; 2,而自定义的网络模型需要给定网络的cfg配置文件和wts权重文件,自己通过tenso...

pytorch MNIST 手写数字识别 + 使用自己的测试集 + 数据增强后再训练

发布时间:2022-12-01 深度学习 PYTORCH DL PYTHON
1. MNIST 手写数字识别 MNIST 数据集分为两部分,分别是训练集和测试集,其中训练集含有 60000 张图片,测试集中含有 10000 张图片。从官网下载的数据集主要包括有 4 个文件: 文件名称文件用途train-images-idx3-ubyte.gz训练集图像train-labels-idx1-ubyte.gz训练集 labelt10k-images-idx3-ubyte.gz测试集图像t10k-labels-idx1-ubyte.gz测试集 label参考: MNIST 数据集介绍 ...

pytorch 完整搭建一个模型的套路

目录 1、导入必要的模块  2、加载数据集  3、搭建模型 计算卷积层padding的方法  4、定义模型运行的设备 5、创建网络模型、损失函数、优化器 6、训练/测试模型 以CIFAR10为数据集,搭建如下结构的神经网络模型 1、导入必要的模块 # 导入必要的模块import torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchvisionfrom torch.utils.tensorboard imp...

论文笔记:MakeItTalk: Speaker-Aware Talking Head Animation

简介 MakeItTalk做的是输入一张图片和一段语音,让图片的头部能跟着语音动起来。 它的做法是:利用现有的方法先提取出图像中人物的facial landmarks,然后提取出输入语音的内容信息和说话人的信息,再利用这2种特征得到嘴唇、头部和面部表情对应的facial landmarks应有的变化,最后再与原始图像结合得到一段视频。 流程图如下: 它的优点有: 可以在未经fine-tune的情况下处理在训练中没有见过的speaker;既可以处理真人,又可以处理卡通人物;成功地分离了语音中的内容信...

论文代码-PointNet

PointNet代码解读 引用说明 文章中的代码全部来自于Github仓库: Pointnet_Pointnet2_pytorch 本文更关注语义分割以及零件分割部分代码 PointNet 完整的PointNet结构代码 来自于models文件夹下的pointnet_utils.py文件 class PointNetEncoder(nn.Module): def __init__(self, global_feat=True, feature_transform=False, channel=...

【论文精读5】MVSNet系列论文详解-Point-MVSNet

Point-MVSNet全文名称:Point-Based Multi-View Stereo Network,是ICCV 2019(CCF A)的一篇论文。 使用coarse-to-fine方法来优化深度图推断过程的网络结构,与上一篇CVP-MVSNet都是迭代优化的思想,不同的是Point-MVSNet在点云上进行操作,而CVP-MVSNet]是使用图像在代价体上操作,因而速度和内存消耗都比Point-MVSNet少,文末会对两者做一个详细的对比。 本文是MVSNet系列的第5篇,建议看过【论...

使用Resnet网络对人脸图像分类识别出男女性别(包含数据集制作+训练+测试)

前言 本打算昨天写这篇博客的,推迟到今天晚上。实际上,上午我已经把模型训练完了,迭代100次,最后准确率可达到95%,考虑到用的台式机没有装显卡,所以使用的数据集一共只有340张。分布情况如下。 【训练集】女性:150张; 男性:150张 【验证集】女性:20张; 男性:20张 数据集预览 女性数据 男性数据 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、数据预处理 1.分类数据存放 分类数据是不需要像目标检测数据样,每张图片去打标签,我们唯一需要做的就是把同类照片放到一个文件夹。如我们...

pycharm远程连接服务器

发布时间:2022-11-30 深度学习 IDE PYCHARM PYTHON
遇到的问题: 在服务器上配环境 流程: 先安装anaconda(去其官网下载个脚本文件到服务器上,然后启动脚本即可) bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 然后创建 python环境 conda create -n pytorch python=3.10 去pytorch官网选择合适自己cuda版本的pyorch conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolk...

BEVFusion(北大&阿里)环境搭建教程

发布时间:2022-12-02 深度学习 PYTORCH PYTHON
BEVFusion环境搭建 论文题目:BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2205.13790.pdf 代码地址:ADLab-AutoDrive/BEVFusion: Offical PyTorch implementation of “BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework” (git...

【Linux Mint 深度学习开发环境搭建】开发软件安装

发布时间:2022-11-30 软件安装与使用 深度学习 PYTHON
系列文章目录 第一章 Linux mint 深度学习开发环境搭建之Nvidia显卡相关软件安装 第二章 Linux mint 深度学习开发环境搭建之开发软件安装 第三章 Linux mint 深度学习开发环境搭建之多深度学习框架融合环境 前言 前文讲述了cuda相关安装,本文讲述编程复现代码所常用的调试工具与IDE安装,深度学习最常用的开发语言是python,其实本篇侧重于python开发环境搭建。 一、安装anaconda 1.什么是anaconda? conda是一个开源的包、环境管理器,可...

PyTorch深度学习 学习记录5

发布时间:2022-12-02 深度学习 学习 PYTORCH
课程内容 这次课程主要解决多分类问题。之前我们解决的问题都是二分类问题不论是自己定义的数据还是糖尿病数据集,我们只要输出一个类概率P另一类的概率就必定是1-P。在多分类里可能会出现一点问题,让我们重新拿出之前的手写数字识别: 这里我们有10个类,假设现在我们用程序去识别一个数字最后的结果可能是1的概率为0.8,7的概率为0.6,虽然我们依然能通过数值的角度选出最大可能但是概率之和大于1已经脱轨概率模型了,我们需要对我们的输出做出约束①输出>0,②输出总和为1,也就是说未来我们将输出的将会是概率分...

(笔记)ubuntu20.04里安装anaconda然后在conda里安装pytorch

发布时间:2022-11-30 CONDA PYTORCH 深度学习
英伟达驱动安装 :打开 软件和更新 找到 附加驱动 如图: 安装完成终端可以正常运行: nvidia-smi    安装anaconda: anaconda首页面:https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads  anaconda的存档页面:Index of / ubuntu20.04里面自带的python3.8,不确定俺下载的是不对应的anaconda版本,目前可以用的   bash Anaconda3-2021.11-Lin...

Multiscale Vision Transformers 论文详解

发布时间:2022-11-30 深度学习 论文阅读 人工智能
目录 Abstract 1. Introduction 2. Related Work  3. Multiscale Vision Transformer (MViT)  3.1. Multi Head Pooling Attention  3.2. Multiscale Transformer Networks 3.3. Network instantiation details 论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.11227 代码地址:https://github.com/...

TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数详解

发布时间:2022-11-30 深度学习 TENSORFLOW PYTHON
一、函数介绍 函数形式:tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels, logits=logits) 需要注意的是,此处是最常见的参数形式,即只有labels和logits参数。为了简单起见,这里不对其他参数进行赘述。其中,logits为神经网络最后一层的输出;labels为对应的标签,一般为one-hot编码形式,即只对真实标签对应的logits分量进行交叉熵损失的计算。 事实上,labels也不一定非得是one-hot编码形式;实际上...

【构建ML驱动的应用程序】第 3 章 :构建您的第一个端到端管道

   🔎大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流🔎 📝个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝​ 📣系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】  深度学习【DL】 ​  🖍foreword ✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。 如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟👋 文章目录 最简单的脚手架 ...

深度学习入门资源与小Demo

发布时间:2022-12-02 深度学习 GITHUB PYTHON
学习方法和资源 误区1:一定要把所有的基础知识学会之后再动手弄具体任务。 误区2:一直读文献而由于种种原因不动手做实验 误区3:一定要完完全全从头搭建一个框架 如何打破误区,这里我推荐一份学习路线和资源: 1.李沐动手学深度学习。跟着网上的教程敲下来,能让你对深度学习有一个基本的认识。期间可以适当看一些论文,时间大概在一个半月左右。 2.学习完之后就可以确定一个方向了。确定方向之后,最重要的事情就是先不断积累该方向的代码经验。具体以差异检测为例,如何找开源代码来跑呢?如下图所示,Github上有Awso...

深度学习代码大总结(持续更新。。。)

发布时间:2022-12-02 深度学习 研究生相关 PYTHON
使用pytorch搭建模型的步骤及教程 参考博客 1.__ init __(self) 该函数调用超类的构造函数。这是强制性的。 此处使用 torch.nn 库定义了该模型的不同层。层的类型和数量特定于手头的问题。它可以是单层线性模型,也可以是基于复杂数学模型的多层。 还声明了每一层的输入和输出大小以及其他必需的参数。每层的大小和其他值可以作为构造函数中的参数进行检索,从而允许模型实例具有可变架构或硬编码。 2.forward(self, x) 此函数定义数据如何通过一次前向传递。可以从 torch....

Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

发布时间:2022-12-03 NLP 深度学习 BERT 论文 自然语言处理
原文链接:https://aclanthology.org/D19-1410.pdf 概述         问题:                 BERT和RoBERT模型在进行语义匹配的时候,需要将每个可能的组合都输入到模型中,会带来大量的计算(因为BERT模型对于句子对的输入,使用[SEP]来标记句子间的分隔,然后作为一个句子输入模型)。比如在10000个句子中找到与每个句子最相似的句子对,需要进行5千万次运算,大约65个小时。因此,BERT就不太适合做语义相似查询和一些无监督的任务。    ...

【构建ML驱动的应用程序】第 5 章 :训练和评估模型

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Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos【CVPR 2018】(首次引入MIL)

发布时间:2022-12-01 深度学习 论文笔记 人工智能
【摘要】         监控视频能够捕捉各种真实的异常情况。在本文中,我们建议通过利用正常和异常视频来学习异常。为了避免耗时的注释训练视频中的异常片段或剪辑,我们建议通过利用弱标记的训练视频,通过深度多实例排名框架(deep multiple instance ranking framework)学习异常,即训练标签(异常或正常)处于视频级别而不是片段级别。在我们的方法中,我们将正常和异常视频视为包,将视频片段视为多实例学习(MIL)中的实例,并自动学习深度异常排序模型,该模型预测异常视频片段的高异常分...

RTFM:Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature【ICCV 2021】附代码注释

发布时间:2022-11-30 深度学习 论文笔记 人工智能
论文解读       【摘要】具有弱监督视频级别标签的异常检测通常被表述为多实例学习(MIL)问题,其中我们旨在识别包含异常事件的片段,每个视频被表示为一个视频片段包(Bag)。尽管当前的方法显示出有效的检测性能,但它们对正样本(即异常视频中的稀有异常片段)的识别在很大程度上受到大量负样本的影响,尤其是当异常事件是与正常事件相比仅表现出微小差异时。在许多忽略重要视频时间依赖性的方法中,这个问题更加严重。为了解决这一问题,我们引入了一种新的理论上可行的方法,称为鲁棒时间特征幅值学习(RTFM),它训练特征幅...

卷积神经网络基本概念

发布时间:2022-12-02 深度学习 神经网络 CNN
数字1处:一个圈表示一个神经元数字2处:一个圈表示一个神经元,圈的大小表示感受野的大小 1. 感受野 感受野:表示扫描图片的范围大小感受野越大,图片扫描的范围越大,感受野越小,图片扫描的范围越小感受野的大小与卷积核的大小一致 2. 卷积核 卷积核的大小与感受野的大小一致卷积核是需要求的参数w卷积核的大小通常为3*3,5*5,7*7卷积核个数根据自己的需求设置 3. 特征图【feature map】 特征图的值相当于从不同的角度观看图片 输出特征图的大小与卷积核的大小一致 image5*5,相...

【2021-TITS】Deep Learning in Lane Marking Detection: A Survey

概述 回顾了针对路面标线的深度学习算法,主要分析了他们的网络架构及优化目标;此外还总结了现有车道标线相关的数据集,评价基准及常见的数据处理技术 PaperCode 总结 创新点: 1.总结深度学习网络架构、优化目标2.总结了相关现有数据集 不足:分析:结论:综述总结 1. 道路标线检测数据集 2. 代表性的目标函数 3. 车道标线检测网路 3.1 专注于车道标志结构的网络 传统基于CNN的方法:提取patch计算,耗费空间,冗余计算;patch大小不好确定;位置信息将在池化层丢弃 ...

如何在GPU上训练模型

发布时间:2022-11-30 深度学习 CONDA 图像处理 PYTORCH 神经网络
GPU能够通过内部极多进程的并行运算,取得比CPU高一个数量级的运算速度。所以本文描述一下如何在GPU上训练模型。 要想在GPU上训练那么就必须要有NVIDIA独显。如果没有下面提供的代码也可以在CPU上运行。 GPU上训练模型和CPU上操作差不多,只需把驱动改为GPU即可 方法1:在 网络模型、数据(输入inputs,标注targets)、损失函数 三处后面加上 .cuda() flag = torch.cuda.is_available()# 网络模型model = Model()if fl...

TensorFlow 2.X获取Flops和参数量(parameters)的方法(2022年)

发布时间:2022-12-01 深度学习 TENSORFLOW 1024程序员节 PYTHON
0.少走弯路 TensorFlow很多地方使用不如pytorch方便,比如说获取模型的Flops和parameters这种基本信息都需要查找半天。平时大家在分析模型优势的时候除了在准确率或者精度方面比较,还有一个就是运行效率了。但是每个人的电脑配置不一样,光靠运行时间比较也不好做,一般见得比较多的就是比较Flops和parameters。我之所以在标题上标明年份,是不想让大家浪费时间,很多帖子讲的都是1.X版本的做法,实在是太难用了,好多试了也不行,都是三四年前的帖子了,以下我的方法最近自己刚刚测试完,是...

【构建ML驱动的应用程序】第 7 章 :使用分类器编写推荐

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【构建ML驱动的应用程序】第 8 章 :部署模型时的注意事项

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轻量级模型设计与部署总结

前言一些关键字定义及理解 计算量 FLOPs内存访问代价 MACGPU 内存带宽Latency and Throughput英伟达 GPU 架构 CNN 架构的理解手动设计高效 CNN 架构建议 一些结论一些建议 轻量级网络模型部署总结轻量级网络论文解析文章参考资料 文章同步发于 github 仓库 和 知乎,最新板以 github 为主。 本人水平有限,文章如有问题,欢迎及时指出。如果看完文章有所收获,一定要先点赞后收藏。毕竟,赠人玫瑰,手有余香。 前言 关于如何手动设计轻量级网络的研究,...

深度学习快速入门(pytorch版本)

发布时间:2022-11-30 深度学习 PYTORCH 人工智能
TensorBoard、Transforms、torchvision、DataLoader的简单使用 根据B站up主<我是土堆>视频学习整理的笔记 两个重要工具 dir help 数据加载初识 ananconda 自动带jupyter jupyter使用时遇到问题: 上图中文件报错,删掉后继续另一个报错,继续删掉。 回收站里: Dataset 实战类: TensorBoard 简介 SummaryWriter() 导包: 查看 函数使用方法 (1)鼠标放到 SummaryWrit...

OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection 原理与代码解读

paper:OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection code:https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA  背景 标签分配(Label Assignment)是目标检测中重要的一环,经典的标签分配策略采用预定义的规则为每个anchor匹配对应的gt或背景类。比如RetinaNet采用IoU作为划分正负样本的阈值标准,anchor-free检测器比如FCOS将ground truth物体的bbo...

Pytorch提取预训练模型特定中间层的输出

发布时间:2022-11-30 深度学习 PYTORCH 迁移学习 PYTHON
如果是你自己构建的模型,那么可以再forward函数中,返回特定层的输出特征图。 下面是介绍针对预训练模型,获取指定层的输出的方法。 如果你只想得到模型最后全连接层之前的输出,那么只需要将最后一个全连接层去掉: import torchvisionimport torchnet = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)print(model , net)net.fc = nn.Sequential([]) 当然,对于vgg19网络,如果你想获得vgg1...

【生成模型】DDPM概率扩散模型(原理+代码)

发布时间:2022-12-01 深度学习 PYTHON 人工智能
前言 AI 作画从 18 年的 DeepDream噩梦中惊醒过来,在 2022 年 OpenAI 的 DALL·E 2达到惊人效果,见图: AI + 艺术涉及到 Transformer、VAE、ELBO、Diffusion Model 等一系列跟数学相关的知识。Diffusion Models 跟 VAE 一样原理很复杂。 扩散模型(论文:DDPM 即 Denoising Diffusion Probabilistic Model)2020年发表以来关注较少,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解,...

DGL图神经网络库使用大全

发布时间:2022-12-04 深度学习 图论 PYTHON
第1章:图 图表示实体(节点)和它们的关系(边),其中节点和边可以是有类型的 (例如,“用户” 和 “物品” 是两种不同类型的节点)。 DGL通过其核心数据结构 DGLGraph 提供了一个以图为中心的编程抽象。 DGLGraph 提供了接口以处理图的结构、节点/边 的特征,以及使用这些组件可以执行的计算。 本章路线图 本章首先简要介绍了图的定义(见1.1节),然后介绍了一些 DGLGraph 相关的核心概念: 1.1 关于图的基本概念 1.2 图、节点和边 1.3 节点和边的特征 1.4 从外部源创...

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs的原因:Pytorch不支持对张量的求导

发布时间:2022-11-30 深度学习 PYTORCH PYTHON
一、背景介绍 原则上,Pytorch不支持对张量的求导,即如果z是张量的话,需要先将其转为标量。 浏览了很多博客,给出的解决方案都是说在求导时,加一个torch.ones_like(z)的参数。 下面给出一个实例来分析一下torch.ones_like(z)的作用。简而言之,torch.ones_like(z)相当于在对z进行求导时,对z中的元素进行求和操作,从而将其转为一个标量,便于后续的求导。 二、实例分析 ▶代码1: # 参考链接:# https://blog.csdn.net/qq_3920883...

A 2021 guide to Semantic Segmentation 译

A 2021 guide to Semantic Segmentation 译 原文网址:https://nanonets.com/blog/semantic-image-segmentation-2020/#use-cases-of-image-segmentation; 介绍 在以图片作为数据时,深度学习表现的十分成功,并且在多个用例上也处于表现优于人类的阶段。一直以来,人们对于计算机视觉比较关心的问题是:图像分类(image classification)、目标检测(object detectio...

【论文系列】SegNeXt

发布时间:2022-12-01 深度学习 人工智能
目录 1. 论文主要内容 (1)提高语义分割的方法: (2)注意力机制:是一种自适应的选择过程. 2. 代码: (1)构建MSCA (2)MSCAN 论文:https://arxiv.org/pdf/2209.08575v1.pdf code:GitHub - Visual-Attention-Network/SegNeXt: Official Pytorch implementations for SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design f...

【构建ML驱动的应用程序】第 10 章 :为模型构建安全措施

   🔎大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流🔎 📝个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝​ 📣系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】  深度学习【DL】 ​  🖍foreword ✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。 如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟👋 文章目录 工程师围绕失败 ...

【模型训练】YOLOv7车辆三类别检测

发布时间:2022-11-30 深度学习 模型训练 人工智能
1、本项目采用YOLOv7算法实现对车辆三类别检测,在几千多张车辆三类别数据集中训练得到,我们训练了YOLOv7、,所有指标都是在同一个验证集上得到; 2、目标类别数:3;类别名:car、bus, ‘truck’; 3、本项目提供了数据集和训练好的模型的网盘链接可供下载; 检测结果可视化: YOLOv7车辆三类别模型性能指标,所有指标都在同一测试集上得到 Method P R mAP@.5 mAP@.5:.95: Time yolov7-ca...