深度学习之路

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

python翻译成中文_图像处理入门 100 题，有人把它翻译成了中文版！

红色石头的个人网站：红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路www.redstonewill.com之前，我发文推荐过一份图像处理入门100题，主要针对图像处理的一些基本操作，非常适合入门！
weixin_39864261·2023-11-05 06:43

深度学习之路

从这里开始吧早在高中，在英语、语文的阅读理解中，一次次的看到AI的神奇。从围棋人机大战中的阿尔法狗，到波士顿动力。尽管那是一种雾里看花的感觉，却也有种莫名的感觉。到了大学，选择了计算机这条路。更加对AI有兴趣，迫切想了解这方面的知识。奈何，就读的学校并非优秀，网上众说纷纭，自己摸索一阵子后，辛苦无果。偶而请教网上的大牛，讲解一二，总是不太透彻。也没法叨扰太多。便下定决心，请个老师。后来遇到了一个挺
wenruo~·2023-10-11 08:34

深度学习之路二——windows系统下Anaconda+Pycharm编译环境的搭建

众所周知，在windows系统下安装anaconda对于使用python的程序员来说是多么的方便。但是，anaconda自带的两个python代码编译器，Jupyternotebook和spyder都或多或少有自己的不便之处。比如：Jupyternotebook:虽然精简，但是需要打开浏览器进行编辑，浏览器插件如果有冲突，还容易导致网页崩溃。另外，Jupyternotebook在创建新项目，更改.
lavendelion·2023-08-26 18:29

深度学习之路（五）：Faster-RCNN

过两年的沉淀，rbg大神于2016年提出了R-CNN系列的封神之作——Faster-RCNN，全称：《FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks》，同时何凯明博士也是这篇论文的作者之一。话不多说，上论文（百度云链接：https://pan.baidu.com/s/13luKlGF1RAHp29bp3KP
遇见木子绿·2023-08-01 09:28

深度学习之路（一）：用LSTM网络做时间序列数据预测

简介问题：有一组1维数据，可能是某商品的销售量，可能是股票的价格等，用深度学习模型来解决对该数据的预测问题，比如用前50个数据，来预测下一个数据。首先，给出数据集：前10行数据.png接下来，通过对数据进行处理，以及模型的搭建和训练，最终得到想要的预测模型。数据的读取及处理：读取数据load_data(filename,time_step)使用pandas进行csv文件的读取，其中需要注意的是路径
Flamingjay·2023-06-18 19:21

深度学习之路（三）：SPP-Net

上回书详细的介绍了R-CNN的前世今生，在文章的最后同样抛出了R-CNN中的不足点：其一是检测的精度相对而言比较低，这主要是图像归一化时对图像过度拉伸造成的，其二是检测速度慢，这个是由于每张图像需要分割成2000多个特征区域，然后依次进入卷积网络造成的。发现问题下一步就是要解决问题。首先我们来说一下为什么要进行图像的归一化。这样做的目的是因为R-CNN采用的是Alexnet网络，而需要特别注意的是
遇见木子绿·2023-06-12 00:24

深入探索：分布式训练下的深度学习之路

深入探索：分布式训练下的深度学习之路随着深度学习在各个领域的广泛应用，越来越多的研究者和工程师开始关注深度学习分布式训练技术。
Chaos_Wang_·2023-04-18 06:48

深度学习之路四——vgg16的学习

最先提出vgg16的论文是ICLR2015会议上的《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》，论文链接如下：https://arxiv.org/abs/1409.1556论文第二章介绍了论文中所使用的六种网络结构，具体如下图1。图1vgg论文中的网络结构示意图解释一下图1的内容：表中A,A-LRN,B,C,D,E分别代
lavendelion·2023-03-13 17:11

深度学习撞墙了？

近年来，AI在大数据、大模型的深度学习之路上一路狂奔，但很多核心问题依然没有解决，比如如何让模型具备真正的理解能力。在很多问题上，继续扩大数据和模型规模所带来的收益似乎已经没有那么明显了。
Sim1480·2022-12-28 08:16

深度学习撞墙了！

近年来，AI在大数据、大模型的深度学习之路上一路狂奔，但很多核心问题依然没有解决，比如如何让模型具备真正的理解能力。在很多问题上，继续扩大数据和模型规模所带来的收益似乎已经没有那么明显了。
Datawhale·2022-12-28 08:15

深度学习之路=====4=====＞＞(GoogleNet)InceptionNet(tensorflow2)

InceptionmoduleInceptionNet结构codeimporttensorflowastfimportosimportnumpyasnpimportdatetimefromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,GlobalAveragePooling2D,Dropout
啥都会点的大秀·2022-12-26 15:34

【深度学习之路记录01】语义标注工具Labelme（安装、使用、导出数据集）

关于Labelmelabelme是一款标注软件，我用来创建自己的语义分割的数据集。我使用的是windows环境。源码：https://github.com/wkentaro/labelmeLabelme安装方法1直接使用包之前搜索到的大部分教程都是通过anaconda安装的。但实际上现在labelme已经支持直接通过exe文件直接使用。下载，打开即是labelme的图形界面。方法2通过anacon
啊粥·2022-12-23 19:51

【深度学习之路记录02】python代码批量修改Labelme标注的json文件（删除标签、修改标签名）

代码参考：https://blog.csdn.net/qq_44442727/article/details/112785978创建自己的数据集时，经常需要一些调整，比如说修改某一批文件中已经标好的一个对象的标签名，或者是不打算分割某一类对象，需要删除对其的标注。自己参考学习写了以下两个小工具同大家分享。case1：批量修改某一类对象的标签名比如说，我之前把标注的一类对象写成了“dog”，现在我想
啊粥·2022-12-23 19:50

YOLO系列开篇

学习深度学习已经一个多月，略有所获，今日开始仅以微漏浅薄之识这聊聊几语，愿在深度学习之路上与诸君共勉。
千禧皓月·2022-12-03 10:29

深度学习之路=====12=====＞＞MNasNet(tensorflow2)

简介原文：MnasNet:Platform-AwareNeuralArchitectureSearchforMobile来源:CVPR2019作者：Google(MingxingTan,BoChen,RuomingPang,VijayVasudevan,MarkSandler,AndrewHoward,QuocV.Le)摘要:使用神经结构搜索(neuralarchitecturesearch)方法
啥都会点的大秀·2022-12-02 10:14

深度学习之路（Pytorch搭建残差网络）

目录引言一、从概念上理解1.怎么来的？2.残差块3.残差网络二、从代码上理解引言我是刚刚学习深度学习的知识，想找一篇能够对于初学者很友好的残差网络的博客，发现很少，所以就自己写了这篇博客，记录自己的学习，也方便大家的学习，这是我的初衷。一、从概念上理解1.怎么来的？首先，我们要知道残差网络是怎么来的。残差网络出现的目的是为解决随着网络层数的增加，网络发生退化的现象。这种现象就是：随着网络层数的增加
ゞ 随性·2022-11-30 23:52

深度学习之路（3）神经网络结构和参数优化

书籍参考参考英文在线书籍NeuralNetworksandDeepLearning第三章。对应原文Chapter3内容特别好。作者为了让读者直观感受学习过程，还嵌入了算法和图，读者可以点击相应按钮看到神经网络的学习过程——其Cost随Epoch的变化曲线。博文提要前面讲了神经网络学习过程的重要环节——梯度下降法，重点讲了该方法用的反向传播原理，它大大减小了梯度求算的时间复杂度。我们在了解机器学习算
NO_1967·2022-11-29 05:12

深度学习之路=====11=====＞＞ShuffleNet(tensorflow2)

简介来源：CVPR2017作者：张祥雨，西安交通大学本硕博，原微软亚洲研究院研究员特点逐点分组卷积（pointwisegroupconv)：使用了kernel_size=1的分组卷积，大大降低模型参数量和计算量深度卷积也称逐通道卷积（DepthwiseConvolution):区别于深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution==depthwiseconvoluton
啥都会点的大秀·2022-11-28 12:04

深度学习之路=====10=====＞＞Resnext(tensorflow2)

简介类型：2017CVPR作者：KaimingHe组和其他轻量级网络特点一样，Resnext也是通过降低参数量来改进模型，提高模型精度的。该模型基于Inception的split-transform-merge范式和VGG堆叠网络，将Resnet的单路卷积变成多路卷积（分组卷积），与Inception的区别是该模块的所有支路采用相同的拓扑结果。作者认为split-transform-merge是通
啥都会点的大秀·2022-11-28 12:33

深度学习之路=====8=====＞＞Xception(tensorflow2)

简介Xception和SqueezeNet一样，是一种降低参数量的轻量级神经网络，它主要使用了深度分离卷积（Depthwiseseparableconvolution)结构，该结构替换了原来的Inception中的多尺寸卷积结构。这里需要弄清深度分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）、深度卷积（depthwiseconvolution)、逐点卷积（pointwise
啥都会点的大秀·2022-11-26 13:02

深度学习课程大纲_2019 伯克利深度学习课程正式上线，李沐主讲！

红色石头的个人网站：红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路redstonewill.com李沐大神的新课《IntroductiontoDeepLearning》于今年1月份在UC伯克利上线了。
weixin_39661345·2022-11-25 15:16

深度学习之路（四）：Fast-RCNN

前文中已经讲述了R-CNN以及SPP-Net两个经典的入门级算法，下来向我们走来的是R-CNN家族的另一位优秀代表——Fast-RCNN。regionproposalFast-RCNN顾名思义，就是快速的R-CNN，其目的就是解决R-CNN训练慢、检测慢的难题。一.论文解读Fast-RCNN的论文是就是《FastR-CNN》，其作者是rbg大神，论文简单明了，目的性贼强。（百度云链接：https:
木子一一·2022-11-24 15:37

小白的深度学习之路，Ubuntu安装Anaconda以及Tensorflow方法汇总帖

博主深度学习在读，记录一下自己的深度学习+图像处理的学习历程，同时提供给有兴趣学习的小伙伴们一个入门向教程，欢迎大家相互讨论，共同进步。首先，介绍一下自己使用的虚拟机版本以及深度学习框架，在安装过程中遇到的问题以及注意事项会在这里一一介绍。在这里，我选择的是系统是Ubuntu版本的Linux，并在Vmware上进行了系统的安装。深度学习框架使用的是Tensorflow2.0版本，注意，在一些教程当
所幸楠风知我意·2022-11-24 14:52

我的深度学习之路

个人深度学习的学习路线一、前言1.1学习目的我是一名普通的不能再普通的大学生，然后决定奔跑-让原本沉闷的生活变得有风,所以有了以下的内容。我原本是机械电子工程专业，21考研后选择了人工智能的深度学习方向，写下此文的主要目的是为了记录自己学习过程。同时也希望让有着像我一样没有任何基础的小伙伴进入这个领域学习少走一些弯路。1.2学习路线因为去年考研的学习过程中让我养成了一个学习习惯，所以才会有了这一节
bu volcano·2022-11-24 14:18

全职奶爸的一年深度学习之路：从零基础到成为研究科学家

https://www.toutiao.com/a6642453108142113294/2019-01-0409:50:32【新智元导读】零基础学习深度学习是怎样一种体验？本文作者分享了他仅仅一年时间从零基础到成为研究科学家的历程，并且提出了一些有用的建议。2018年时，我决心开启深度学习之旅。2017年10月，在阅读了《纽约时报》一篇描述深度学习人才短缺的文章之后，我偶然发现了一个名叫fast
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-21 07:30

关于我一年的深度学习之路（我很菜，非常菜，大佬勿笑话我）

背景大二开始接触深度学习，当时自己就只能看懂python,自己也不会敲代码，什么算法也不懂的情况下开始学习。线代没学，高代不会，c和c++都不会的基础情况下学习之路在大二刚开始，借助超算杯，先自己去图书馆找的书籍，然后在十一国庆七天坐在图书馆地板上看完了深度学习的一本相关书籍，让我初次了解认识了深度学习。之后在老师的指点下，看了李宏毅老师的机器学习。链接如下：深度学习-李宏毅老师寒假的时候开始看了
百大小伙计·2022-11-20 01:10

小白的深度学习之路---飞桨深度学习学院

起始首先介绍一下自己为何会接触到深度学习内容以及如何加入的课程吧。至于了解深度学习这个领域，就不用多提了，我还在读研，方向还未具体确定，不论是看网上各种信息，还是课上老师的引导，或多或少都会对这一方面的内容产生兴趣。最近在家没事干，更是想要更多学习了解一下，做做规划。正好有同学分享了一个深度学习的入门课程，就是今天要说的飞桨深度学院的七日入门打卡营，看了要求，最好对深度学习感兴趣且有过简单的了解以
Huaznnnn·2022-11-19 05:55

一个新手小白的深度学习之路

深度学习到底难不难？作为一个0基础的小白，在前期学习时也经历了很多的弯路，在这里将一些经历分享给大家。最开始学习的时候在网上乱七八遭的搜罗了很多学习的视频，在线下也买了很多人工智能的相关书籍，结果就是越学越乱，不但没有掌握知识，还萌生了想放弃的想法。后来自己冷静下来理出了一条属于自己的学习之路。一、AI是什么？了解人工智能领域的全局知识，这个了解是全局的了解，细节可以不用大管，掌握人工智能的来龙去
尛四姨·2022-10-18 07:00

计算机视觉的深度学习之路

更多精彩内容，请关注微信公众号：听潮庭，我们一起学习。一、概述计算机视觉概述高度复合学科：工程、计算机科学、数学、心理学、生物学图像处理、机器人、神经科学、认知科学、机器学习、计算机图形学、信息获取、算法、硬件系统；两个主要研究维度：语义感知（semantic）：分类Classification：物体、属性、场景等检测Detection：物体、行人、人脸等识别Recognition：物体：车牌，文
weixin_30763397·2022-05-15 07:27

目标检测 | RCNN算法系列汇总+详解(包括Fast, Faster)

FastRCNN1.介绍：2.步骤流程3.部分详解4.比较三、FasterRCNN1.介绍2.步骤流程3.部分详解4.缺点四、总体对比资料汇总选自B站大佬：霹雳吧啦Wzcsdn大佬：gentelyang以及小白的深度学习之路以及
刺猬文川Zivid·2022-03-06 07:39

深度学习进阶之路

深度学习之路写在前面一些东西：我是一个转行的人，也是一个小白，写这些东西既是为了记录回顾自己所学，同时也是给刚入门的同学一点信心和冲劲，正如亮剑中李云龙所说，我们要敢于亮剑，不管前方道路有多么艰难困苦，
端庄的汤汤·2022-02-26 09:32

我的机器学习/深度学习之路--LDA线性判别分析

关于LDA的理论方面，不过多赘述。只写一下我对这个算法的一些感想与验证过程。只说二分分类问题：数据采用(3条消息)史上最好的LDA(线性判别分析)教程_jnulzl的专栏-CSDN博客_lda线性判别分析这篇博客的。这篇博客是用matlab验证的过程，我则用python验证的。我认为二分分类问题中的LDA算法就是求得这个向量w，得到一个y的阈值，来判断测试集是否属于第1类或者第2类。但是这个y的阈
天青色呀·2021-11-29 13:00

我的三年自学深度学习之路

大家好，我是羽峰。今天要和大家分享的是研究生三年的生活，也是自己自学深度学习的三年，凭借三年自学，最终进入了大厂做了一名算法工程师。目录20182019202020212018考研因为失误或者可能本来就比较菜，最后调剂回了本校。回本校的好处就是身边人或多或少都认识，所以建立起友谊就很容易，相处也很融洽。3月末确定之后，我就出去实习了一个月，那时候使用的还是还是c，考研考的c，所以对其还是比较了解，
羽峰码字·2021-05-31 15:32

机器学习课件_李航《统计学习方法》第 2 版发布完整课件！清华教授出品！附完整下载...

红色石头的个人网站：红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路www.redstonewill.com李航的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书
weixin_39855186·2020-12-15 14:02

深度学习之路--环境篇(TensorFlow_GPU+CUDA)

深度学习开发环境搭建&esmp;写在前面:这是一个失败的教学,不过里面的坑倒是实实在在的,一步一步踩了这些坑,才有最后的的成功啊!!! 上一篇我们搭建了win10+ubuntu18.04双系统,硬件环境已经准备就绪,接下来就是搭建软件环境了,下面先说下需要安装的基本东西,然后详细介绍搭建过程;硬件环境:显卡：GeForceGTX750MCPU：corei5系统：Ubuntu18.04基本步骤:an
LuffysMan·2020-08-25 17:35

AI在音乐领域的应用资料汇总

计算音乐综述计算音乐基础知识10大音频任务10大音频处理任务，助你开启深度学习之路音乐分类https://github.com/keunwoochoi/transfer_learning_musichttp
upDiff·2020-08-19 01:42

麦子学院学习视频之机器学习(1):1.1 机器学习介绍

还选择了美国作者MiroslavKubat的著作《机器学习导论》（以后简称机器学习书籍），再结合网络资源先学习一些基础课程，再开始我的深度学习之路吧。1.
weixin_30496751·2020-08-18 13:19

深度学习之路：（一）Keras中mnist数据集测试

Keras环境搭建本地环境MacOS一、安装Anaconda1、下载Anaconda最新版本：官网下载地址附：清华镜像源2、下载后直接安装，点击next3、检测版本打开终端输入conda--v，如显示如下，则安装成功。shiqingdeMacBook-Air:~shiqingwang$conda--vconda4.4.9二、安装Keras1、打开Anaconda-Navigator依次点击Envi
sage_wang·2020-08-08 00:57

Ubuntu16.04使用Conda安装Tensorflow（GPU版本）

0.写在前面这是第一次使用Markdown语言，也是第一次写博客，谨以此博客正式开启深度学习之路。
costume24·2020-08-05 02:53

深度学习之路1：python环境和Jupter notebook使用

我开始学习人工智能，希望写下自己的想学习笔记，帮助跟我一样的朋友。python环境的搭建当前python的开发版本已经是pyhon3.7了。我直接安装的Anaconda库，里面自带的python3.7,可以点击链接下载。下载安装后，注意最好切换了路径到其他盘，因为这个开源包比较大。我说直接安装pycharm的miniconda版本的，所以全部打包下载下来了。但是请注意，通过pycharm安装min
lansus·2020-08-03 01:25

深度学习之路—sns.load_dataset(iris)报空指针和读取错误问题

今天上课的时候老师的样例用到了iris数据样例importseaborn的时候报错了于是我就用pip安装了一个seaborn后来在调用sns.load_dataset("iris")的时候报了一堆错误---------------------------------------------------------------------------gaierrorTraceback(mostrec
没有蜂蜜的小蜜蜂·2020-07-15 16:32

驭势导读 | 通往深度学习之路，“杀鸡焉用宰牛刀”？

AI天团出道已久，成员都是集颜值和才华于一身的男纸，之前我们已经见过其中三位了，压轴出场的到底是谁？更为重要的是，他会带给我们关于人工智能的什么新鲜东东呢？王宇航，博士毕业于中国科学院自动化研究所，现阶段主要研究方向包括：深度学习、图像语义分割、目标检测、网络模型压缩与加速等。宇航告诉我们，深度神经网络也可以是一个“Transformer”，它可以在使用时根据输入数据动态地调整自己的结构。至于为什
UISEE 2031·2020-07-14 06:25

深度学习之路--Mnist手写数字识别问题分析

 对于每一个初学深度学习的小伙伴,Mnist手写数字识别问题非常经典,tensorflow官网教程首先就介绍了分别使用单隐层网络(准确率约91%)和多层卷积网络(准确率约99.2%)来解决这个问题.luffy也入了深度学习的坑,刚刚依照官网步骤分别实现了两种方法,源代码见github,对于卷积神经网络方法有种似懂非懂的感觉(其实就是不懂(>_')returnnumpy.frombuffer(byt
LuffysMan·2020-07-10 22:43

深度学习之路三——windows系统下安装tensorflow-gpu版(或pytorch-gpu版)

本文是建立在上一篇文章“深度学习之路二——windows系统下Anaconda+Pycharm"完成后的基础上继续的。
lavendelion·2020-07-09 13:47

深度学习之路

下午收到海康威视电面，还可以，一周内等消息，但是发现很多公司的图像处理岗位都有深度学习的要求，所以今天开始正式学习深度学习，在这里记录一下学习深度学习的过程，不定期更新深度学习1初步了解深度学习概念链接:link.深度学习路线链接:link.补充昨天和男票说了一下自己的安排被男票说了一顿，让我不要从旁门左道开始学，要先看最正规的，先学廖雪峰的python，了解基础之后就看吴恩达大佬的教学视频，网站
三胖快跑·2020-07-06 02:12

1.吴恩达深度学习第一周

学完这套课程之后，你将能更加自信的继续深度学习之路。AI让我们在接下来的十年中创造更好的社会和时代。AI
余生的观澜·2020-07-02 17:59

神经网络相关名词解释

相信读过此文的圈友，会对深度学习有个全新的认识，机器人圈希望可以为圈友的深度学习之路起到一些辅助作用。人工智能，深度学习，机器学习—无论你在做什么，如果你对它不是很了解的话—去学习它。
_两只橙_·2020-07-01 19:17
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