目标检测深度学习

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。
fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。
SEU-WYL·2024-08-30 06:29

【目标检测数据集】瓶子分类识别数据集1万张3类VOC+YOLO格式（玻璃瓶金属瓶塑料瓶数据集）

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：10106标注数量(xml文件个数)：10106标注数量(txt文件个数)：10106标注类别数：3标注类别名称:["glass-bottle","metal-bottle","plastic-bottle"]每个类别标
熬夜写代码的平头哥∰·2024-08-30 01:00

基于深度学习的人类行为模仿

基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。
SEU-WYL·2024-08-30 01:26

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

视频图像处理基础--运动目标检测与识别

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、视频图像处理二、运动目标检测与识别--帧差法2.1帧差法2.2算法原理2.3利用帧差法进行目标检测的方法2.4相邻帧帧间差分法的优势和不足2.5改进的帧间差分法三
小豆包的小朋友0217·2024-08-29 16:58

【目标检测数据集汇总】各类目标检测数据集VOC+YOLO格式地址汇总

序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】西红柿番茄成熟度检测640张3类别VOC+YOLO格式.zip点我下载2【目标检测数据集】轮船分类检测数据集500张4类别VOC+YOLO格式.zip点我下载3【
熬夜写代码的平头哥∰·2024-08-29 16:24

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。
FL1623863129·2024-08-29 15:52

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识
学客汇·2024-08-29 14:14

[数据集][目标检测]玻璃瓶塑料瓶检测数据集VOC+YOLO格式8943张2类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：8943标注数量(xml文件个数)：8943标注数量(txt文件个数)：8943标注类别数：2标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"]每个类别标注的框数：glass-bottle框
FL1623863129·2024-08-29 12:30

深度学习：探索人工智能的无限可能

而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。
木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。
FL1623863129·2024-08-29 10:16

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比
早起星人·2024-08-29 09:44

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。
Rocky006·2024-08-29 09:39

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
众乐认证·2024-08-29 08:05

TensorFlow和它的弟弟们

TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。
活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

＜数据集＞斯坦福狗狗识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：20580张标注数量(xml文件个数)：20580标注数量(txt文件个数)：20580标注类别数：120标注类别名称：['Chihuahua','Japanese_spaniel','Maltese_dog','Pekinese','Shih-Tzu','Blenheim_spaniel','papillon','toy_terrier','Rhodes
深度学习lover·2024-08-29 06:52

Taco数据集的yolo格式

将Taco数据集的1500张图片和原本的coco标注改为yolo格式，方便用yolo算法对垃圾数据集进行目标检测操作。并配上改成中文标签的yaml文件。
lhy12345678910·2024-08-29 06:21

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。
ghost_him·2024-08-29 06:50

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。
2401_85762266·2024-08-29 05:45

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。
爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成

高精度捕捉和渲染：利用深度学习和计算机视觉技术，捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo
爱研究的小牛·2024-08-29 05:42

AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用

在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。
玩AI的小胡子·2024-08-29 05:10

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。
liuxin33445566·2024-08-29 03:59

GPU算力租用平台推荐

在当前快速发展的AI和深度学习领域，GPU算力租用平台成为了研究者、开发者及企业不可或缺的工具。
hong161688·2024-08-29 00:07

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

而《深度学习》与OpenCV，作为这一领域的两大重要工具，更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力，探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。
程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

2021勇气读书会——《学习的逻辑》打卡（第二百一十天）

深度学习的策略有很多种，思维导图与结构化思维只是其中一个小小的分支而已，而关于学习策略也有更多深
于杰雄·2024-08-28 21:45

MS COCO数据集目标检测评估（Detection Evaluation）

MSCOCO(MicrosoftCommonObjectsinContext)是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集和评估平台，尤其是在目标检测、分割和人体关键点检测等任务中。
Ambition_LAO·2024-08-28 19:30

什么是计算机视觉？

计算机视觉概述计算机视觉（ComputerVision）又称机器视觉（MachineVision），是一门让机器学会如何去“看”的学科，是深度学习技术的一个重要应用领域，被广泛应用到安防、工业质检和自动驾驶等场景
龙腾AI·2024-08-28 19:30

在STM32上实现嵌入式人工智能应用

本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用，特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。
嵌入式详谈·2024-08-28 19:30

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了
LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-28 13:19

【YOLO系列】YOLO介绍

目录前言一、算法特点二、工作原理前言YOLO，全称为"YouOnlyLookOnce"，是一种流行的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2015年首次提出。
有品位的小丑·2024-08-28 13:19

YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1)

Darknet版YOLOv4猫狗识别训练好的权重文件：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541214Darknet版YOLOv3猫狗识别训练好的权重文件：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541209DeepSORT-YOLOv5猫狗检测和跟踪+可视化目标运动轨迹yolov7猫狗
2401_84187537·2024-08-28 12:17

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点，包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0，那如何判断呢？先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识，我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似：其中，θ是模型中的参数的取值，θ’是在θ
MoyiTech·2024-08-28 11:38

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

随着深度学习（DeepLearning）的崛起，机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。
刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。
2401_83402415·2024-08-28 10:04

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。
2401_85763639·2024-08-28 09:56

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip
玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成关键词：大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系
AGI通用人工智能之禅·2024-08-28 08:21
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