MATALB深度学习工具箱

资深程序员骆昊：Python从新手到大师，100天完整学习路线

我推荐这个学习路线资料，可能你们有些已经在使用它，的确它是我见过最全的、最富有逻辑体系的Python技术栈总结，含有Python基础语法、前端、后端、Python做数据分析、数据挖掘，Python机器学习，Python深度学习等
算法channel·2024-01-15 18:10

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

在机器学习、深度学习中，激活函数有时会使用到Sigmoid函数。
TFATS·2024-01-15 17:26

慕尼黑工业大学最新提出！单目实时密集建图的混合隐式场方法

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf我们提出了一种新颖的方法，它将基于深度学习的密集SLAM与神经隐式场相结合，实时生成密集地图，而无需像以前的方法那样依赖
3DCV·2024-01-15 17:46

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 用于摘要法律文本的有效深度学习方法

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言Effectivedeeplearningapproachesforsummarizationoflegaltexts（22）0、论文摘要数字形式的法律判决文件的可用性为信息提取和应用提供了众多机会。由于这
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

[论文阅读]Self-Supervised Learning for Videos: A Survey

Self-SupervisedLearningforVideos:ASurvey.ACMComput.Surv.,55(13s),1–37.https://doi.org/10.1145/3577925论文中文名称：视频的自监督学习综述摘要：深度学习在各个领域取得的显著成功依赖于大规模标注数据集的可用性
王知为·2024-01-15 16:11

[深度学习]Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测模型使用感受

一、OpenVocabularyObjectDetection介绍OpenVocabularyObjectDetection(OpenVOD)是一种新型的目标检测方法，它使用开放词汇的概念来识别和检测图像中的对象。与传统的目标检测方法相比，OpenVOD具有更高的灵活性和可扩展性，因为它允许用户自定义对象类别和词汇，从而能够适应各种不同的应用场景和需求。OpenVOD的核心思想是将目标检测任务转化
FL1623863129·2024-01-15 16:24

[深度学习]imagenet的1000类别名称

tenchgoldfishgreatwhitesharktigersharkhammerheadsharkelectricraystingraycockhenostrichbramblinggoldfinchhousefinchjuncoindigobuntingAmericanrobinbulbuljaymagpiechickadeeAmericandipperkitebaldeaglevult
FL1623863129·2024-01-15 16:05

打破硬件壁垒：TVM 助力 AI技术跨平台部署

文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能（ArtificialIntelligence，AI）在全世界信息产业中的广泛应用，深度学习模型已经成为推动AI
程序边界·2024-01-15 16:32

ART-Adversarial Robustness Toolbox检测AI模型及对抗攻击的工具

一、工具简介AdversarialRobustnessToolbox是IBM研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱，为开发人员加强AI模型被误导的防御性，让AI系统变得更加安全，ART支持所有流行的机器学习框架
Rnan-prince·2024-01-15 15:15

【AI框架】MMDetection3D 使用指南

MMDetection3D是一个基于PyTorch的目标检测开源工具箱,下一代面向3D检测的平台对安装MMDetection3D有问题的同学可以看：【星光02】MMDetection3D目标检测框架的Docker
白拾Official·2024-01-15 14:29

mmdet tools 使用指南

MMDetection是一个基于PyTorch的目标检测开源工具箱。它是OpenMMLab项目的一部分。主分支代码目前支持PyTorch1.8及其以上的版本。
小张Tt·2024-01-15 14:28

chatgpt和文心一言哪个更好用

一、智能回复ChatGPT：ChatGPT是一种基于Transformer的深度学习模型，它能够通过上下文理解对话，并产生相应的回复。与传统的聊天机器人
前端御书房·2024-01-15 14:58

阿里视频生成大模型I2VGen-XL的论文来了！视频合成新范式

根据阿里云视频生成模型研发负责人介绍，I2VGen-XL采用深度学习技术，具备卓越的图像识别和生成能力。用户只需提供素材和需求，即可自动生成高质量的视频内容，显著提高了视频制作的效率和质量。
AI生成未来·2024-01-15 13:43

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 4：手把手带你运行 train.py 文件，史上最全的问题解决记录

前言文章性质：实操记录主要内容：主要记录了运行train.py文件时遇到的错误以及相应的解决方案。项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch搭建yolo3目标检测平台冷知识+1：小伙伴们不经意的点赞与收藏✨可以让作者更有创作动力！目录
作者正在煮茶·2024-01-15 12:16

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 1：手把手带你安装 PyTorch 并创建 PyCharm 项目

前言文章性质：实操记录主要内容：这篇文章记录了PyTorch的安装过程，包括：1.创建并激活新的虚拟环境；2.查看电脑是否支持CUDA以及CUDA的版本；3.根据CUDA的版本安装PyTorch；4.在PyCharm中创建使用pytorch_gpu虚拟环境的新项目；5.在PyCharm中验证PyTorch是否安装成功。相关文档：anaconda+pytorch+opencv安装及环境配置_pyto
作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 2：手把手带你安装 Jupyter Notebook 并解决因 conda 版本低导致安装失败的问题

视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】相关文档：anaconda+pytorch+opencv安装及环境配置_pytorch安装opencv-CSDN博客冷知识+1：小伙伴们不经意的点赞与收藏
作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

【霹雳吧啦】手把手带你入门语义分割1：语义分割的定义 & 常见数据集 & 评价指标 & 标注工具

目录前言一、常见的分割任务二、语义分割的网络模型三、语义分割的常见数据集格式四、语义分割所得结果具体形式五、语义分割的常见评价指标六、语义分割的常用标注工具前言这篇文章是我根据B站霹雳吧啦Wz的《深度学习
作者正在煮茶·2024-01-15 12:14

深度学习-标注文件处理（txt批量转换为json文件）

接上篇，根据脚本可将coco128的128张图片，按照比例划分成训练集、测试集、验证集，同时生成相应的标注的labels文件夹，最近再看实例分离比较火的maskrcnn模型，准备进行调试但由于实验室算力不足，网上自己租的2080ti马，传整个coco2017实在是太慢了，检索了一下没有开源的部分coco2017数据集，于是我想到将coco128的数据转化成json文件，便于新手进行debug，节约
交换喜悲·2024-01-15 12:42

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 3：GitHub 项目运行前的环境配置

前言文章性质：实操记录主要内容：主要记录了运行GitHub项目前的环境配置过程，包括创建并激活新的虚拟环境、安装torch和torchvision，在PyCharm中使用新建的虚拟环境，根据项目源代码提供的requirements.txt文件安装其他包。注意，项目源码来自于GitHub平台！非本人原创！项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Imag
作者正在煮茶·2024-01-15 12:12

BCN：图像分类的批处理通道归一化

摘要归一化技术已被广泛应用于深度学习领域，因为它们能够提高学习率并减少对初始化的依赖。然而，流行的归一化技术的有效性通常仅限于特定领域。
静静AI学堂·2024-01-15 12:29

imgaug库指南（13）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-15 11:15

2022.08.17

深度学习则强调在学习过程中培养学生形成专家思维，教会学生像专家一样思考。”
梅花儿哟·2024-01-15 11:54

【转载】用Masking GAN让100,000人都露出灿烂笑容

继卷积神经网络（CNN）掀起深度学习的浪潮后，生成对抗网络（GAN）逐渐成为了计算机
dopami·2024-01-15 11:11

imgaug库指南（21）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-15 10:32

基于多媒体的深度学习 Midreport自我总结分析

ResistorOhmValueEstimationChallenge需要将误差降低到1%以下1、调整模型架构：增加模型的复杂性，例如增加卷积层或全连接层的数量，增加神经元数量等#在ResistorEstimator类的CNN方法中进行修改defCNN(self,type):input=Input(shape=(64,64,3),name='input')h=self.conv2d(input,3
okimaru·2024-01-15 10:28

PyTorch深度学习实战（29）——神经风格迁移

PyTorch深度学习实战（29）——神经风格迁移0.前言1.神经风格迁移原理1.1模型介绍1.2GramMatrix的重要性2.神经风格迁移模型构建策略3.使用Keras实现神经风格迁移小结系列链接0
盼小辉丶·2024-01-15 10:54

PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击(Adversarial Attack)

PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击0.前言1.对抗攻击2.对抗攻击模型分析3.使用PyTorch实现对抗攻击小结系列链接0.前言近年来，深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等诸多领域取得了突破性进展
盼小辉丶·2024-01-15 10:53

PyTorch自学&遇到的一些错误

支持理解Package结构及法宝函数的作用pytorch就像一个工具箱dir():打开操作，能看到里面有什么东西---->dir(torch)help():说明书---->help(torch.cuda.is_available
okimaru·2024-01-15 10:22

PyTorch深度学习实战（30）——Deepfakes

PyTorch深度学习实战（30）——Deepfakes0.前言1.Deepfakes原理2.数据集分析3.使用PyTorch实现Deepfakes3.1random_warp.py3.2Deepfakes.py
盼小辉丶·2024-01-15 10:51

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课前言在前面的博文中已经学习了构建神经网络的基础需求，搭建了一个简单的双层网络结构来实现数据的分类。并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途，其中，激活函数优化了神经元的输出能力，损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反
絮沫·2024-01-15 10:49

人工智能让边缘计算更有价值!

LinkEdge的优势还体现在提升AI的实践效率，开发者可将深度学习的分析、训练过程放在云端，将生成的模型部署在边缘网关直接执行，优化良率、提升产能。另外
weixin_34056162·2024-01-15 10:02

Python&aconda系列：GPU深度学习环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda以及对应版本

GPU深度学习环境搭建：Win11+CUDA11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda以及对应版本一.01Pytorch和CUDA对应的版本及Pytorch和Python对应的版本及Python
坦笑&&life·2024-01-15 09:25

图机器学习年度汇集

一、深度学习模型优化在图机器学习领域，深度学习模型的优化尤为重要。今年的主要进展包括了利用先进的优化算法提高模型精度、减少训练时间以及对大规模图数据的适应性。
道亦无名·2024-01-15 09:35

教培行业校区运营顶层逻辑篇-东篱

初步形成了一套自有的标准体系教培行业运营对标互联网运营（B-C）教师对标互联网运营内容招生对标互联网运营方式渠道活动组织管理对标互联网文化，团队打造家庭课堂对标互联网运营用户粘性校区管理对标互联网运营对接全流程无论是B端还是C端，后续将从以下方面进行深度学习
24ee5b259965·2024-01-15 09:49

通俗理解人工智能、机器学习和深度学习的关系

最近几年人工智能成为极其热门的概念和话题，可以说彻底出圈了。但人工智能的概念在1955年就提出来了，可以说非常古老。我在上小学的时候《科学》课本上就有人工智能的概念介绍，至今还有印象，但那些年AI正处于“寒冬”，很少在其他地方见到这个概念。现在人工智能这么热，普通人容易从科幻电影和媒体宣传上来理解人工智能，这就难免有很多误解的成分。漫威电影中的人工智能幻视，是一个超级英雄漫威电影中的AI人：幻视几
黑客悟理·2024-01-15 08:07

imgaug库指南（23）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-15 08:52

微调深度学习模型：初级指南

引言在深度学习领域，微调（Fine-tuning）是一种常见的实践，旨在优化预训练模型以适应特定任务或数据集。这对于那些希望利用已有模型来解决类似问题的初学者而言，是一个非常有用的技巧。
CCSBRIDGE·2024-01-15 08:51

极坐标格式算法（PFA）-SAR成像算法系列（六）

系列文章目录《SAR学习笔记》《SAR学习笔记-代码部分》《SAR学习笔记后续-phased工具箱介绍》《SAR学习笔记-SAR成像算法系列（一）》《后向投影算法（BPA）-SAR成像算法系列（二）》《
【杨（_> <_)】·2024-01-15 08:44

研0或研一|如何快速入门深度学习？

一、经验建议1️⃣课程篇直接上手B站【小土堆PyTorch深度学习快速入门教程】，共计9h50min左右，预计一周就可以学完，比较偏向理论和实践相结合跟李沐学AIB站【动手学深度学习PyTorch版】刘二大人
-希冀-·2024-01-15 08:13

使用MATLAB连接USRP

MATLAB版本、labview版本、UHD版本对应关系2、下载GNURadioCompanion3、确定USRPUHD版本①、下载一个USRP硬件驱动程序②、确认MATLAB的UHD版本三、下载USRP通信工具箱支持包四
须尽欢~~·2024-01-15 08:40

自动驾驶雷达信号仿真与处理

首先，使用相控阵系统工具箱开发雷达发射和接收硬件、信号处理、检测和估计的模型™.然后使用自动驾驶工具箱对车辆运动进行建模并跟踪合成车辆检测™.在本例中，使用此雷达模型跟踪高速公路驾驶场景中的检测。
lqtcsq·2024-01-15 08:39

【Python】【深度学习】使用argparse模块和JSON管理深度学习模型的超参数

在深度学习中，超参数（如batch_size、learning_rate等）是重要的因素。我们通过调整超参数，可以得到不同的实验结果。因此，我们通常需要尝试大量不同的超参数设置，来获得较好的数据。
忘却的旋律dw·2024-01-15 08:08

29 旋转工具箱

效果演示实现了一个菜单按钮的动画效果，当鼠标悬停在菜单按钮上时，菜单按钮会旋转315度，菜单按钮旋转的同时，菜单按钮旋转的8个小圆圈也会依次旋转360度，并且每个小圆圈的旋转方向和菜单按钮的旋转方向相反，当鼠标悬停在某个小圆圈上时，该小圆圈的旋转方向会变为顺时针旋转360度。整个效果看起来像是一只小鸟在飞翔，菜单按钮像是它的翅膀，菜单按钮旋转的同时，小圆圈也在飞翔。此外，这段代码还定义了一些自定义
若冰说·2024-01-15 07:28

提取模型权重进行计算推理

pytorch获取全部权重参数、每一层权重参数自制深度学习推理框架-第七课-构建自己的计算图一、提取pytorch模型权重首先查看模型权重的各个层的大小分布情况：E:\Anaconda3\envs\pytorch1
dataloading·2024-01-15 07:43

轻松配置深度学习模型 ?

由于所有模块都需要大量参数和设置，因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸如batch_size或num_epochs之类的参数或学习率调度程序的参数。
冷冻工厂·2024-01-15 06:26

大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程

文章目录大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程一、深度残差网络（DeepResidualNetworks）简介深度学习与网络深度的挑战残差学习的提出为什么ResNet
星川皆无恙·2024-01-15 06:14

神经网络与深度学习（五）——人工神经网络和卷积神经网络

姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍NN与CNN【嵌牛鼻子】深度学习神经网络【嵌牛提问】NN与CNN的区别有哪些人工神经网络简称神经网络(NN)，是目前各种神经网络的基础
吴丞楚20012100032·2024-01-15 06:08

Protecting Intellectual Property of Deep NeuralNetworks with Watermarking

保护深度神经网络的知识产权与数字水印技术ABSTRACT深度学习是当今人工智能服务的关键组成部分，在视觉分析、语音识别、自然语言处理等多个任务方面表现出色，为人类提供了接近人类水平的能力。
暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:48

On the Robustness of Backdoor-based Watermarkingin Deep Neural Networks

关于深度神经网络中基于后门的数字水印的鲁棒性ABSTRACT在过去的几年中，数字水印算法已被引入，用于保护深度学习模型免受未经授权的重新分发。我们调查了最新深度神经网络水印方案的鲁棒性和可靠性。
暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:48

YOLOV8目标识别与语义分割——使用OpenCV C++ 推理模型

简介深度学习在实际应用中包括训练和推理两个重要阶段，通常依赖于流行的深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、PyTorch等。
知来者逆·2024-01-15 05:11
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