PyTorch目标检测第4页

pytorch实战-7图像风格迁移

1什么是风格迁移howto：还是cnn，输入是图像，输出和上一章相比，不是数字，而是图像。意义：给一张图像输入，可以输出指定风格化处理的图像2风格迁移发展简史早期针对图像局部特征（纹理生成）或特定风格/场景建立模型，迁移时通过套用模型提取图片纹理或转化风格。缺点是特征/风格单一，无法通用。2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移，效果很好，并成为了主流。神经网络做风格迁移前，主要有纹理生

新世纪摸鱼战士678·2024-09-04 18:02

深度学习算法——Transformer

参考教材：动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。

fw菜菜·2024-09-04 18:31

pytorch利用简单CNN实现葡萄病虫害图片识别

2实现思路实现思路是想通过pytorch做一个CNN模型的训练，然后根据给出的图片进行类型的预测。3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的

麦麦大数据·2024-09-04 16:19

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

阿利同学·2024-09-04 15:12

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

yolo8 目标检测、鉴黄

引言目标检测是计算机视觉中的一个关键任务，其目标是在图像中识别出各种对象，并准确地定位其位置。近年来，目标检测技术取得了显著进展，尤其是在深度学习的推动下，性能得到了极大的提升。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 11:13

自动驾驶之心规划控制理论&实战课程

单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑

vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。但是，更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵），来指导参数的更新关于使用更高阶导数的优化器基类的描述。在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda

Colab：https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具，享受免费计算资源-阿里云天池移动九天：https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Pytorch问题处理：Pytorch distributed RuntimeError: Address already in use

Pytorch报错如下：PytorchdistributedRuntimeError:Addressalreadyinuse原因：模型多卡训练时端口被占用，换个端口就好了。

道纪书生·2024-09-04 06:42

使用Dockerfile构建一个包含NVIDIA的PyTorch和Detectron2的镜像

查看Dockerfile以下是详细的解释：#使用更具体的标记来固定基础镜像版本，确保环境一致性FROMnvcr.io/nvidia/pytorch:23.01-py3#设置工作目录和环境变量WORKDIR

fydw_715·2024-09-04 06:11

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SAConv模块

在本文中，我们在目标检测的主干设计中探索了这种机制。在宏观层面，我们提出了递归特征金字塔，它将特征金字塔网络的额外反馈连接合并到自下而上的骨干层中。

小李学AI·2024-09-04 05:00

[数据集][目标检测]街道乱放广告牌检测数据集VOC+YOLO格式114张1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)：114标注数量(xml文件个数)：114标注数量(txt文件个数)：114标注类别数：1标注类别名称:["guanggao"]每个类别标注的框数：guanggao框数=165总框数：165使用标注工具：labelImg标

FL1623863129·2024-09-04 05:58

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

pytorch模型保存及加载参数恢复训练的例子

一、示例这里是一个示例，展示如何保存和加载模型、优化器的状态以恢复训练：保存与加载模型和优化器状态的示例importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#定义一个简单的模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.

静心问道·2024-09-03 21:44

调度器scheduler保留什么参数

在PyTorch中，学习率调度器（scheduler）用于动态调整优化器的学习率。调度器的状态文件保存了在训练过程中与学习率调度相关的信息。

静心问道·2024-09-03 21:44

DETR3D 开源项目教程

DETR3D开源项目教程detr3d项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/detr3d项目介绍DETR3D是一个基于Transformer架构的开源三维目标检测框架

齐妤茜·2024-09-03 19:35

yolov8目标检测pyside6可视化图形界面+检测源码ui文件——用于计数统计

目标检测：使用YOLOv8模型对输入图像进行实时目标检测。计数统计：根据检测到的目标数量更新界面上的计数器。

毕设宇航·2024-09-03 19:05

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

技术栈深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：GPU（如果可用）功能特

毕设宇航·2024-09-03 13:20

sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型

目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker（方法一）Dockerfile（方法二）Anaconda（方法三）数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar

技术瘾君子1573·2024-09-02 10:12

百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署（python）

部署目标检测模型前，需要配置好paddlepaddle的环境：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码

代码能跑就可以·2024-09-02 10:09

[数据集][目标检测]安检x光危险物品识别检测数据集VOC+YOLO格式9551张12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)：9551标注数量(xml文件个数)：9551标注数量(txt文件个数)：9551标注类别数：12标注类别名称:[“Cans”,“CartonDrinks”,“GlassBottle”,“PlasticBottle”,“S

FL1623863129·2024-09-02 08:29

Datawhale AI夏令营第五期CV Task02

一、yolo模型介绍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。

m0_60530253·2024-09-02 07:21

Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型

本质上是属于CV中的目标检测

切记我是一个温柔的刀客·2024-09-02 07:19

通义千问-VL-Chat-Int4

安装要求(Requirements)python3.8及以上版本pytorch2.0及以上版本建议使用C

九品神元师·2024-09-01 20:42

语义补全学习笔记

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer

AI算法网奇·2024-09-01 17:53

【目标检测数据集】塑料瓶玻璃瓶检测数据集5378张2类VOC+YOLO格式

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)：5378标注数量(xml文件个数)：5378标注数量(txt文件个数)：5378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

国产bug零零柒·2024-09-01 15:09

番外-PyTorch细节知识

文章目录一、torch.nn.Parameter1.1Parameter与buffer的区别1.2nn.Module类中实现注册Parameter的机制二、Pytorch中的Tensor,Variable

ModelBulider·2024-09-01 12:52

全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用

特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。

为为-180-3121-1455·2024-09-01 12:49

使用docker从零构建python、cuda、pytorch等环境

一、docker和nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动，且该驱动版本要支持docker里面的cuda版本）。本机安装nvidia-docker后，不需要再在docker容器中安装nvidia显卡驱动，便可使用gpu（另外有一种说法，可以直接在dock

ken_asr·2024-09-01 11:14

Official pytorch implementation of “Mamba-YOLO：SSMs-based for Object Detection”

#pipinstallrequiredpackagescondacreate-nmambayolo-ypython=3.11condaactivatemambayolopip3installtorch===2.3.0torchvisiontorchaudiopipinstallseabornthoptimmeinopscdselective_scan&&pipinstall.&&cd..pipin

weixin_42918943·2024-09-01 11:43

【论文笔记】：LAYN：用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络

背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求，大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进，然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:39

【pytorch】TensorBoard的使用

虽然它是为TensorFlow设计的，但也可以与其他深度学习框架（如PyTorch）一起使用。

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:09

【目标检测数据集】家禽家畜检测数据集25234张7类VOC+YOLO格式（鸡鸭鹅牛羊猪狗数据集）

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)：25234标注数量(xml文件个数)：25234标注数量(txt文件个数)：25234标注类别数：7标注类别名称:["cattle","chicken","dog","duck","goat","goose","pig"

熬夜写代码的平头哥∰·2024-09-01 09:31

PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒

文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')Createsacriterionthatmeasuresthemeansquarederror(squaredL2norm)betweeneach

Hoper.J·2024-09-01 01:14

pytorch view 函数介绍

view是PyTorch中用于改变张量形状（tensorshape）的函数。与其他形状转换操作不同的是，view并不改变张量的数据，而是返回一个新的张量，该张量与原始数据共享内存。

qq_27390023·2024-09-01 01:43

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于计算均方误差损失。均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

YOLOv8在目标检测领域以其卓越的性能和速度著称，通过对学生上课视频或实时摄像头的输入进行深度分析，系统能够准确识别学生的多种行为，如举手、阅读、写作、使用手机、低头等。

FL1623863129·2024-09-01 01:39

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上采样或下采样的函数

Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:22

基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集

基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集一、前言最近在做微光目标检测的研究工作，使用了Rank_DETR；这个模型是基于detrex框架，而detrex框架又是基于detectron2