Tricks

YOLO算法创新改进系列项目汇总（入门级教程指南）

——YOLO算法创新改进系列项目汇总——YOLO算法创新改进系列项目汇总改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度（涨点必备）计算机视觉——致力于目标检测领域科研Tricks
加勒比海带66·2022-12-05 10:26

论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<
加勒比海带66·2022-12-04 09:37

海带软件分享——日常办公学习软件分享（收藏）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<
加勒比海带66·2022-12-04 09:07

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<
加勒比海带66·2022-12-04 09:56

CSS基础

选择器元素选择器（标签/类型选择器）ID选择器：ID必须唯一类选择器：更灵活属性选择器伪类选择器2.层叠与继承层叠：后面覆盖前面、选择器有优先级继承：三、CSS怎么学课程+练习w3+菜鸟mdn+css-tricks
Seven、琪·2022-12-04 07:52

深度神经网络模型训练中的 tricks（原理与代码汇总）

针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。
iFlyAI·2022-12-03 07:00

论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<
加勒比海带66·2022-12-02 19:21

【AI】CV开山之作：《AlexNet》论文解读与代码实现

论文看完，用代码把模型跑通、跑出较好的效果也很有难度，因为作者为了涨精度，常常加入一些tricks，但又不写在论文里。
Dreamcatcher风·2022-12-02 14:44

Indeterminate Checkboxes

转载地址:https://css-tricks.com/indeterminate-checkboxes/Checkboxinputscanonlyhavetwostates:checkedorunchecked.Theycanhaveanyvalue
abxn2002·2022-12-02 12:33

基于自建数据集【海底生物检测】使用YOLOv5-v6.1/2版本构建目标检测模型超详细教程

YOLO系列是目标检测任务中非常非常出色的模型，在v3-v5的演变过程中，不断地吸收集成融合各种好的tricks，模型的性能也得到了很大的提升。
Together_CZ·2022-12-02 10:26

YOLOv5系列全新升级——yolov5-v7.0实时实例分割全面集成

自从YOLOv5诞生依赖，社区就很活动，官方的更新频度也很高，检测系列一路迭代升级，集成融合了各种新颖的技术和tricks，目前最新已经更新到了v6.1版本，在我之前的博客里面也有详细教程讲解，感兴趣的话可以自行移步
Together_CZ·2022-12-02 10:22

YOLOX 论文笔记

YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021YOLOX论文链接:https://arxiv.org/abs/2107.08430一、ProblemStatement提出一些tricks
Tianchao龙虾·2022-12-01 15:43

半监督学习之MixMatch

半监督学习之MixMatchMixMatchUnsupervisedDataAugmentationforConsistencyTraining半监督深度学习训练和实现小TricksMixMatch:AHolisticApproachtoSemi-SupervisedLearning1
Natuski_·2022-12-01 14:59

pytorch下Numpy，Torch，Spicy，NetworkX及其他基本数据类型相关操作(持续更新)

Tricks1.torch.sparse.FloatTensor(position,value)稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量(每一维中存储多个值)。
饮冰l·2022-12-01 04:19

文本分类实战技巧（tricks）汇总

Dropout加在哪里关于二分类关于多标签分类类别不均衡怎么办别太纠结系列还是不会用tricks但是就是想跑出个好结果怎么办前言一年前小夕在知乎上提问过这么一个问题文本分类有哪些论文中很少提及却对性能有重要影响的
夕小瑶·2022-12-01 00:31

【经验】深度强化学习训练与调参技巧

在此为RL社区贡献一点绵薄之力，首先摘录StableBaselines3的RLTipsandTricks，其次给出个人心得，最后提供一些其他优秀的资源。
风度78·2022-11-30 13:24

人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

关注“PandaCVer”公众号>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！>>一起交流！互相学习！共同进步！
加勒比海带66·2022-11-29 18:12

海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<
加勒比海带66·2022-11-29 18:42

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<NEW！！！
加勒比海带66·2022-11-29 18:10

深度学习两大基础Tricks：Dropout和BN详解

深度学习Author：louwillMachineLearningLabDropoutdropout作为目前神经网络训练的一项必备技术，自从被Hinton提出以来，几乎是进行深度学习训练时的标配。就像做菜时必须加料酒一样，无论何时，大家在使用全连接层的时候都会习惯性的在后面加上一个dropout层。通常情况下，dropout被作为一种防止神经网络过拟合的正则化方法，对神经网络的泛化性能有很大的帮助
文文学霸·2022-11-29 17:18

新手炼丹师的调参内经——深度学习涨点技巧总结

新手炼丹师的调参内经——深度学习涨点技巧总结训练神经网络的过程就像是一个炼丹的过程，各位炼丹师们除了要设计一个好的丹方（Contribution），配置好的炼丹炉（GPUServer），当然这其中也不能够忽略对火候（Tricks
PyBigStar·2022-11-29 01:35

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合PP-LCNet（轻量级CPU网络）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<
加勒比海带66·2022-11-28 19:17

YOLOv5结合人体姿态估计

深度学习Tricks，第一时间送达YOLO-Pose是一种新的无Heatmap联合检测方法，是基于YOLOv5目标检测框架的姿态估计。
加勒比海带66·2022-11-28 17:53

CVPR之分类（图像分类算法优化技巧）

BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks作者：TongHe,ZhiZhang,HangZhang,ZhongyueZhang
陈知鱼·2022-11-28 04:31

图像分类算法优化技巧：Bag of Tricks for Image Classification

https://www.toutiao.com/a6690714232821907979/论文复现对很多人而言难度都比较大，因为常常涉及很多细节，部分细节对于模型效果影响很大，但是却很少有文章介绍这些细节，前段时间正好看到这篇文章，再加上之前就有关注GluonCV，因此就抽空看了下这篇文章。这篇文章是亚马逊科学家介绍CNN网络调优的细节，许多实验是在图像分类算法做的，比如ResNet，作者不仅复现
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-28 04:30

图像分类算法优化技巧

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达★这篇论文整理了CNN分类任务中一些常用的Tricks，如改善模型结构，训练过程中的一些Refinements如修改损失函数，数据预处理等
小白学视觉·2022-11-28 04:59

轻松入门自然语言处理系列 专题7 基于FastText的文本分类

文章目录一、论文解读二、FastText源码解读三、使用FastText实现文本分类1.词袋（词频、tf-idf）2.Word2Vec3.LDA模型4.FastText一、论文解读论文《BagofTricksforEfficientTextClassification
cutercorley·2022-11-27 07:22

目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<
加勒比海带66·2022-11-27 07:55

kaggle图像分割实战要点和技巧总结

想象一下，如果你能得到所有的tips和tricks，你需要去参加一个Kaggle比赛。
小白学视觉·2022-11-26 18:39

从39个kaggle竞赛中总结出来的图像分割的Tips和Tricks

作者丨DerrickMwiti来源丨AI公园编辑丨极市平台导读作者参加了39个Kaggle比赛，按照整个比赛的顺序，总结了赛前数据的处理，模型的训练，以及后处理等可以助力大家的tips和tricks，非常多的技巧和经验
Tom Hardy·2022-11-26 18:36

python数据处理——numpy rolling构造数据集操作

我们首先要进行数据集的构造和切分工作.比如数据集是一个日频的股票数据，我们要构造的样本，每一个样本回看100天，即长度是100，步长为2的数据，我们可以借助numpy下的一个函数来进行fromnumpy.lib.stride_tricksimportsliding_windo
量化橙同学·2022-11-26 18:04

目标检测tricks总结(记录)

1.Anchor可以根据实际任务，修改anchor预设的大小和scale，也就是说stride+anchorratio+anchorscales都可以调整，选择不同stride确定了featuremap的大小，stride就是说下采样的比例，4就是256*256变成64*64，ratio确定了纵横比和尺度。2.IoUloss与focallossIoUloss：用来计算predbox与groundt
RANKING666·2022-11-26 14:39

【调参Tricks】WhiteningBERT: An Easy Unsupervised Sentence Embedding Approach

【调参Tricks】WhiteningBERT:AnEasyUnsupervisedSentenceEmbeddingApproach目录总述模型实验及结论代码优化参考总述该文主要介绍了三种使用BERT
京城王多鱼·2022-11-26 12:08

让你的模型acc更上一层楼：模型trick和数据方法总结

来源丨GiantPandaCV编辑丨极市平台导读本系列主要探究哪些模型trick和数据的方法可以大幅度让你的分类性能更上一层楼，本篇主要讲解了对于大的BatchSize下训练分类模型以及张航的BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks
Tom Hardy·2022-11-26 10:32

医学分割综述 MedISeg（tricks，challenges and future directions）

MedISeg（tricks，challengesandfuturedirections）摘要：MedISeg方面的内容通常侧重于主要贡献的介绍（例如，网络架构、训练策略和损失函数），而无意中忽略了一些边缘实现细节
Jorko的浪漫宇宙·2022-11-26 07:52

卷积神经网络长尾数据集识别的技巧包

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读对长尾数据集的tricks进行了分析和探索，并结合一种新的数据增强方法和两阶段的训练策略，取得了非常好的效果。
ronghuaiyang·2022-11-26 04:48

知识蒸馏——pytorch实现

轻量化网络知识蒸馏可以理解为轻量化网络的一个tricks，轻量化网络是深度学习的一个大的发展趋势，尤其是在移动端，终端边缘计算这种对算力和运算时间有要求的场景中。
Ap21ril·2022-11-25 17:52

SegNet以及DeepLab系列学习笔记

本专栏将从论文的角度解读一下CV方向的一些经典神经网络模型及其贡献与意义，以期加深自己的印象，后续可以随时翻看并且学习其中好的tricks。这一期接着介绍语义分割任务中的经典模型。
KeEN丶X·2022-11-25 17:08

收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<
加勒比海带66·2022-11-25 17:58

手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<NEW！！！
加勒比海带66·2022-11-25 17:55

叶菜病虫害图像识别赛题笔记——科大讯飞2021届AI开发者大赛算法赛答辩

文章目录叶菜病虫害图像识别数据集图像增强3组2组1组3组总体方案stage1：二分类+细粒度一和二三二和三stage2：transformer+半监督stage3：模型集成TricksSummary类别不平衡样本数量较少输入尺度变化大其他
9CrimesAlright·2022-11-25 15:48

YOLOv1-v7全系列大解析（Tricks篇）

导读本文聚焦于YOLO系列的Tricks，对YOLOv1-v7全系列的所使用的Tricks进行了详细的解析。干货篇----【目录先行】----YOLO系列中Tricks的特
自动驾驶之心·2022-11-25 13:06

深度学习调参tricks总结！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：山竹小果，来源：NewBeeNLP寻找合适的学习率(learningrate)学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状
Datawhale·2022-11-25 12:42

YOLOV4网络结构总结

如下：YOLOV4的论文链接在这里,名为《YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》，相信大家也是经常看到这几个词眼：大神接棒、YOLOV4来了、Tricks
北京纯牛奶·2022-11-25 09:12

BN、CBN、CmBN 的对比与总结

BN、CBN、CmBN的对比与总结最近看到了关于Yolo系列trick的总结文章【MakeYOLOGreatAgain】YOLOv1-v7全系列大解析（Tricks篇），其中提到了YoloV4中使用了CmBN
有为少年·2022-11-25 08:27

关于YOLOv7的分析

同样的，这篇文章我也将从网络结构和tricks的角度与YOLO系列进行对比分析
帕里亚·2022-11-25 05:22

Tricks：Batch Normalization算法原理

目录一、提出背景二、BatchNormalization算法思路三、在全连接层和卷积层中的BatchNormalization四、使用BatchNormalization的优势一、提出背景深度神经网络的损失都出现在网络的最后一层，因此在进行反向传播训练时，更深的层训练得更快，而前面的层训练得比较慢。但是当底层网络的参数训练得比较好的时候，深层网络的参数不得不重新进行迭代，因此更深的层需要反复训练多
Taylor不想被展开·2022-11-25 00:48

收藏 | 深度学习图像分类任务中那些不得不看的技巧总结

针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用，因此值得好好总结。
小白学视觉·2022-11-24 23:38

极大缩短resnet训练时间并达到极高准确率的一些tricks

文章目录1、模型复杂度与泛化能力的关系2、DAWNBench3、SomeTricks4、实验效果5、展望1、模型复杂度与泛化能力的关系例如对于VGG而言，有11,13,16,19四种深度的模型对应着四种不同的模型复杂度
Yu-Feng Xia·2022-11-24 14:41

目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达w:b2=wifb4>h:b4=hb=(b1,b2,b3,b4)bb=convert((w,h),b)out_file.write(str(cls_id)+""+
加勒比海带66·2022-11-24 13:00
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他