YOLO-V5代码解读

官方yoloV5开源代码注释，基本每个文件夹和模块都有注释，非常详细

深度学习入门代码解读注释。YID:8919652073330172Jackiedan
「已注销」·2023-01-19 19:33

官方yoloV5开源代码注释，基本每个文件夹和模块都有注释

深度学习入门代码解读注释。YID:8919652073330172
「已注销」·2023-01-19 19:24

Colab白嫖指南——以训练YOLO-v5为例

google-drivegitcloneyolo5代码，并适配我们的任务运行训练文件前言本文是在看了《学生党白嫖之GPUGooglecolab训练深度学习模型》一文之后，按照作者所述内容复现的Colab训练YOLO-v5
Mr. Wanderer·2023-01-19 18:36

Softmax Loss、AAM-Softmax（ArcFace）、Sub-center ArcFace的PyTorch实现与代码解读

概述说话人识别中的损失函数分为基于多类别分类的损失函数，和端到端的损失函数（也叫基于度量学习的损失函数），关于这些损失函数的理论部分，可参考说话人识别中的损失函数本文主要关注这些损失函数的实现，此外，文章说话人识别中的损失函数中，没有详细介绍基于多类别分类的损失函数，因此本文会顺便补足这一点本文持续更新SoftmaxLoss先看SoftmaxLoss，完整的叫法是Cross-entropyLoss
DEDSEC_Roger·2023-01-19 10:13

RetinaNet解读网络理解

Backbone3.2，Neck3.3，Head4，FocalLoss4.1，CrossEntropy4.2，BalancedCrossEntropy4.3，FocalLossDefinition5，代码解读
qq_1041357701·2023-01-19 10:58

人工智能基础部分11-图像识别实战（网络层联想记忆，代码解读）

大家好，我叫微学AI，今天给大家带来图像识别实战项目。图像识别实战是一个实际应用项目，下面介绍如何使用深度学习技术来识别和检测图像中的物体。主要涉及计算机视觉，实时图像处理和相关的深度学习算法。学习者将学习如何训练和使用深度学习模型来识别和检测图像中的物体，以及如何使用实时图像处理技术来处理图像。项目还将涉及如何使用计算机视觉方法来识别和检测图像中的特征，以及利用卷积神经网络来进行识别图像。一、图
微学AI·2023-01-19 09:04

CenterNet论文学习解读

文章目录资源原理简介相关研究使用anchor的目标检测优势使用关键点的目标检测优势单目3D目标检测优势网络结构预备知识损失函数推理2D检测3D检测：人体姿态估计backbone代码解读创建模型resnet_dcndla34
措不及防·2023-01-19 06:12

基于YOLO-V5的口罩佩戴检测系统【毕业设计】

完整项目演示视频：【毕业设计】基于YOLO-V5的口罩佩戴检测系统演示视频一、系统说明基于Yolo-V5算法对图片（或者视频等）中的人检测其是否配搭口罩，分为以下三类：1.佩戴口罩2.未佩戴口罩3.佩戴不正确二
毕设论文辅导·2023-01-18 16:18

基于YOLO-V5的吸烟行为检测系统演示视频【毕业设计】

完整项目演示视频：【毕业设计】基于YOLO-V5的吸烟行为检测系统演示视频一、系统说明基于Yolo-V5算法对图片（或者视频等）中的人吸烟行为进行检测二、本视频演示内容1.数据集（包括图片和标签）演示2
毕设论文辅导·2023-01-18 16:18

基于YOLO-V5的安全帽佩戴检测系统【毕业设计】

完整项目演示视频：【毕业设计】基于YOLO-V5的安全帽佩戴检测系统演示视频一、系统说明基于Yolo-V5算法对图片（或者视频、摄像头等）中的人检测其是否佩戴安全帽，分为以下两类：1.佩戴安全帽（Helmet
毕设论文辅导·2023-01-18 16:48

基于YOLO-V5的农林害虫智能检测系统【毕业设计】

项目完整演示视频：【毕业设计】基于YOLO-V5的农林害虫智能检测系统演示视频项目代码结构截图如下：数据集部分图片展示：yolov5训练脚本：#YOLOv5byUltralytics,GPL-3.0license
毕设论文辅导·2023-01-18 16:40

低代码开发前景如何？大家都真的看好低代码开发吗？

关于低代码解读看这篇>>什么是低代码（Low-Code）？关于低代码平台看这篇>>主流的开发平台有哪些？关于低代码起源看这篇>>低代码&无代码经济的真正起源，远远早于2014年！
保卫大狮兄·2023-01-18 12:41

收藏 | PyTorch模型训练特征图可视化（TensorboardX）

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：作者丨Pascal@知乎0、前言本文所有代码解读均基于PyTorch1.0，Python3
小白学视觉·2023-01-18 08:54

VINS-Mono算法代码解读

个人注释版本的代码链接如下https://github.com/linyicheng1/OpenSLAM-Notes/tree/main/VINS-Mono-master算法分为三个部分，分别在3个独立的ros工程中，分别为feature_trackervins_estimatorpose_graph运行算法的launch文件，如euroc.launch中则运行该三个节点，并获取配置文件confi
木独·2023-01-16 13:55

MAML-RL Pytorch 代码解读 (13) -- maml_rl/envs/mujoco/half_cheetah.py

MAML-RLPytorch代码解读(13)–maml_rl/envs/mujoco/half_cheetah.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(13)--maml_rl/envs/mujoco
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:59

MAML-RL Pytorch 代码解读 (11) -- maml_rl/utils/optimization.py、reinforcement_learning.py和torch_utils.py

MAML-RLPytorch代码解读(11)–maml_rl/utils/optimization.py、reinforcement_learning.py和torch_utils.py文章目录MAML-RLPytorch
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:29

MAML-RL Pytorch 代码解读 (12) -- maml_rl/envs/mujoco/ant.py

MAML-RLPytorch代码解读(12)–maml_rl/envs/mujoco/ant.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(12)--maml_rl/envs/mujoco/ant.py
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:29

MAML-RL Pytorch 代码解读 (5) -- maml_rl/envs/init.py和utils.py

MAML-RLPytorch代码解读(5)–maml_rl/envs/init.py和utils.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(5)--maml_rl/envs/init.py和utils.py
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:29

MAML-RL Pytorch 代码解读 (6) -- maml_rl/envs/bandit.py

MAML-RLPytorch代码解读(6)–maml_rl/envs/bandit.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(6)--maml_rl/envs/bandit.py基本介绍源码链接文件路径
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:29

MAML-RL Pytorch 代码解读 (3) -- maml_rl/policies/normal_mlp.py

MAML-RLPytorch代码解读(3)–maml_rl/policies/normal_mlp.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(3)--maml_rl/policies/normal_mlp.py
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:59

MAML-RL Pytorch 代码解读 (4) -- maml_rl/policies/categorical_mlp.py

MAML-RLPytorch代码解读(4)–maml_rl/policies/categorical_mlp.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(4)--maml_rl/policies/
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:59

MAML-RL Pytorch 代码解读 (2) -- maml_rl/policies/policy.py

MAML-RLPytorch代码解读(2)–maml_rl/policies/policy.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(2)--maml_rl/policies/policy.py
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:58

MAML-RL Pytorch 代码解读 (1) – main.py

MAML-RLPytorch代码解读(1)–main.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(1)--main.py基本介绍源码链接`if__name__=="__main__"`代码主程序`
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:28

MAML-RL Pytorch 代码解读 (8) -- maml_rl/envs/navigation.py

MAML-RLPytorch代码解读(8)–maml_rl/envs/navigation.py基本介绍在网上看到的元学习MAML的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少。
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:55

MAML-RL Pytorch 代码解读 (9) -- maml_rl/envs/normalized_env.py

MAML-RLPytorch代码解读(9)–maml_rl/envs/normalized_env.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(9)--maml_rl/envs/normalized_env.py
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:55

MAML-RL Pytorch 代码解读 (7) -- maml_rl/envs/mdp.py

MAML-RLPytorch代码解读(7)–maml_rl/envs/mdp.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(7)--maml_rl/envs/mdp.py基本介绍源码链接文件路径`import
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:24

PYTORCH 笔记 DILATE 代码解读

dilate完整代码路径：vincent-leguen/DILATE:CodeforourNeurIPS2019paper"ShapeandTimeDistortionLossforTrainingDeepTimeSeriesForecastingModels"(github.com)1main函数1.1导入库importnumpyasnpimporttorchfromdata.synthetic
UQI-LIUWJ·2023-01-16 04:51

【ORB_SLAM2关键帧轨迹文件KeyFrameTrajectory.txt及相关代码解读】

文章目录前言一、KeyFrameTrajectory.txt记录内容分析二、生成代码分析1.调用与定义2.源代码分析总结前言做课题时候，需要仔细分析KeyFrameTrajectory.txt，当时直接记录在了CSDN中，这两天有空，简单简单整理一下，分享一下。本文完全是个人理解，如有错误，欢迎指正，提前感谢！一、KeyFrameTrajectory.txt记录内容分析KeyFrameTrajec
MFL_xiaotaiye·2023-01-14 23:18

stm32-中断原理及代码解读

目录一、综述二、中断详解：1NVIC:1介绍2中断优先级2EXTI1介绍2原理分析3中断处理函数一、综述中断是什么，那么多中断由谁控制（NVIC），他是怎么被触发的（EXTI等）触发后发生什么。（中断处理函数）二、中断详解：中断：程序运行中，出现特定触发条件（中断源），CPU暂停当前程序，转而去处理中断程序，处理完又返回原来被暂停的位置继续进行。1NVIC:1介绍向量中断控制器，控制着整个芯片中断
嵌入式小趴菜学习记录·2023-01-14 19:10

【OpenPCDet】稀疏卷积SPConv-v1.2代码解读(1)

【3D卷积】以下左图展示了一个2D卷积，使用一个3x3的卷积核，在单通道图像上进行卷积，其中Padding为1，得到输出。右图为一个单通道的3D卷积,与2D卷积不同之处在于，输入图像多了一个depth维度，卷积核也多了一个depth维度，之前2D卷积上3x3的卷积核现在变成了3x3x3。这里的3D不是通道导致的，而是深度（多层切片，多帧视频），因此，虽然输入和卷积核和输出都是3D的，但都可以是单通
昌山小屋·2023-01-14 09:29

BERT：训练数据生成代码解读

1、简单介绍预训练数据的预处理代码文件：create_pretraining_data.py功能：在这个py文件中，主要功能是生成训练数据具体的训练命令如下所示：pythoncreate_pretraining_data.py\  --input_file=./sample_text.txt\  --output_file=/tmp/tf_examples.tfrecord\  --vocab_f
小杨算法屋·2023-01-13 17:55

ATSS 论文阅读笔记以及核心代码解析

文章目录1论文题目2论文目的3论文实现4核心代码解读1论文题目BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection
零记忆_CV小白·2023-01-12 16:22

官方yoloV5开源代码注释，基本每个文件夹和模块都有注释

深度学习入门代码解读注释。YID:8919652073330172Jackiedan
「已注销」·2023-01-11 17:31

[智能交通]step2：隐马尔可夫地图匹配实践HMM Map-Matching

文章目录前言准备工作论文笔记代码解读前言应课程要求，需要做map-matching，现记录学习及实践过程。主要学习了两份代码，本文重点在第二份代码上。
Uni__Lee·2023-01-11 07:17

[论文解读] A Ranking-based, Balanced Loss Function Unifying Classification and Localisation in Object De

定位任务和分类任务的平衡/耦合2.基于排名的目标检测算法本文工作基于排序损失的误差驱动优化方法推广定理1：基于概率分布的损失函数重定义定理2：正负样本梯度总和相等aLRPLoss定义aLRP的反向传播代码解读论文链接
Los Merengues·2023-01-10 17:10

[论文解读] Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation

文章内容问题提出相关研究现状1.辅助头和连续标签2.基于排序的损失3.样本不平衡问题本文工作APLoss的不足之处RSLoss定义训练细节代码解读论文链接：Rank&SortLossforObjectDetectionandInstanceSegmentationmmdet
Los Merengues·2023-01-10 17:10

【python学习】-matplotlib绘制三Y轴图形及其格式优化

matplotlib绘制三Y轴图形及其格式优化官方例子美化图形及代码解读本文记录绘制三Y轴图形的学习过程。基于官方例子，对图形进行格式美化，使其符合期刊要求。
electrochemjy·2023-01-10 17:01

Mask RCNN pytorch官方代码解读

1.数据预处理1.1transform将图片进行缩放。对应的box和mask也进行缩放。box缩放时直接将坐标乘以相应的倍数。图像缩放采用bilinear方式，而mask缩放时采用nearest方式。同时可能需要将image使用padding方式扩大，即:new_img=np.zeros((3,new_x,new_y))new_img[:,:x_max,:y_max]=old_img对应Gener
npupengsir·2023-01-10 15:41

NSGA-II:快速精英多目标遗传算法（论文+代码解读）

目录1.介绍2.NSGA-II2.1快速非支配排序2.1.1NSGA的传统非支配排序2.1.2NSGA-II的快速非支配排序2.2多样性保护(DiversityPreservation)2.2.1NSGA的共享函数方法(sharingfunction)2.2.2NSGA-II的拥挤距离方法(crowded-comparison)2.3NSGA-II主循环3.代码实现3.1第三方库3.2自定义NSG
bujbujbiu·2023-01-10 15:19

Detectron2入门代码教程——以Faster RCNN在自定义数据集上目标检测为例

文章目录Detectron2介绍代码解读准备数据集训练验证参考资料Detectron2介绍Detectron2是FacebookAIResearch的下一代库，提供最先进的检测和分割算法。
小威W·2023-01-10 14:15

MPC多旋翼控制 - 线性MPC代码解读（mav_control_rw项目）

MPC无人机控制-mav_control_rw项目-线性MPC代码解读大型工程的代码还是得记录一下，不然每次都得回头看。
差不多先生吧·2023-01-10 12:42

DCN v1 可变形卷积v1解析（修正篇）

在两年前的这篇文章DeformableConvolution（可变形卷积）代码解析（有错误，修改中）中，当时对可变形卷积进行了代码解读，后来被网友指出其中的解释是错的，里面引用的keras版本的代码实现也是错的
00000cj·2023-01-10 06:13

DAMO-YOLO全流程代码解读

一、数据集相关代码解读创建dataloader(damo/dataset/build.py)在damo/apis/detector_trainer.py的158行，及174-203行中，DAMO-YOLO
天堂不留人·2023-01-09 22:20

入门篇---DQN代码逐行分析（pytorch）

正文这是第一站-----DQN的代码解读源代码：https://github.com/higgsfield/RL-Adventure无奈，这个代码库里的代码实在有点古
昨日啊萌·2023-01-09 12:16

[论文阅读笔记16]BoT-SORT论文公式推导与代码解读

论文地址:BoT-SORT:RobustAssociationsMulti-PedestrianTracking和OCSORT(解读见OCSORT)一样,都是对Kalman滤波进行的改进.OCSORT是针对观测(检测器)不可靠时Kalman预测方差变大的问题,对轨迹做了平滑.而BoT-SORT是针对相机运动的问题,加入了相机运动补偿.也就是除了利用Kalman预测目标的新位置之外,还利用稀疏光流(
wjpwjpwjp0831·2023-01-08 21:01

IRCNN-FPOCS 代码解读（1）：整体框架

0前言按照自己实现论文代码的思路，去研究作者的代码，找到自己的知识盲区和不足，提升编码技能。本模块主要介绍代码实现思路。细节分析详见后续博客。1、合成地震数据利用波动方程？？？合成数据，也就是标签（Groundtruth）。代码实现在generateHyperbolic.m中，使用的函数为：D=hyperbolic_events(dt,f0,tmax,offset,tau,v,amp,snr,L)
苗妮·2023-01-08 10:29

DFMN 代码解读

目录0.环境配置1.运行程序2.读代码的思路1）model.py!!关于继承!!关于网络结构组织!!关于forward2)数据预处理3）train.py0.环境配置很简单，提示缺包xxx，pipinstallxxx就可以了1.运行程序从DFNI/train.py开始运行，不报错程序能正常运行就可以了2.读代码的思路因为DFMN(更名后的DFNI)的主要贡献是网络结构的设计，因此，我看代码的步骤是：
苗妮·2023-01-08 10:26

[论文解读] AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection

rankingprocedurerankinglabelAPLoss核心工作2：error-drivenoptimizationalgorithm其他细节小批量训练的分数聚拢分段阶跃函数插值AP减少复杂度，加速训练代码解读论文链接
Los Merengues·2023-01-08 07:13

NER任务最新SOTA模型W2NER

目录一、模型简介和思想二、模型结构第一部分encoder层第二部分ConvolutionLayer卷积层第三部分Co-PredictorLayer联合预测层三、模型代码解读模型输入模型代码模型训练Loss
colourmind·2023-01-07 21:34

decomposepar代码解读

decomposepar代码解读//Anhighlightedblock/*--------------------------------*-C++-*------------------------
CFD狗都不学·2023-01-06 23:45
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