YOLO4代码解读第11页

基于pytorch的FasterRCNN代码解读（整体结构）

FasterRCNN代码整体框架前言FasterRCNN作为经典的双阶段目标检测算法，掌握其中的思想和代码实现的方法，对于我们实现单阶段目标检测或者双阶段目标检测都是很有帮助的。相较于单阶段目标检测，双阶段目标检测主要多了一步生成proposal，也就是候选框的生成。在FasterRCNN中，对于图像中的生成的每一个anchor而言，首先要经过RPN（在这里只区分前景或者背景）做第一次筛选，选出概

卡子爹·2023-01-03 10:39

libtorch学习笔记（17）- ResNet50 FPN以及如何应用于Faster-RCNN

FPN代码解读torchvision中包含了ResNet50FPN完整的源代码（这里参考的是torchvision0.7.0里面的代码），这里就

王飞95·2023-01-03 10:00

智能数字图像处理之FastRCNN（pytorch）代码解读之train_resnet50_fpn.py

解读create_model方法1.num_classes：分类数2.backbone=resnet50_fpn_backbone()model=FasterRCNN(backbone=backbone,num_classes=91)-》调用faster_rcnn_framework的FasterRCNN方法，传入分类数num_classes为913.weights_dict=torch.load

王壹浪·2023-01-03 10:59

《Python与硬件项目案例》— 基于Python的口罩检测与指纹识别签到系统设计

《Python与硬件项目案例》—基于Python的口罩检测与指纹识别签到系统设计目录《Python与硬件项目案例》—基于Python的口罩检测与指纹识别签到系统设计1项目概述2运行环境3关于YOLO4交互界面

SunAqua·2023-01-02 12:32

EGO-Swarm代码解读-地图部分

文章目录1、参数解读2、主要函数解读1、参数解读一、MappingDatamd_中的参数含义：local_bound_min_,local_bound_max_//更新栅格的范围//具体占据概率,初始化为-1.99243-0.01=-2.00243(空闲)md_.occupancy_buffer_=vector(buffer_size,mp_.clamp_min_log_-mp_.unknown_

zxw610·2023-01-01 23:46

联邦学习代码调试

联邦学习代码解读前面一篇文章对联邦学习的代码进行了详细的解读，这篇文章主要是通过调试，更深入地了解一下联邦学习代码是如何运行的，促进后续我们对于其他和联邦学习的相关文章的阅读，以及在本代码基础之上进行修改

一只揪°·2023-01-01 17:45

联邦学习代码解读，超详细

参考文献：[1]BrendanMcMahan,H.,Moore,E.,Ramage,D.,Hampson,S.,andAgüerayArcas,B.,“Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData”,arXive-prints,2016.参考代码：https://github.com/AshwinRJ/Fede

一只揪°·2023-01-01 17:40

【Spring源码系列】Spring注解扫描-@ComponentScan底层原理解读

这里写目录标题前言一、Spring扫描-@ComponentScan注解介绍@ComponentScan作用@ComponentScan重要参数二、Spring扫描-源码分析声明关键点源代码解读Spring

@来杯咖啡·2023-01-01 08:07

一阶段目标检测网络-RetinaNet详解

Backbone3.2，Neck3.3，Head4，FocalLoss4.1，CrossEntropy4.2，BalancedCrossEntropy4.3，FocalLossDefinition5，代码解读

嵌入式视觉·2022-12-31 08:45

MMDet逐行代码解读之正负样本采样Sampler

文章目录前言1、构造一个简单的sampler2、BaseSampler类3、RandomSampler类3.1sample方法3.2_sample_pos方法3.2_sample_neg方法总结前言本篇是MMdet逐行解读第四篇，代码地址：mmdet/core/bbox/samplers/random_sampler.py。随机采样正负样本主要针对在训练过程中，经过MAXIOUAssigner后

武乐乐~·2022-12-31 07:05

VGAE（Variational graph auto-encoders）论文及代码解读

一，论文来源论文pdfVariationalgraphauto-encoders论文代码github代码二，论文解读理论部分参考：VariationalGraphAuto-Encoders（VGAE）理论参考和源码解析VGAE（Variationalgraphauto-encoders）论文详解简要介绍：本文是将变分自编码器（VariationalAuto-Encoders，VAE）迁移到了图领域

瞳瞳瞳呀·2022-12-31 07:47

PointNet 论文学习以及pytorch代码解读

论文部分Abstract以前的方法大多数将数据转换到3D体素格栅当中，但是这种方法会产生大量的不必要的数据，因此我们设计一种直接对点云进行处理的方法，这种方法最大程度上尊重了点云的不变性。Introduction因为点云数据是没有常规的结构，因此大部分研究者会将其转化到3D体素格栅或者图中，但这样会产生大量冗余数据。PointNet，需要尊重一个事实那就是点云只是一个点的集合，因此需要在计算时确保

健身的程序猿·2022-12-31 00:57

GRAPH ATTENTION NETWORKS图注意力网络（深入浅出图神经网络）

GRAPHATTENTIONNETWORKS图注意力网络(GAT)ICLR2018,GraphAttentionNetwork论文详解图注意力机制神经网络基本原理和代码解读

ysh9888·2022-12-30 08:06

搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了（四）

附有超详细的代码解读。>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿考虑到每篇文章字数的限制，每一篇文章将按照目录的编排包含二至三个小

算法码上来·2022-12-30 00:25

[代码解读&运行]Spatial Transformer Networks（STN）

0写在前面在对STN的原论文进行了翻译、理解后，我打算去github上运行下源码，以加深对ST的理解。毕竟，talkischeap，showmethecode！此外，虽然论文作者发布是tf的源码，但由于我对tensorflow不如pytorch熟稔，因此这里我只看了pytorch官网复现的STN代码。发现写得非常详细，很适合小白入门，因此我放弃了自己解读的机会，打算就搬运一下原教程哈哈。1具体教程

不想待在银河系·2022-12-29 15:18

NCL:Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning，代码解读

一、前言1、背景（1）用户-项目交互数据通常是稀疏或嘈杂的，并且它可能无法学习可靠的表示，因为基于图的方法可能更容易受到数据稀疏性的影响（2）现有的基于GNN的CF方法依赖于显式交互链接来学习节点表示，而不能显式利用高阶关系或约束（例如，用户或项目相似性）来丰富图信息，尽管最近的几项研究利用对比学习来缓解交互数据的稀疏性，但它们通过随机抽样节点或损坏子图来构建对比对，缺乏构建针对推荐任务更有意义的

只想做个咸鱼·2022-12-29 13:09

android项目实战-人脸识别接口应用

android项目实战-人脸识别接口应用1.face++接口:2.源码:3.效果:4.App下载:5.代码解读:FaceUtils.javaFaceAdapter.javaImageResource.javaMainActivity.javaDetectActivity.javaBeautyActivity.javaDetailActivity.java

蒝莱茹茈·2022-12-29 11:08

智能数字图像处理之FastRCNN（pytorch）代码解读之my_dataset.py

def__init__(self,voc_root,transforms,train_set=True):-》voc_root训练集所在根目录，transforms预处理方法，train_setboolean变量self.root=os.path.join(voc_root,"VOCdevkit","VOC2012")self.img_root=os.path.join(self.root,"JP

王壹浪·2022-12-29 03:17

【Pranet】论文及代码解读——cfsong

模型框架整体模型架构2、Res2Net50Res2Net是在原始的ResNet的基础上加入了一个scale(s=4)维度，将原始的3×3（通道数是n）滤波器替换成一组有w个通道的3×3滤波器3、ParalleledConnection该模块包含两部分：一部分是扩大感受野的RFB-likemulti-scalemodule，4.反转注意力模块：模型训练模型测试实验结果：5.模型框架输入一息肉图像X，

cfsongbj·2022-12-28 23:55

【OpenPCDet】稀疏卷积SPConv-v1.2代码解读(2)

【SPConv模块Python部分代码】在上一篇文章里分别展示了spconv源码中的Python和c++/cuda目录，这里再来看一下spconv编译安装完后的目录结构。(openpcd)➜spconvtree-L1.├──conv.py├──functional.py├──identity.py├──__init__.py├──libcuhash.so├──libspconv.so├──modu

昌山小屋·2022-12-28 19:14

[ASTGCN之1个特征]解读(torch)之参数读取和数据读入(一)

panbaoran913·2022-12-28 15:07

shape_based_matching代码解读0422

写作本系列文章旨在就个人学习该论文及其开源项目做一个学习分享和交流。原论文篇名：GradientResponseMapsforReal-TimeDetectionofTexturelessObjects原论文地址：https://www.researchgate.net/publication/312945559_Gradient_Response_Maps_for_Real-Time_Detec

拔刀为代码·2022-12-28 08:38

Simple GraphContrastive Learning for Recommendation 论文代码解读

一、前言1、摘要CL通过学习更均匀的用户/项目表示，这隐式地减轻了流行度偏差。作者提出了一种简单的CL方法，该方法丢弃图增强，仅通过在嵌入空间中添加均匀噪声来自由调整学习表示的均匀性，从而创建对比视图。2、介绍CL应用于推荐的一种典型方法是，首先使用结构扰动（如随机边/节点的丢弃）来增强用户-项二部图，然后最大化通过图编码器学习的不同视图下表示的一致性。问题：当将CL与推荐集成时，我们真的需要图增

只想做个咸鱼·2022-12-28 07:28

XSimGCL: Towards Extremely Simple GraphContrastive Learning for Recommendation 论文+代码解读

SimpleGraphContrastiveLearningforRecommendation论文代码解读_只想做个咸鱼的博客-CS

只想做个咸鱼·2022-12-28 07:28

[Video Transformer] Video Swin Transformer

Video-Swin-Transformer:Thisisanofficialimplementationfor"VideoSwinTransformers".论文：https://arxiv.org/pdf/2106.13230.pdf代码解读

Cherry_qy·2022-12-27 14:06

YoloV1原理和代码解读

图一YoloV1，由于不需提取regionproposal，检测流程很简单：Resizeimage：将输入图片resize到448x448。RunConvNet：使用CNN提取特征，FC层输出分类和回归结果。Non-maxSuppression：非极大值抑制筛选出最终的结果。没有regionproposal，总不能用滑窗一个个像素划过去。那yolo如果找到可能的目标检测框呢？如上图中，yolo将一

WeissSama·2022-12-27 14:21

siamfc代码解读_SiamFC用于目标跟踪的全卷积孪生网络 fully-convolutional siame

SiamFC用于目标跟踪的全卷积孪生网络fully-convolutionalsiameSiamFC：用于目标跟踪的全卷积孪生网络fully-convolutionalsiamesenetworksforobjecttrackingSiamFC网络图中z代表的是模板图像，算法中使用的是第一帧的groundtruth；x代表的是searchregion，代表在后面的待跟踪帧中的候选框搜索区域；?代表

weixin_39997696·2022-12-27 02:28

【强化学习】《Easy RL》- Q-learning - CliffWalking（悬崖行走）代码解读

目录0.前言1.超参数2.训练2.1初始化环境和智能体2.2智能体选择动作2.3环境接收动作并反馈下一个状态和奖励2.4智能体进行策略更新（学习）3.结果处理3.1模型保存3.2模型读取3.3模型测试0.前言本篇博客的代码来源于蘑菇书《EasyRL》Q学习部分的悬崖行走实战部分，本人在学习的同时对代码进行完整的解读，如有错误之处，烦请指正。Easy-RLgithub：https://github.

None072·2022-12-26 23:58

CRF详解（理论推导）

目录基本定义条件随机场定义线性链条件随机场特征函数的定义特征模板HMM,MEMM,CRF的比较学习算法前向算法后向算法正则化L1，L2以及Elastic-Net优化算法预测算法Viterbi与BeamSearchCRF与NN模型的拼接本篇是CRF的理论篇，对应的代码解读篇请戳

muyuu·2022-12-26 16:00

python画圣诞树代码解读_Python 圣诞树

PythonDay2:ChristmasTreeLasttimeIwenttopickuparealChristmastreewaswithLittleCharles.Itwasareallybigtree,Ihavetoholditonthewayback.ThisyearIdon’thavearealtree,soImadeaChristmastreewithPython.Code:impor

weixin_39753211·2022-12-26 11:48

yolov5 代码解读 --common.py

先从common.py学起，接下来的近期时间将会对yolov5的代码进行解析，以及对yolov5的网络结构进行解析。在common.py文件中主要是封装了不同的通用模块1：头文件这是commonpy依赖的头件.可以看到,它包含了一些matplotlib的绘制模块以及xywh转换工具requests这个库，是yolov5提供的一个很好的技巧,可以让我们直接从http协议拉取视频流放入model中检测

XiaoGShou·2022-12-25 15:47

中文文本分类

手把手带你做一个文本分类实战项目(模型+代码解读)https://www.bilibili.com/video/BV15Z4y1S7aR/?

weixin_44522477·2022-12-25 10:41

【阅读源码】Transformer的mask机制-sequence_mask代码解读

importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsubsequent_mask(size):"Maskoutsubsequentpositions."attn_shape=(1,size,size)print(attn_shape)print(np.ones(attn_shape))subsequent_mask=np.triu(n

菜菜2022·2022-12-24 19:31

LSS-lift splat shoot论文与代码解读

目录序言论文代码总结序言最近开始学习多摄融合领域了，定义是输入为多个摄像机图像，获得多个视角的相机图像特征，通过相机内外参数进行特征映射到BEV视角，得到360°的视觉感知结果，今天分享的是经典论文LSS。论文论文题目：《Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D》lift过程

超超爱AI·2022-12-24 15:53

代码解读笔记整理--ConvNext：A ConvNet for the 2020s

四、ConvNext代码1、大体框架介绍以ConvNext-Tiny为例：其中，ConvNext包括：（1）最底层的Stem层：对原始的图像进行预处理。（2）四个Stage：每个Stage重复若干block，其中重复的次数为深度。例如：第一个Stage重复了3个block，即深度为3。（3）分类的代码：对特征进行下采样/池化，然后映射到我们要做分类的类别上。2、代码解释代码解释：1）第一层为群卷积

阳光哈皮翔·2022-12-23 13:24

【PraNet】论文代码解读（损失函数部分）——Blank

文中采用的总体损失为：其中IoU为交并比，BCE为二元交叉熵。在计算损失时使用加权值得方式，使整个模型偏向图像中物体的边缘部分。关于加权，文中取像素值周围15个像素值（上下左右个各15个），形成31*31的矩阵。计算矩阵中数值的平均值，之后计算平均值与该像素值的差值，这样可以计算该像素点与周围像素点的差异。由于我们只在乎差异的大小，所以需要取绝对值。weit=1+5*torch.abs(F.avg

cfsongbj·2022-12-23 11:08

大疆Onboard-SDK-ROS-3.6.1代码解读（一）

demo_flight_control.cpp大致观察代码运行的流程，每一部分后面后详细补充说明设置全局变量，程序在任意时刻都会调用到，具体会在intmain()主函数中定义。/*服务的客户端*/ros::ServiceClientset_local_pos_reference;//惯性坐标ros::ServiceClientsdk_ctrl_authority_service;//SDK控制权限

小轩同学.·2022-12-23 11:43

目标检测代码解读二（SSD）

自2014年RCNN论文发表之后，机器学习在目标检测领域得到了飞速发展，本系列文章将介绍一些目标检测发展的里程碑著作的代码实现。SSD1.网络结构论文中给出的网络结构图如下：在SSD前向传递网络结构中，步骤为：添加backbone网络，即Resnet50的前几层网络添加额外6层特征提取网络计算损失所得结果后处理defforward(self,image,targets=None):x=self.f

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-21 20:16

目标检测代码解读三（YOLOv3SPP）

自2014年RCNN论文发表之后，机器学习在目标检测领域得到了飞速发展，本系列文章将介绍一些目标检测发展的里程碑著作的代码实现。YOLOv3SPP图片和代码来源1.解析网络结构的参数文件yolov3-spp.cfg记录了网络结构，其内容格式如下parse_model_cfg函数用于读取该配置文件内的参数，其步骤为：读取（除了空格和注释外的）每一行正文用字典mdefs记录每个层的参数将anchors

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-21 20:16

Transformer pytorch 代码解读（4）Decoder Layer层

目录0.总览DecoderLayer层1.第一个MaskedMulti-HeadAttention2.第二个Multi-HeadAttention第三次的PoswiseFeedForwardNet0.总览DecoderLayer层进入decoder层的输入是1.dec_inputs=decoder_outputs里面的经过词编码和位置编码的输出，是（2，6，512）维度的数据，2.enc_outp

anzrs·2022-12-21 06:12

bert pytorch 序列标注_手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明（一）...

本文介对这个库进行部分代码解读，目前文章只针对Bert，其他模型看心情。

weixin_39694264·2022-12-21 06:41

games101——作业1

文章目录作业要求代码框架已有代码解读作业部分代码进阶部分代码编译结果作业要求在接下来的三次作业中，我们将要求你去模拟一个基于CPU的光栅化渲染器的简化版本。

hhhcbw·2022-12-20 04:08

最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）损失函数代码解读（Pytroch版）

##代码及参考资料来源Sourcecode:easezyc/deep-transfer-learning[Github]参考资料：迁移学习简明手册MMD介绍MMD（最大均值差异）是迁移学习，尤其是Domainadaptation（域适应）中使用最广泛（目前）的一种损失函数，主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。两个分布的距离定义为：MMD(X,Y)=∣∣1n∑ni=1ϕ(xi)−1m∑mj=1ϕ

wuguangbin1230·2022-12-19 20:16

nnUnet代码解读--数据增强

nnunet项目官方地址MIC-DKFZ/nnUNet准备工作关于nnUnet代码包的安装和配置参考nn-UNet使用记录–代码配置nnUnet最经典的部分在于数据处理，本文简单介绍nnUnet的数据读取和数据增强方法。以nnunet/training/network_training/nnUNetTrainer.py为例数据读取self.dl_tr,self.dl_val=self.get_ba

宁眸·2022-12-19 13:08

知识图谱表示 | TransE原理简介与代码解读

表示学习-TransE原理介绍核心理念在平面直角坐标系中，向量表示三元组知识(h,r,t)(h,r,t)(h,r,t)。其中hhh表示的是头实体的向量表示；rrr表示的是关系的向量表示；ttt指代的是尾实体的向量表示，如果三元组(h,r,t)(h,r,t)(h,r,t)在向量空间中满足下图关系：当我们通过如上图的形式表示三元组时，可以从两个方面对已有知识图谱中的知识做处理：使用词向量对知识图谱已经

HL Lee·2022-12-19 06:35

【Flink】Flink 1.14.0 全新的 Kafka Connector

1.概述转载并且补充：Flink1.14.0全新的KafkaConnector扩展：【Flink】Flink1.13版本KafkaSource代码解读Flink提供了一个ApacheKafka连接器，用于从

九师兄·2022-12-18 16:30

【论文笔记+代码解读】《ATTENTION, LEARN TO SOLVE ROUTING PROBLEMS!》

介绍本文提出了一种注意力层+强化学习的训练模型，以解决TSP、VRP、OP、PCTSP等路径问题。文章致力于使用相同的超参数，解决多种路径问题。文中采用了贪心算法作为基线，相较于值函数效果更好。注意力模型文中定义了AttentionModel以解决TSP问题，针对其它问题，不需要改变模型，只需要修改输入、掩码、解码上下文等参量。模型采用编码-解码结构，编码器生成所有输入节点的嵌入，解码器依次生成输

星月要幸福·2022-12-18 13:05

【论文笔记+代码解读】《The Transformer Network for the Traveling Salesman Problem》

介绍本文采用Transformer架构解决TSP问题，通过强化学习完成训练。在TSP50和TSP100中都有良好表现，与启发式算法对比，TSP50的最佳差距为0.004%，TSP100为0.39%。模型结构文中采用了编码器-解码器结构，首先对全部输入结点进行编码，在解码过程中依次“翻译”出每个结点。编码器编码过程是一个标准的Transformer编码器，由L个多头注意力层组成。每个子层是由一个多头

星月要幸福·2022-12-18 13:30

UNITER多模态预训练模型原理加代码解读

UNITER多模态预训练模型原理1.数据过去的5年中，Vision+NLP的研究者所使用的主要数据集如下展示：本文中所使用到的4种数据集如下图所示,ConceptualCaptions和SBUCaptions数据集是免费的，但是不是太clean：2.算法2.1整体结构这里采用的是two-stagetrainingpipeline训练流程。在一些大量的，含有噪声但是比较cheap的数据上，我们设计一

Taylorandy·2022-12-18 07:46

siris 显著性排序网络代码解读（training过程）Inferring Attention Shift Ranks of Objects for Image Saliency

另：inference部分已更新，见：siris显著性排序网络代码解读（inference过程）文章目录第一部分训练mrcnn网络obj_sal_seg_branch/train.pyobj_sal_seg_branch

Cleo_Gao·2022-12-18 07:14

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