YOLO4代码解读

Python基于词频排序实现快速挖掘关键词

目录一、所有的代码二、实现的效果三、代码解读一、所有的代码这是所有的代码fromcollectionsimportdefaultdictimportjieba.possegasjpwithopen('keyword.txt
·2023-03-08 21:02

Yolov5部署训练及代码解读

5.Yolov5实操训练（重点）一、前言1.集成的资源，包括我自己做成的成品，可以直接train与detect。需要加qq群：9381623842.本文目的主要是能够让读者复现，直接使用，而且少讲原理。如果想深入了解yolov5的原理，可以去看热度比较高的博主做的3.如果是制作自己的数据集，那么有一个自己给训练集打标签的过程，那么需要看第五、六部分；如果用公开的数据集，那么可跳过第五部分4.本次大
南栀北辰SDN·2023-03-08 21:53

MySql连接数据库常用参数及代码解读

目录MySql连接数据库常用参数及代码常用参数数据库工具类MySql常用参数总结MySql连接数据库常用参数及代码常用参数参数名称参数说明缺省值最低版本要求user数据库用户名（用于连接数据库）password用户密码（用于连接数据库）useUnicode是否使用Unicode字符集，如果参数characterEncoding设置为gb2312或gbk，本参数值必须设置为truefalse1.1g
·2023-02-27 18:19

目标检测--YOLO v1 论文阅读笔记（附代码）

文章目录一、前言1.0灵感来源1.1创新点1.2存在的问题二、网络主要结构核心思想：2.1特征提取网络：2.2损失函数：三、实验结果分析四、代码解读4.1特征提取层：4.2定义检测头：4.3整体模型：4.4
Jankin_Tian·2023-02-20 07:33

基于Jsp实现数据库用户的信息添加和删除

代码解读：由于时间限制本篇只发布部分内容用户管理界面：user_all.jsp删除用户（利用id删除）删除后效果添加用
N_D_A·2023-02-20 07:43

BERT代码解读(2)-模型

google开源的tensorflow版本的bert源码见https://github.com/google-research/bert。本文主要对该官方代码的一些关键部分进行解读。上一节我们分析了从原始数据集到能够输入bert的数据特征的处理过程，最终每条样本都得到的对应的input_ids,input_mask,segment_ids这三个特征和对应的标签label_ids。本节我们分析将这些
乘瓠散人·2023-02-17 14:27

【Python--torch（激活函数说明+代码讲解）】激活函数（sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh）

Python--torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh)1.介绍2.常用激活函数说明2.1Sigmoid2.1.1公式2.1.2图像2.1.3代码解读
笃℃·2023-02-17 12:26

python雪花代码讲解_雪花算法的python实现与代码解读

雪花算法介绍雪花算法-Snowflake是Twitter提出来的一个算法，其目的是生成一个64bit的整数1bit:一般是符号位，不做处理41bit:用来记录时间戳，这里可以记录69年，如果设置好起始时间比如今年是2018年，那么可以用到2089年，到时候怎么办？要是这个系统能用69年，我相信这个系统早都重构了好多次了。10bit:10bit用来记录机器ID，总共可以记录1024台机器，一般用前5
蔡道济·2023-02-16 21:30

Long Short Term Memory (LSTM)

SimpleRNNModel文章目录LongShortTermMemory(LSTM)ConveyorBelt传送带遗忘门Forgetgate(f)输入门Inputgate(i)~CtOutputgateOt相关代码解读
爽歪歪和哇哈哈哈·2023-02-07 13:49

LOAM系列之点云预处理理解

LOAM系列之点云预处理理解文章目录LOAM系列之点云预处理理解1上代码2多线激光雷达简简单单介绍3代码解读3.1起始结束点3.1中间点-未过半3.2中间点-过半4总结5参考LOAM作为一个非常经典的3D
北方南方2020·2023-02-07 09:12

Graphormer代码解读-spatial pos

self.spatial_pos_encoder=nn.Embedding(num_spatial,num_heads,padding_idx=0)#spatialpos#[n_graph,n_node,n_node,n_head]->[n_graph,n_head,n_node,n_node]spatial_pos_bias=self.spatial_pos_encoder(spatial_po
kongbaifeng·2023-02-06 19:01

华为云算法零门槛：零基础教你AI试伊妆

App无需高级会员，贴合自己的五官，很好的角度贴合，学会后还可以尝试基于此项目，进行二次开发，例如：Web，小程序，App等本文亮点：1、论文解读：带你了解妆容迁移论文创新点、模型结构和模型训练方法2、代码解读
程思扬·2023-02-05 01:00

Flutter Module IOS 实现示例

下面是自己写的demo和代码解读，做个笔记方便以后查阅。
贪妄·2023-02-04 04:19

ByteTracker行人跟踪核心代码解读

byteTracker中因为目标检测和行人跟踪是解耦的，因此这里主要分析的是byteTracker中的代码。也即是分析当给定一帧图片frame_id,给定这帧中的box列表，行人跟踪类是怎么跟踪每条轨迹的。也就是https://github.com/ifzhang/ByteTrack中位于目录tutorials/trades/byte_tracker中的代码。首先这个代码中最重要的两个类，一个是轨
努力米花开·2023-02-03 19:48

YoloV7 office原代码解读

文章目录1、os.environ()详解2、logging.basicConfig()3、yaml读取与写入文件4、pythonraise用法5、python|运算符1、os.environ()详解参考：链接12、logging.basicConfig()参考：链接13、yaml读取与写入文件参考：链接14、pythonraise用法参考：链接15、python|运算符参考：链接1，链接2
全息数据·2023-02-03 10:33

【OpenPCDet】稀疏卷积SPConv-v1.2代码解读(5)

【普通稀疏卷积】了解完子流形3D稀疏卷积我们再来看spconv中对于普通3D稀疏卷积的处理过程。这要回到spconv_ops.cc文件中，从getIndicePairs的普通3D稀疏卷积分支讲起。摘自：src/spconv/spconv_ops.ccstd::vectorgetIndicePairs(torch::Tensorindices,int64_tbatchSize,std::vector
昌山小屋·2023-02-03 02:32

context encoder代码解读

contextencoder代码解读网络框架使用Encoder-Decoder+Gan网络结构修复图像E-D阶段用于学习图像特征生成待修补区域对应的预测图，使用GAN对抗学习来优化模型针对联合损失和规则遮挡的
EstherWjj·2023-02-02 21:55

OpenCV与YOLO的版本适配

问题描述在Ubunutu系统下，使用OpenCV3.4.10部署自己训练的YOLO4模型时，没有任何报错，但也没有任何推理框。
咿喃小记·2023-02-02 11:04

【Brainflow】get_data_from_board代码解读

对Brainflow这一python提供给脑机接口设备的库中的代码进行解读。这一篇是关于get_data_from_board的解读。使用设备：openBCI使用软件：openBCIHub+openBCIGUIv5.1.0,Pycharm使用文件：利用SYNTHETIC_BOARD生成的数据文件使用语言：Python因为看官方文档时看的都是英文，所以注释也使用英文写了，如有疑问可以交流。代码原型参
Mocode·2023-01-31 13:46

Pytorch模型训练实用教程-代码解读（2）

#coding:utf-8"""将原始数据集进行划分成训练集、验证集和测试集"""importosimportglobimportrandomimportshutildataset_dir=os.path.join("..","..","Data","cifar-10-png","raw_test")train_dir=os.path.join("..","..","Data","train")v
@@北冥有鱼·2023-01-31 09:41

【Unity&JSON&XML】存档数据代码解读&NET.JSON的用法探究

原文地址：Unity3D游戏开发之游戏读/存档功能在Unity3D中的实现感谢风宇冲Unity3D教程宝典之两步实现超实用的XML存档一文提供相关思路！usingNewtonsoft.Json;错误，则是因为缺少Newtonsoft.JSON库，请自行下载。Newtonsoft.Json文件存放在Unity位置如下所示UNITY对于JSON存储的思路以及介绍，参考资料已经说明很清楚本文章着重代码说
BuladeMian·2023-01-31 01:12

【YOLOv3 NMS】YOLOv3中的非极大值抑制

文章目录1NMS问题由来2NMS操作流程2.1进行NMS前要先有什么2.2NMS流程3NMS代码解读4感谢链接1NMS问题由来利用YOLOv3网络结构提取到out0、out1、out2之后，不同尺度下每个网格点上均有先验框
寻找永不遗憾·2023-01-30 14:25

神经网络代码解读_NeurIPS2020上图神经网络好文

整理不易，点个赞呗再走呗，欢迎关注我们的新专栏图神经网络实战，里面会更新一些图神经网络代码解读和最新的进展。如果大家有什么需要分享的，也欢迎投稿本专栏，感激不尽。
幸运大喵·2023-01-30 08:25

图像分割套件PaddleSeg全面解析（二）Config代码解读

上一篇介绍了图像分割PaddleSeg套件的整体情况，并介绍了训练的入口文件train.py。在train.py文件中会对配置文件进行解析，获得训练参数。这一篇主要介绍，如何通过Config类对配置文件进行解析。Config类定义在paddleseg/cvlibs/config.py文件中。它保存了数据集配置、模型配置、主干网络的配置、损失函数配置等所有的超参数。在PaddleSeg中，通过使用Y
人工智能研习社·2023-01-29 09:31

图像分割套件PaddleSeg全面解析（七）评估代码解读

当保存完模型后，我们可以通过PaddleSeg提供的脚本对模型进行评估pythonval.py\--configconfigs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml\--model_pathoutput/iter_1000/model.pdparams如果想进行多尺度翻转评估可通过传入–aug_eval进行开启，然后通过–scales传入尺度信
人工智能研习社·2023-01-29 09:31

期货软件TB系统源代码解读系列69-K线加权均值的支撑阻力线

策略说明:本策略是基于K线加权均值的支撑阻力线突破系统系统要素:1.K线的加权均值=(最高价+最低价+2*收盘价)/42.支撑线=K线加权均值-(最高价-K线加权均值)3.阻力线=K线加权均值+(K线加权均值-最低价)入场条件:1.当价格向上突破阻力线做多2.当价格向下突破支撑线做空出场条件:1.趋势反转即反向突破时出场2.基于ATR的一定倍数的止盈做多代码及解读如下：ParamsNumericA
翊之依·2023-01-29 01:57

InstDisc 代码解读

目录UnsupervisedFeatureLearningviaNon-ParametricInstanceDiscrimination代码解读0.概览1.lemniscate1.1lemniscate
小吴同学真棒·2023-01-28 16:20

pytorch 中 torch.nn.Parameter()

一、官方教程：网址：torch.nn.parameter—PyTorch1.11.0documentation二、代码解读：torch.nn.Parameter(torch.Tensor)是一个类，继承了
m0_46483236·2023-01-26 15:33

代码解读

window.scroll（0,0）回到顶部this.$router.push({name:pageName})//命名路由跳转activated//生命周期钩子函数，//官方解读:类型function在被keep-alive缓存的组件激活时调用。在服务器渲染期间不被调用。created()：在创建vue对象时，当html渲染之前就触发；但是注意，全局vue.js不强制刷新或者重启时只创建一次，也
未来在奋斗·2023-01-26 10:27

NVIDIA deepstream 6.0 python apps 样例test1模型代码解读

1.代码解读代码共260行，为方便查看，将代码分为几部分。其中标注有？为不确定的内容，欢迎前辈
车大划水冠军%·2023-01-26 07:01

GaitSet源代码解读（一）

代码解析目前训练和测试（在单卡和多卡）已经跑通，正在尝试阅读代码，有问题大家可以一起讨论。注释如果有不对的地方，还望大家斧正！数据集：CASIA-B项目总体架构如下：首先，让我们从train.py文件开始看注意：这个cache参数，默认为True，如果为True，则初始化数据加载时，一次性加载所有训练样本数据importnumpyasnpfrommodel.initializationimport
大气层煮月亮·2023-01-25 15:35

GaitSet源代码解读（二）

书接上文，看完DataSet，回到initialization.py文件#-*-coding:utf-8-*-#@Author:admin#@Time:2018/11/15importosfromcopyimportdeepcopy#深拷贝importnumpyasnpfrom.utilsimportload_data#加载数据集from.modelimportModel#模型#数据加载初始化加载
大气层煮月亮·2023-01-25 15:35

VIO 初始化系列1------ORB_SLAM3 IMU 初始化代码解读

IMU预积分：见后续博客参考论文：Inertial-OnlyOptimizationforVisual-InertialInitializationORB-SLAM3:AnAccurateOpen-SourceLibraryforVisual,Visual-InertialandMulti-MapSLAM根据ORB-SLAM3的论文介绍，IMU的初始化基于以下观察：PuremonocularSLA
Flying Youth·2023-01-25 12:03

VINS-Mono代码解读---启动文件launch、参数配置文件yaml

前言本文将首先对euroc.launch和euroc_config.yaml文件进行代码解读，对VINS中的启动文件launch和参数配置文件yaml进行详细介绍，主要为了了解VINS的启动和运行需要提供哪些参数
可即·2023-01-25 11:54

一文详解单目VINS论文与代码解读目录

参考这个：https://blog.csdn.net/wangshuailpp/article/details/78461171本文旨在对前一阶段学习vins-mono开源框架的总结。结合暑假秋招之前报名的深蓝学院的《从零开始手写VIO》课程，本文从VIO原理以及开源代码分析两部分进行详细介绍。PS：提升代码能力最好的办法就是从头到尾撸开源框架，这种体验是单纯推导公式体会不到的。本文只是VINS-
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2023-01-25 11:03

【Spikingjelly】SNN框架教程的代码解读_4

Spikingjelly时间驱动：使用单层全连接SNN识别MNIST训练SNN网络观察结果a.训练测试正确率b.测试图片与发放脉冲c.训练好的模型脉冲发放和电压时间驱动：使用卷积SNN识别Fashion-MNIST卷积网络搭建训练SNN卷积网络可视化编码器思考参考时间驱动：使用单层全连接SNN识别MNISTclock_driven.examples.lif_fc_mnist.py在该系列文章第一篇
leSerein_·2023-01-22 17:24

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」·2023-01-21 09:12

MAML-RL Pytorch 代码解读 (10) -- maml_rl/envs/subproc_vec_env.py

MAML-RLPytorch代码解读(10)–maml_rl/envs/subproc_vec_env.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(10)--maml_rl/envs/subproc_vec_env.py
Ctrl+Alt+L·2023-01-20 21:37

Faster RCNN原理及Pytorch代码解读——RPN（三）：RPN训练标签的生成

上一篇大体介绍了RPN的网络结构，这一篇开始介绍RPN训练时标签是怎么生成的。RPN真值上一篇已经知道了RPN两个分支的输出了，分别是18×37×50和36×37×50（9个锚框的前景背景分类预测和中心点横纵坐标及宽高这4个量相对于真值的偏移量）。预测值有了，想要训练网络，还需要知道真值。在介绍怎么生成真值时，还要多解释几句基础知识，如果已经知道这部分知识的跳过就好了。RPN的真值究竟是什么？对于
键盘强者·2023-01-20 20:55

Faster RCNN原理及Pytorch代码解读——RPN（四）：损失函数

前两篇博客已经知道了RPN输出的预测值和真值，有了这些我们就可以计算RPN的损失了。RPN的损失函数主要包含分类与回归两部分，具体公式如下：L(Pi,ti)=1Ncls∑i=1Lcls(Pi,Pi∗)+λ1Nreg∑i=1Pi∗Lreg(ti,ti∗)L({P_{i},t_i})=\frac{1}{N_{cls}}\sum_{i=1}L_{cls}(P_i,P^*_i)+\lambda\frac{
键盘强者·2023-01-20 20:24

simple-faster-rcnn-pytorch-master代码解读——模型部分

simple-faster-rcnn-pytorch-master代码解读——模型部分比起数据处理部分，我个人觉得模型部分好难理解，认真阅读了代码理解1和代码理解2，并且参考了模型准备部分，结合自己的理解
fighting_!·2023-01-20 15:57

YOLOX 各功能模块代码解读（持续更新）

一.学习率1.yoloxwarmcos学习率#假设10个epoch，每个epoch有10个iters，#warmup_epochs=2,no_aug_epochs=3,#warmup_lr_start=0,min_lr_ratio=0.05ys=[]foriinrange(10*10):v=yolox_warm_cos_lr(lr=0.01,min_lr_ratio=0.0005,total_it
德卡先生的信箱·2023-01-20 10:07

TaskAlignedAssigner代码解读

classTaskAlignedAssigner(nn.Module):"""TOOD:Task-alignedOne-stageObjectDetection"""def__init__(self,topk=13,alpha=1.0,beta=6.0,eps=1e-9,num_classes=80):super(TaskAlignedAssigner,self).__init__()self.t
qq_35890328·2023-01-20 09:18

编译原理语义分析代码_Cycle GAN原理分析与代码解读

写这篇文章花了好久。原理分析：图片生成领域是GAN网络的天下，最近很多人将GAN网络应用到了图像风格迁移领域。这篇论文也是做imagetoimagetranslation，之前已经有较为成功的网络Pix2Pix了（同一个团队做的），本篇论文的出发点和Pix2Pix的不同在于：Pix2Pix网络要求提供imagepairs，也即是要求提供x和y，整个思路为：从噪声z，根据条件x，生成和真实图片y相近
weixin_39876282·2023-01-20 08:48

（部分函数含代码解读）

目录一、前言二、基础函数三、流程控制四、列表五、元组六、字符串七、字典八、函数九、进程和线程十、模块与包十一、文件操作十二、修饰器/装饰器十三、正则参考一、前言我记得我在最开始学习写代码的时候很容易卡壳，尤其当接触的函数以及其他知识比较多的时候，经常会看完需求之后不知道自己该用什么方法来实现它。或者实现的逻辑可能有，但怎么该用什么函数给忘了，这其实就是知识的储备不够，我门无法记住哪个函数有什么作用
旅途中的宽~·2023-01-20 01:59

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

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
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