mmlab学习系列第30页

Docker高级篇:实战Redis集群！从3主3从变为4主4从

通过前面两篇，我们学会了三主三从的Redis集群搭建及主从容错切换迁移，随着业务增加，可能会有主从扩容的，所以,本文我们来实战主从扩容PS本系列：《Docker学习系列》教程已经发布的内容，凯哥会在文末加上

凯哥Java·2022-12-22 09:30

强化学习基础知识笔记[6] - DQN

参考资料[1]深度强化学习系列第一讲DQN本文主要是对该资料学习的笔记，并且加入了一些自己的想法，如有错误欢迎指出。

AaronXueNF·2022-12-22 08:59

深度学习系列41：多模态Dalle-min生成图像

1.dalle-min模型介绍参考https://huggingface.co/flax-community/dalle-mini，可以用这个版本进行探索和学习。dalle模型包括：一个基于BART的编码器，将文本token转为图像token一个基于VQGAN模型的编解码器，将图像token和图片之间互相转换首先要训练VAGAN模型。开源的模型对于人脸重构效果不佳，期待有人做优化训练；此外还需要一

IE06·2022-12-21 14:36

深度学习系列29：VQ-GAN模型

1.介绍发表于2021年，来自德国海德堡大学IWR研究团队。最大的亮点在于其可以生成百万像素级别的图片。VQGAN的突出点在于其使用codebook来离散编码模型中间特征，并且使用Transformer（GPT-2模型）作为编码生成工具。codebook的思想在VQVAE中已经提出，而VQGAN的整体架构大致是将VQVAE的编码生成器从pixelCNN换成了Transformer，并且在训练过程中

IE06·2022-12-21 14:05

Python手撸机器学习系列（九）：硬间隔SVM（对偶形式SMO算法求解）

目录1、对偶形式求解原理2、SMO算法求λ\lambdaλ2.1原始解2.2对原始解进行修剪2.2更新bbb3、代码实现4、参考文献及联系方式原始形式梯度下降法求解请参考我的上一篇博客：硬间隔SVM原始形式梯度下降法求解1、对偶形式求解原理引入拉格朗日乘子法L(w,b,λ)=12∣∣w∣∣2+∑i=1Nλi(1−yi(wTxi+b))L(w,b,\lambda)=\frac{1}{2}||w||^

锌a·2022-12-21 07:48

八月组队学习，吃瓜课程学习笔记打卡 Task1

这里写目录标题机器学习第一章第二章小结本次学习是Datawhale发起的组队学习系列——吃瓜教程|八月份组队学习学习内容由开源学习组织Datawhale提供相关课程链接:https://www.bilibili.com

miskirito·2022-12-20 12:13

SimCLR-[论文学习笔记]

SimCLR是对比学习系列文章里比较容易理解的一个模型框架，这也是Hinton大神的又一篇作品，值得我们仔细阅读与学习。以下就是学习过程中的相关心得笔记，希望能够帮到你，如有错误请指正，我们一起进步！

阿飞没有花福蝶·2022-12-20 05:44

【pytorch】学习系列文章

系列文章目录提示：记录pytorch学习过程中的困惑第一章Pytorchadd和concat的区别文章目录系列文章目录@[TOC](文章目录)前言一、Pytorch的add和concat？前言此文章不是官方文档，主要记录学习过程中的困惑提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Pytorch的add和concat？在resnet和ShuffleNet的shortcut，有的是用add，有的

weixin_40293999·2022-12-20 02:02

对抗机器学习系列——深度神经网络的盲点

1、引言近些年，深度学习在计算机视觉领域取得了很好的表现，引领了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表现优异的应用都用到了深度学习，大红大紫的AlphaGo就使用到了深度学习。但是本期讲的是对抗机器学习，为什么提深度学习，深度学习和机器学习是什么关系呢？或者说深度学习、神经网络、机器学习、人工智能之间的关系又是怎样的。简单来说：深度学习是机器学习的一个分支(最重要的分支)机器学习是人工智能

红帽小生·2022-12-19 18:59

mmdetection一些有用的博客/视频及Bug处理（汇总帖，不断更新）

1.一些有用的教程博客/视频1.1.视频西安交通大学培训：链接王鹤B站教程视频：链接小佬鼠B站教程：链接PixelB站教程：链接mmlab官网账号：链接1.2.博客MMDetectionV2.3.0训练测试笔记

Zency_SUN·2022-12-19 18:21

“优化算法”面试知识点总结-损失函数总结+梯度下降法+正则化-百面机器学习系列6

提示：在准备机器学习算法工程师面试的过程中，我主要参考《百面机器学习》去巩固自己的基础知识。本系列博客将以该书为主题，并以八股文的方式去概述整本书的内容，以尽量减少读者们的阅读作量，并方便读者可以随时随地的记忆背诵。建议：我还是认为读者们可以提前买一本《百面机器学习》，从前到后完全看一遍，然后再看我的博客去记忆背诵会更好些哈。文章目录问题1：有监督学习的损失函数问题2：机器学习中的优化问题问题3：

八股文的搬运工·2022-12-19 17:10

Linux系统搭建MMdetection(Swin-Transformer)环境

mmcv-full（极易出错）下载MMDetection仓库安装依赖官方教程网址，点击get_started官方教程地址，获取最新安装方式开始安装创建conda虚拟环境在控制台依次输入下列代码，创建名为open-mmlab

PLANET_ME·2022-12-19 17:08

mmdetection环境搭建

2.创建open-mmlab的虚拟

deeplearningfeng·2022-12-19 16:05

Linux18.04 mmdetection环境配置

cuda安装请看上一篇博客．Linux18.04cuda环境配置１．安装mmcv-full(cuda环境下)gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmcv.gitcdmmcvMMCV_WITH_OPS

gwprock·2022-12-19 16:05

python鼠标点击事件event_opencv-python教程学习系列5-处理鼠标事件

前言opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴，本文主要介绍opencv-python处理鼠标事件，坚持学习，共同进步。

weixin_39669629·2022-12-19 11:39

Python数据分析学习系列十五 NumPy高级应用

Python数据分析学习系列十五NumPy高级应用资料转自（GitHub地址）：https://github.com/wesm/pydata-book有需要的朋友可以自行去github下载本章包括了一些杂乱的章节

天涯尽头黄鹤楼·2022-12-19 10:46

Python数据分析学习系列十六 IPython的内容

Python数据分析学习系列十六IPython的内容资料转自（GitHub地址）：https://github.com/wesm/pydata-book有需要的朋友可以自行去github下载第2章中，我们学习了

天涯尽头黄鹤楼·2022-12-19 10:46

机器学习系列——关于torch.nn.DataParallel的测试

0前言前几天把服务器上训练好的模型转移到Jeston开发板上跑测试,加载模型时报错：nomodulenamed"model"后来经过一番折腾，终于搞明白原因。是因为在服务器上跑训练时使用了torch.nn.DataParallel进行加速，所以保存后的模型在Jeston开发板上进行torch.load()时报错。今天有时间了解了一下torch.nn.DataParallel这个模型，并进行简单测试

高自强的博客·2022-12-19 09:55

【深度学习系列（六）】：RNN系列（4）：带注意力机制的seq2seq模型及其实战(1)

wxplol·2022-12-19 03:47

【mmdetection系列】mmdetection之evaluate评测

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/configs/yolox/yolox_s_8x8_300e_coco.py#L151max_epochs

聿默·2022-12-18 21:05

【机器学习系列】隐马尔科夫模型第二讲：前向算法、后向算法

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，首先注意以下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论

CHEONG_KG·2022-12-18 16:45

【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解（2）---计算问题：前向算法和后向算法

☕️本文续于上篇文章：【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型HMM详解（1）---开篇：基本概念和几个要素_尚拙谨言的博客-CSDN博客☕️本文来自专栏：大道至简之机器学习系列专栏❤️各位小伙伴们关注我的大道至简之机器学习系列专栏

尚拙谨言·2022-12-18 16:12

torch 默认参数初始化_PyTorch学习系列(九)——参数_初始化

from：http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036那么如何在pytorch里实现呢。PyTorch提供了多种参数初始化函数：torch.nn.init.constant(tensor,val)torch.nn.init.normal(tensor,mean=0,std=1)torch.nn.init.xavier_uniform

川口·2022-12-18 13:45

深度学习系列30：BART模型

1.模型介绍BART（BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers，双向自回归变压器）用于多模态中将文字转为图像。参考网上开源的中文bart地址：https://huggingface.co/uer/bart-base-chinese-cluecorpussmall，下面是个使用例子fromtransformersimportBertTokenizer,B

IE06·2022-12-18 12:33

R语言机器学习系列-支持向量机二分类代码

与回归类似，首先是构建公式，然后用e1071包的svm函数训练支持向量机模型。traindata中的因变量需要提前处理成factor类型，这样svm会自动构建分类模型。为了预测分类概率，需要在svm中将probability参数值设置为TRUE。#因变量自变量构建公式colnames(Heart)form_cls<- as.formula( paste0("AHD~",paste(colname

Mrrunsen·2022-12-17 23:53

GITHUB上最新关于目标检测、小目标、旋转目标的论文/代码合集！

https://github.com/iscyy/yoloairhttps://github.com/hukaixuan19970627/yolov5_obbhttps://github.com/open-mmlab

我要当太空人！爸爸妈妈可高兴了·2022-12-17 20:30

随机森林文本分类

随机森林原理及代码实现机器学习系列第一章随机森林原理及代码实现文章目录随机森林原理及代码实现机器学习系列前言一、集成算法是什么？

Yvonne酸奶·2022-12-17 08:40

Mybatis基础学习之缓存原理浅析和自定义缓存Ehcache的简单使用

这个Mybatis基础学习系列是用来记录我学习Mybatis框架基础知识的全过程(这个系列是参照B站狂神的Mybatis最新教程来写的，由于是之前整理的，但当时没有发布出来，所以有些地方可能有错误，希望大家能够及时指正

狂奔の蜗牛rz·2022-12-17 07:01

机器学习系列(4)_机器学习算法一览，应用建议与解决思路

龙心尘·2022-12-17 07:21

PointRend: Image Segmentation as Rendering 原理与代码解析

://github.com/facebookresearch/detectron2/tree/main/projects/PointRendcode2：https://github.com/open-mmlab

00000cj·2022-12-16 21:43

记录一次 mmdetection 自定义数据训练和推理

—MMDetection2.22.0文档https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/https://github.com/open-mmlab/mmdetection

何小义的AI进阶路·2022-12-16 17:02

【mmdetection3d】mmdetection3d安装详细步骤

1项目地址项目地址：GitHub-open-mmlab/m

Coding的叶子·2022-12-16 17:53

PyTorch学习系列教程：构建一个深度学习模型需要哪几步？

导读继续PyTorch学习系列。前篇介绍了PyTorch中最为基础也最为核心的数据结构——Tensor，有了这些基本概念即可开始深度学习实践了。

小数志·2022-12-16 14:18

Android-音视频学习系列-(二)-交叉编译动态库、静态库的入门学习

return19921001;}预处理阶段预处理阶段主要处理include和define等。它把#include包含进来的.h文件插入到#include所在的位置，把源程序中使用到的用#define定义的宏用实际的字符串代替。我们可以通过以下命令来对c/c++文件预处理，命令如下:gcc-Etest.c-otest.i//-E的作用是让gcc在预处理结束后停止编译可以看到输入该命令之后就会生成一个

普通网友·2022-12-15 18:48

MMYOLO | YOLO 系列算法开源工具箱推荐----玩转 MMYOLO 工具类第一期：特征图可视化

项目链接：GitHub-open-mmlab/mmyolo:OpenMMLabYOLOseriestoolboxandbenchmark文章转载自：玩转MMYOLO工具类第一期：特征图可视化|作者：深度眸主要特性有

羊羊了个杨·2022-12-15 07:22

【图像处理之学习1】图像的读取、缩放、旋转、翻转和平移。

参考博主：Eastmount的博客_CSDN博客-网络安全自学篇,Python学习系列,知识图谱、web数据挖掘及NLP领域博主Eastmount擅长网络安全自学篇,Python学习系列,知识图谱、web

一场玫瑰花的葬礼·2022-12-15 02:37

【RMF】ros机器人中间件框架学习系列二：运行demos

运行demosairportterminal版本：ubuntu20.04x64,ros-foxy-desktop-full安装步骤1.下载安装rmf-demossudoapt-getinstallros-foxy-rmf-demos-gz2.下载所需要的模型（以airportterminal为例）ros2runrmf_building_map_toolsmodel_downloaderrmf_de

樱花回忆·2022-12-14 20:05

辣鸡准备稍微碰一下深度学习系列(1/21)---上

HelloTensorflow（2.3.0）集ctrlCV之大成--MNIST手写数字检测上前BBMNIST数据集一、是啥玩意？二、怎么得到？第一种：找大腿（keras）第二种：伸手要讨要过程处理过程第三种：自食其力结论：kerasNB！三、怎么使用？1.分验证集2.标签换成独热编码3.最后样子叫上大哥拿家伙开练一、Softmax回归1.Softmax回归部分原理2.大哥风光3.大腿真香前BB

zszwrsjf·2022-12-14 17:25

Docker学习4-常用命令之重要的容器命令

本文是Docker学习系列教程中的第四篇。本文是Docker常用命令中的重要命令。为什么说重要呢？因为这些命令，在以后开发过程中，会经常使用到。比如：怎么查看容器中运行的日志？怎么查看容器运行的进程？

·2022-12-14 14:17

Docker学习系列3：常用命令之容器命令

本文是Docker学习系列教程中的第三篇。

·2022-12-14 14:12

open-mmlab labelImg mmdetection

open-mmlab的检测项目数据标柱工具介绍labelImg安装(两种方法都适用于linux和mac上的conda虚拟环境下安装)pip包安装从源码安装labelme安装使用生成label数据mmdetection

曹家小圆宝·2022-12-14 13:58

使用mmdetection做实例分割

使用mmdetection做实例分割2022华为开发者大赛·无人车挑战赛，初赛使用mmlab的mmdetection作为baseline。基于baseline训练自己的网络完成实例分割。

京雨·2022-12-14 13:56

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——传统机器学习（看完就全懂了）

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——传统机器学习（看完就全懂了）一、问题二、人工智能全栈学习系列课程三、朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯缺点：粗暴认为属性之间相互独立优点：由于粗暴认为属性之间相互独立

一拳Marx·2022-12-14 10:45

机器学习系列 1：监督学习和无监督学习

https://www.toutiao.com/a6690813539747103246/2019-05-1509:31:00机器学习系列1：监督学习和无监督学习机器学习就是通过一大堆数据集训练一个电脑程序让他能够去更加准确地预测出下一次的结果

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-14 03:24

机器学习系列(一)，监督学习和无监督学习

常见的机器学习任务，可以分为监督学习和无监督学习两类1，监督学习监督学习的样本集是既有特征也有结果的数据，即已知输入与输出值。监督学习的任务时根据这些已知特征和结果的数据，训练模型，使得模型能够根据输入的特征值，预测结果。例如，已经有个数据即，包含了某地房子价格的相关数据，每条数据包含房子的面积、楼层、房龄和售价。在这里面积、楼层、房龄是特征值，售价结果值，根据这一组数据训练的一个模型。当向模型中

azhexg·2022-12-14 03:44

机器学习（一）监督学习和无监督学习

二、课程学习内容三、监督学习四、无监督学习总结Log2021.12.31寒假开始，开个新坑，记录一些机器学习的笔记，还是老样子放上本次资源，学习视频传送门：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程2022.01.01

竹清兰香·2022-12-14 03:43

【深度学习系列】贝叶斯神经网络

没有免费的午餐定律如果一个算法对某些问题有效，那么它一定在另外一些问题比纯随机搜索方法更差。推荐学习贝叶斯神经网络资料：[1]https://www.bilibili.com/video/BV1TL4y187qF?spm_id_from=333.337.search-card.all.click[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/81170602推荐的工具：基于pyto

lrchang·2022-12-13 22:05

mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例，先用labelme标注转为coco格式，训练后测试并分析

coco格式直接上代码：coco格式如下：3.mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例（0）先生成整体配置文件，在一个配置文件中修改比较方便，方法参考：open-mmlab.mmclassification

黛玛日孜·2022-12-13 19:04

python语句学习系列(1)--print()输出结果不全,部分内容省略问题

文章目录前言1、控制台输出内容部分省略2、解决方式总结前言1、控制台输出内容部分省略2、解决方式代码如下（示例）：pd.set_option('display.width',10000)#设置字符显示宽度pd.set_option('display.max_rows',None)#设置显示最大行pd.set_option('display.max_columns',None)#设置显示最大列，No

用余生去守护·2022-12-13 18:23

自监督学习系列（一）：基于 Pretext Task

前言2019年MoCo的横空出世，掀起了视觉自监督学习的热潮。后面SimCLR,MoCo,BYOL,SwAV等主流自监督学习算法相继被提出，自监督学习领域呈现出百花齐放，百家争鸣空前繁荣的景象。2021年末MAE更是将自监督学习带到了一个前所未有的新高度。但是繁荣的背后，自监督学习经历了漫长的迭代和发展过程。自监督学习有一个非常强的动机：目前，大部分神经网络的训练仍然使用的是有监督范式，需要耗费大

OpenMMLab·2022-12-13 18:06

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