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364 页 PyTorch 版《动手学深度学习》分享（全中文，支持 Jupyter 运行）

前言最近有朋友留言要求分享一下李沐老师的《动手学深度学习》，小汤本着一直坚持的“好资源大家一起分享，共同学习，共同进步”的初衷，于是便去找了资料，而且还是中文版的，分享给有需要的小伙伴，也希望有更多的朋友能在StrongerTang
StrongerTang·2022-11-21 20:28

DeepSORT以及StrongSORT问题解决方案

问题一出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchreid'或者出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchreid.xxxx'解决方案：下载一下压缩包，放置到文件夹中即可链接：https://pan.baidu.com/s/12ZUFV1rV4Hztm0xGgtfwUA提取码：0cvc问题二subprocess.Call
把爱留给SCI·2022-11-21 19:36

几种Transformer+CNN（U-net）网络

优点融合深层语义信息和高精度特征所含信息提取全局信息不足无法对距离较远的特征的上下文关系进行建模缺少局部细节处的信息二.网络1.TransUNet文章：TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentation2
Bright Guo·2022-11-21 17:37

李宏毅_机器学习_作业4（详解）_HW4 Classify the speakers

DatasetDataloaderModelLearningratescheduleModelFunctionValidateMainfunctionInferenceMainfunctionofinference样例code得分MediumStrongTransformer
loco_monkey·2022-11-21 14:59

YOLOV2原理理解

YOLOV2一、YOLOV1的不足之处二、YOLOV2的改进论文精读AbstractIntroductionBetter(重点笔记)FasterStronger（非重点）三、YOLOV2网络的输出输出结果解释输出图示四
努力的鲤鱼·2022-11-21 14:17

YOLO v2原理与代码解析

目录YOLOv1的缺点YOLOv2相比于v1做的改进Darknet-19LossReference论文《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》代码https://github.com
00000cj·2022-11-21 00:56

YOLOPv2: Better, Faster, Stronger for Panoptic Driving Perception（翻译）

YOLOPv2来啦|YOLOv7结合YOLOP的多任务版本，超越YOLOP以及HybridNets注：这篇文章相较于YOLOP改动较少，主干网络改为E-ELAN、可行驶区域分割分支接在主干网络的末端、车道线损失函数改为FocalLoss+DiceLoss和采用了反卷积。所以没有全文翻译。摘要在过去的十年中，多任务学习方法在解决全视驾驶感知问题方面取得了良好的效果，提供了高精度和高效的性能。在为计算
贰叁z·2022-11-20 22:27

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding论文翻译

Convolutionalneuralnetworks(CNNs)areusuallybuiltbystackingconvolutionaloperationslayer-by-layer.AlthoughCNNhasshownstrongcapabilitytoe
Lin-CT·2022-11-20 21:43

pytorch/pytorch

PyTorchisaPythonpackagethatprovidestwohigh-levelfeatures:Tensorcomputation(likeNumPy)withstrongGPUaccelerationDeepneuralnetworksbuiltonatape-basedautogradsystemYoucanreuseyourfavoritePythonpackagessuc
xulool·2022-11-20 17:03

YOLO系列算法原理讲解----（2）Yolov2/Yolo9000算法

YOLOV2/YOLO9000YOLO9000:Better,Faster,StrongerCVPR2017,BestPaperHonorableMention引入了anchorbox的思想（改进直接回归的粗糙做法
奔跑的小仙女·2022-11-20 11:14

marrying causality and association with visual learning--cuipeng

探索新的学习机制，使学习更高效AI2.0：可解释性，更strong，通用.类脑学习，进展没那么快，制约记住路径发展。
h_l_dou·2022-11-20 11:28

经典CNN结构之GoogLeNet(inception_v1/inception_v2/inception_v3/inception_v4) 卷积更强

inception后，CNN花样百出，卷积层的表现力越来越强，NOTONLYGODEEPER,BUTALSOGOSTRONGER！
yueyueniaolzp·2022-11-20 09:01

TransUNet：Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation用于医疗图像分割的transformers编码器详解

原文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.04306.pdf收录：CVPR2021代码:https://github.com/Beckschen/TransUNet首篇将transformers用于医疗分割的文章设计的Idea：UNet+transformers的结合体，使用的具体模块:ViT+ResNet50+skipconnection对关键的公式，和结构图进行了个人的一
山城火锅有点甜·2022-11-20 05:08

机器学习实验：朴素贝叶斯算法

，实现：1、将数据集文件naivebayes_data.csv中的数据替换成14天打球与天气数据；2、预测样本{Outlook=Sunny，Temp=Cool，Humidity=High，Windy=Strong
程序员fan·2022-11-20 05:54

TransUNet论文笔记

TransUNet论文笔记TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentationAbstract医学图像分割是开发医疗保健系统
麻花地·2022-11-20 05:47

TransUNet：用于医学图像分割的Transformers强大编码器

TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmen
Amusi（CVer）·2022-11-20 05:15

医学图像分割2 TransUnet:Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

TransUnet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentation这篇文章中你可以找到一下内容：-Attention是怎么样在CNN中火起来的
yumaomi·2022-11-20 05:11

行人重识别：reid-strong-baseline-master（罗浩）---triplet_sampler.py（数据加载，迭代器构建）

首先，reid-strong-baseline代码是罗浩博士在CVPR2019发表的《BagofTricksandAStrongBaselineforDeepPersonRe-identification
小橙子爱蜜蜂·2022-11-19 18:58

hw-2 李宏毅2022年作业2 phoneme识别 单strong-hmm详细解释。

向实验室申请了一台服务器来跑这个作业，最后在kaggle上pub达到了strongpri没有哭了试了好久都不太
亮子李·2022-11-19 15:28

AlphaPose 0.4 version 在win10系统下的编译

Strongertracking!Includewholebody(face,hand,foot)keypoints!官
不会飞的鹰08·2022-11-19 11:53

时间序列预测步骤_建立时间序列预测模型的5个简单步骤

时间序列预测步骤Iamastrongbelieverin“learningbydoing”philosophy.我坚信“做中学”的哲学。
weixin_26707803·2022-11-19 05:12

yolov2学习笔记

AI论文】YOLOV2目标检测算法_哔哩哔哩_bilibiliyolov2即为yolo9000，better,即是作者在yolov1的基础上性能和准确率提升；faster:通过修改骨干网络将速度提升；stronger
qq_35821503·2022-11-19 04:30

YOLOv2学习笔记

YOLOv2论文：YOLO9000:Better,Faster,Stronger相较于YOLOv1的尝试：BatchNormalization在YOLOv1的每个卷积层后加上了BN层，加了BN层后，对于训练收敛帮助很大
AbleLynn·2022-11-19 04:16

机械学习：二维空间下支持向量机SVM基础学习

SupportVectorMachine，SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，是一个最大间隔分类器（MaxMarginClassifier），是最有效的监督学习方法之一，经常被作为文本处理方法的一个强基准模型(strongbaselin
~hello world~·2022-11-19 03:22

yolov2移植到android,MobileNetv2-Yolov3-Nano: MobileNetV2-YOLOv3-Nano的Darknet实现：移动终端设计的目标检测网络，计算量0.5BFlo...

2021.2.6此项目不再更新，新项目地址:Yolo-Fastest：Fasterandstrongerhttps://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest此表中NCNN
项木咄·2022-11-19 02:27

YOLO v2--YOLO9000: Better, Faster, Stronger

首页：https://blog.csdn.net/u014236392/article/details/86767950论文：YOLO9000:Better,Faster,Strongerofficialcode-c
张家坎·2022-11-19 02:55

yolov9000：better,faster,stronger

目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)-知乎码字不易，欢迎给个赞！欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)前期文章：小白将：目标检测|YOLO原理与实现小白将：目标检测|SSD原理与实现小白将：综述|基于深度学习的目标…https://zhuanlan.zhihu.com/p/35325884【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov2-知乎
Kun Li·2022-11-19 02:55

论文精读：YOLOV2——YOLO9000:Better, Faster, Stronger

Abstract我们介绍了YOLO9000，一个最先进的，实时的目标检测系统，可以检测超过9000个目标类别。首先，我们提出了对YOLO检测方法的各种改进，包括新颖的和来自以前的工作。改进后的模型YOLOv2是最先进的标准检测任务，如高标准VOC和COCO。使用一种新颖的、多尺度的训练方法，相同的YOLOv2模型可以在不同的大小下运行，在速度和准确性之间提供了一个简单的权衡。在67FPS的速度下，
樱花的浪漫·2022-11-19 02:22

【目标检测】YOLOv2:YOLO9000: Better, Faster, Stronger

往期回顾【目标检测】YOLOv1：YouOnlyLookOnceYOLO系列详解：YOLOv2往期回顾前言检测模型`改进点`改进1：BatchNorm（BN）批量归一化改进2：Highresolutionclassifier（分类网络高分辨率预训练）改进3：Convolutionwithanchorboxes（基于卷积的候选区域）改进4：Newnetwork（新的卷积网络）改进5：Dimensio
-上层建筑·2022-11-19 02:20

YOLOv2：Better，Faster(2016,12)

摘要：论文的前两部分内容（Better和Faster）主要介绍YOLOv2，第三部分（Stronger）主要介绍YOLO9000，此处不介绍。
努_力_学_习·2022-11-19 02:15

YOLOv2: YOLO9000: Better, Faster, Stronger

1.论文简介论文名：YOLO9000:Better,Faster,Stronge论文地址：YOLOv2论文作者：JosephRedmon,AliFarhadi论文时间：2017年CVPR最佳论文提名论文主要分为了
黄黄呼呼的学习日记·2022-11-19 02:40

【YOLOv2】《YOLO9000：Better, Faster, Stronger》

CVPR-2017部分整理参考YOLO：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,TinyYOLO，YOLOv4,YOLOv5详解文章目录1BackgroundandMotivation2Advantages/Contributions3Method3.1Better3.1.1Batchnormalization3.1.2HighResolutionClassifier3.1.3Convoluti
bryant_meng·2022-11-19 02:34

YOLOV2-Better，Faster，Stronger

参考：https://www.bilibili.com/video/BV1Q64y1s74K/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=de203b26ba8599fca1d56a5ac83a051c下图是目标检测网络的发展时间图，可以看到YOLO的每一个版本的推出都是在非常关键的时刻。一、Better为了提升YOLO的性能，YOLO
daweq·2022-11-19 02:26

李宏毅机器学习2022-hw2

系列文章目录李宏毅ML-2021hw1文章目录系列文章目录问题概述实验部分SimpleBaseline(acc>0.45797)MediumBaseline(acc>0.69747)StrongBaseline
sama_AA·2022-11-18 11:41

校验密码强度的参考代码

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringstr="WERUIuy%^*&5467";inti=checkStrong(str);if
weixin_30634661·2022-11-17 10:03

java密码强度检测

packagecom.wx.pwd;/***检测密码强度**@authorvenshine*/publicclassCheckStrength{publicenumLEVEL{EASY,MIDIUM,STRONG
青蛙与大鹅·2022-11-17 10:19

StrongSORT

论文地址：https://arxiv.org/abs/2202.13514代码地址：https://github.com/dyhBUPT/StrongSORT摘要现有的多目标跟踪(MOT)方法可以大致分为检测跟踪和联合检测关联范式
顾北轻声寒·2022-11-17 07:04

mipi和isp处理_VS-RK3399 在linux系统下面调试Mipi camera接口介绍

那么mipi接口camera和并口接口的camera，在Debian系统怎么设置呢，其实原理一样，也走uvc接口封装函数.下面深圳视壮给大家简单说明，更多详看bbs.videostrong.com首先在
周开拓·2022-11-16 18:14

李宏毅 self-attention

https://unclestrong.github.io/DeepLearning_LHY21_Notes/Notes_html/10_Self-attention_P1.htmlself-attention
帅帅梁·2022-11-16 18:31

【李宏毅机器学习HW2】

除了算法思想和如何构造外，我认为代码能力也很重要，但现在能看到的代码注解还是较少，包括助教给的代码有些注释不算很详细，所以以后不懂的函数也会总结总结，然后注解好发到GitHub上文章目录前言一、过strongbaseli
detemination_·2022-11-15 17:14

TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

Abstract在各种医学图像分割任务上，u形架构（也称为U-Net）已成为事实上的标准并取得了巨大的成功。但是，由于卷积运算的内在局限性，U-Net通常在显式建模远程依赖关系方面显示出局限性。专为序列到序列预测而设计的具有全局自我关注机制的Transformer已经成为替代架构，但是由于缺乏low-level的细节，其结果可能导致定位能力受限。在本文中提出的TransUNet同时具有Transf
zhaoxfan·2022-11-15 12:26

【论文阅读】FFUNet：一种新的特征融合为医学图像分割提供了强大的解码器

:FFUNet:anovelfeaturefusionmakesstrongdecoderformedicalimagesegmentation.IETSignalProcess.16(5),501–514
hahahayyds·2022-11-15 11:17

【硬核摄影2.0】用线性CCD器件制作扫描相机

本文参考资料：[1](StronglyRecommend!)
老潘家的潘老师·2022-11-15 07:50

【目标检测】yolo系列：从yolov1到yolov5之YOLOv2详解及复现

YOLOv2Yolov2论文链接：YOLO9000:Better,Faster,Strongeryolov2的改进从Yolov2论文的标题可以直观看到就是Better、Faster、Stronger。
看星星的月儿·2022-11-14 07:29

ICLR 2022 | 视觉Transformer超越ResNet！从头开始训练！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童WhenVisionTransformersOutperformResNetswithoutPretrainingorStrongDataAugmentations
Amusi（CVer）·2022-11-13 14:32

HTML必知必会单词合集(不定时更新)

l/]----------标题;题目;头衔meta:[/ˈmetə/]----------元标签;元标记body:[/ˈbɒdi/]----------正文;身体W3C----------万维网路联盟strong
家琦眼睛超大·2022-11-13 10:13

弱实体集

与此相对，其属性可以形成主码的实体集称为强实体集（strongentiy）。注意：强实体与弱实体的联系只能是1：1或1：N。弱实体参与联系时应该是“完全参与”，因此弱实体与
sinat_38007523·2022-11-12 17:08

区别css，块盒，行盒（行内），行块盒（行内快）的不同

独占一行2、可以设置宽高3、宽度是父元素宽度的100%4、里面可以嵌套块级元素和行内元素5、display为---（block）行盒（行内元素）常见行盒元素有：span、a、img、br、label、strong
dccose·2022-11-11 10:21

ios常见面试题总结

copy和strong都修饰对象，strong修饰的nsstring，属于浅拷贝，不会开辟新内存，会根据原数据的改变而改
流年啊奈我何·2022-11-10 18:45

iOS 文字上下滚动

效果如下：效果图.gifDemo下载项目代码/**数据*/@property(nonatomic,copy)NSArray*dataArr;/**当前Label*/@property(nonatomic,strong
发家致富_Lie·2022-11-10 16:46
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