yolo训练

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。
智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

大模型之二十七-语音识别Whisper实例浅析

Whisper简介Whisper是OpenAI于2022年9月开源的一个多语种识别模型，目前支持99种语言，是目前性能最好的开源多语种识别ASR大模型，第一版版使用了68万小时标注好的语料预训练模型，而
shichaog·2025-02-27 01:55

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。
海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC（含增强）

【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC（含增强）数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中
不会仰游的河马君·2025-02-26 23:07

基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤

基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。
pk_xz123456·2025-02-26 23:37

YOLO11的单独推理程序

YOLO11的单独推理程序，可以实例化加载一次多次推理。YOLO11的单独推理程序，可以实例化加载一次多次推理。YOLO11的单独推理程序，可以实例化加载一次多次推理。
AIOT魔法师·2025-02-26 23:02

YOLOv8、v9、v10、v11-Ultralytics框架加入C2f_Repghost

1、创建一个RepGhost.py:importcopyimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdef_make_divisible(v,div
AIOT魔法师·2025-02-26 23:32

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？
_DCG_·2025-02-26 22:28

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）作为医疗信息化的核心枢纽，承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据，对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型
Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

DeepSeek-V3：最强开源MoE模型的技术解析与使用指南

目录引言模型概览架构创新：负载均衡策略与训练目标预训练：追求极致的训练效率后训练：从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试（大于67B的模型
认识祂·2025-02-26 19:10

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型，并详细解释模型架构和训练步骤。
陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

什么是RAG？RAG是如何解决问题的？RAG的未来发展趋势有哪些？

二、为什么会出现RAGRAG的出现，是因为在大模型的广泛应用中，伴随着出现的一些问题，比如：知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模
大模型综述·2025-02-26 18:31

DeepSeek 开源周：DeepEP 项目详解，GPU 压榨计划启动！

本文将详细介绍DeepEP的功能、应用场景以及如何使用它来提升AI训练和推理的效率。DeepEP概述功能与作用DeepEP是一个专门针对Mixture-of-Experts(
东方佑·2025-02-26 18:29

一文读懂 AI 大模型备案：万字详解全流程要点

它确保大模型在整个生命周期，从开发、训练到部署和应用，都严格遵循相关法律
chuangfumao·2025-02-26 17:25

DeepSeek各模型现有版本对比分析

文章目录一、基础模型系列：V1到V3的演进二、专用模型系列：推理与多模态三、版本选型与商业化趋势DeepSeek作为最近特别火爆的模型，本文将对DeepSeek现有的主要版本进行对比分析,涵盖参数规模、训练数据
墨染夜雨笺·2025-02-26 17:22

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。
小赖同学啊·2025-02-26 15:36

蓝桥杯备赛-基础训练（三）哈希表 day16

今天一更赎金信题意：给定一个赎金信(ransom)字符串和一个杂志(magazine)字符串，判断第一个字符串ransom能不能由第二个字符串magazines里面的字符构成。如果可以构成，返回true；否则返回false。(题目说明：为了不暴露赎金信字迹，要从杂志上搜索各个需要的字母，组成单词来表达意思。杂志字符串中的每个字符只能在赎金信字符串中使用一次。)注意：你可以假设两个字符串均只含有小写
清墨璃笙·2025-02-26 14:28

全市场大模型分类及对比分析报告

2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域，全市场的
早退的程序员·2025-02-26 13:53

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-validator.py

#用法-格式：#$yolomode=valm
红色的山茶花·2025-02-26 13:20

零基础学习机器学习分类模型

模型训练和评估：使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释：逐步分析代码实现。拓展内容：如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习（
可喜~可乐·2025-02-26 12:14

训练神经网络出现nan

在理解和修改QARV的代码时，出现了训练会因为nan而终止的问题，因此学习记录。
崧小果·2025-02-26 11:12

复试英文准备方法

为了高效准备计算机领域的英文文献翻译面试，可以按照以下步骤进行系统训练，重点提升专业术语积累、文献结构理解和即时翻译能力：一、核心能力针对性训练专业术语速记建立术语库：-每天整理《算法导论》《人工智能：
小王Jacky·2025-02-26 11:12

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

其基于DeepSeek-R1系列大模型的创新架构，以600万美元的超低训练成本（仅为OpenAI同类模型的1/30）3，在自然语言处理、逻辑推理、多模
量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

AI人工智能机器学习之监督线性模型

监督学习是一种机器学习任务，其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
rockfeng0·2025-02-26 09:57

Yolov8分割训练自己的数据集记录

Yolov8分割训练自己的数据集记录第一章、标签制作一、安装labelmelabelme安装很简单，直接在终端输入：pipinstalllabelme启用labelme在终端输入：labelme接下来就是标注数据了
小俊俊的博客·2025-02-26 08:21

【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50

一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
别出BUG求求了·2025-02-26 08:20

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。
日记成书·2025-02-26 08:16

YOLOv8实例分割训练自己的数据集

转载https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/1299752571.利用labelme进行数据标注1.1Labelme安装方法首先安装Anaconda，然后运行下列命令：####################forPython2####################condacreate--name=labelmepython=2.7s
NoContours·2025-02-26 08:14

总结yolov8做检测训练时所需要的代码

运行模型训练脚本代码:大家可以先在ultralytics/ultralytics文件夹下新建一个mytrain.py，然后直接复制下面的代码，所有训练有关的超参数都可以在这个文件中调节，不懂超参数可以忽略
小胡学长·2025-02-26 08:13

Qwen2.5 技术报告

与之前的迭代相比，Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。在预训练方面，将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token，为常识、专家知识和推理能力提供坚实的基础。
三谷秋水·2025-02-26 07:11

使用 yolov8 进行对象检测

在计算机视觉领域，YOLOv8对象检测确实以其超高的准确性和速度而脱颖而出。它是YOLO系列的最新版本，以能够实时检测物体而闻名。
算法资料吧！·2025-02-26 06:36

代码随想录算法训练营Day57 | 拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲

文章目录117.软件构建思路与重点47.参加科学大会思路与重点117.软件构建题目链接：117.软件构建讲解链接：代码随想录状态：一遍AC。思路与重点概括来说，给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序模板题。#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){in
Harryline-lx·2025-02-26 06:01

代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲

打卡Day581.拓扑排序精讲2.dijkstra（朴素版）精讲1.拓扑排序精讲题目链接：拓扑排序精讲文档讲解：代码随想录给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序要检测这个有向图是否有环，即存在循环依赖的情况，因为这种情况是不能做线性排序的。所以拓扑排序是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程，有两步，第一步，找到入度为0的节点，加入结果集；第二步，将该节点从图中移
Yinems·2025-02-26 05:57

DeepSeek的开源之路:一文读懂从V1-R1的技术发展,见证从开源新秀到推理革命的领跑者

随着模型规模的不断扩大，算力需求呈指数级增长，训练成本飙升，而性能提升的边际收益却逐渐递减，形成了所谓的“ScalingLaw”瓶颈。
·2025-02-26 05:05

DeepSeek Coder

以下是对该模型的详细分析：模型背景与特点模型规模与训练数据：DeepSeekCoder系列模型从头开始训练，覆盖了超过80种编程语言，总参数量从1B到33B不等，其中包含基础版和指令调优版。
百态老人·2025-02-26 05:24

深度求索：解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异

深度求索：解析DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1
walkskyer·2025-02-26 05:53

【百问百答系列】-全面了解Transformer（未来发展）

但随着一个一个问题的深入探究，从它的基本概念、原理架构，到如何训练、模型优化，再到其广泛的应用领域以及充满潜力的未来发展，我对它的理解也越来越深刻。
什么都想学的阿超·2025-02-26 04:51

基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解

本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-26 03:45

大模型是如何蒸馏像Qwen-7B，Llama-3 这种小模型的？

2.蒸馏数据的使用与模型归属蒸馏技术的作用：DeepSeek将自研大模型（如DeepSeek-R1）生成的80万条高质量解题数据（称为“蒸馏数据”）用于训练Qwen、Llam
闫哥大数据·2025-02-26 03:12

解决在YOLO11同目录下新建py文件找不到模块，同时vscode会报错无法解析导入子模块/包（Import ultralytics.xxx could not be resolved）等。

Yolo11官方代码结构如图：如果在此目录下导入，是没有任何问题的，可以正常运行。
i__chen·2025-02-26 02:10

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时
燃灯工作室·2025-02-26 02:09

GLake：优化GPU内存管理与IO传输的开源项目

GLake：突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天，大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。
2401_87458718·2025-02-26 02:35

DeepSeek技术解析：降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业？

正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化（如稀疏计算、知识蒸馏）和模型压缩技术，将云端训练算力需求降至传统大模型的35%，车端推理芯片需求减少至65%。
爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 01:29

DeepSeek：突破闭源封锁，引领大模型新时代

然而，大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。DeepSeek的出现，为解决这些问题提供了全新的思路和方案。
fanstinmsl·2025-02-26 01:59

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。
Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的
FL1623863129·2025-02-25 23:18

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。
糖葫芦君·2025-02-25 23:16
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