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5月前
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pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
这篇文章是关于如何使用Anaconda进行Python环境管理,包括下载、安装、配置环境变量、创建多版本Python环境、安装PyTorch以及使用Jupyter Notebook的详细指南。
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5月前
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目标检测实战(五): 使用YOLOv5-7.0版本对图像进行目标检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
本文详细介绍了使用YOLOv5-7.0版本进行目标检测的完整流程,包括算法介绍、环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及评价指标。YOLOv5以其高精度、快速度和模型小尺寸在计算机视觉领域受到广泛应用。
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5月前
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深度学习环境搭建笔记(一):detectron2安装过程
这篇博客文章详细介绍了在Windows环境下,使用CUDA 10.2配置深度学习环境,并安装detectron2库的步骤,包括安装Python、pycocotools、Torch和Torchvision、fvcore,以及对Detectron2和PyTorch代码的修改。
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5月前
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聊一聊计算机视觉中常用的注意力机制以及Pytorch代码实现
本文介绍了几种常用的计算机视觉注意力机制及其PyTorch实现,包括SENet、CBAM、BAM、ECA-Net、SA-Net、Polarized Self-Attention、Spatial Group-wise Enhance和Coordinate Attention等,每种方法都附有详细的网络结构说明和实验结果分析。通过这些注意力机制的应用,可以有效提升模型在目标检测任务上的性能。此外,作者还提供了实验数据集的基本情况及baseline模型的选择与实验结果,方便读者理解和复现。
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5月前
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NVIDIA Triton系列09-为服务器添加模型
本文介绍了如何为NVIDIA Triton模型仓库添加新模型。通过示例模型`inception_graphdef`的配置文件`config.pbtxt`,详细解释了模型名称、平台/后端名称、模型执行策略、最大批量值、输入输出节点及版本策略等配置项。内容涵盖了模型的基本要素和配置细节,帮助读者更好地理解和使用Triton服务器。
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5月前
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深度学习笔记(十四):Transormer知识总结
关于深度学习中Transformer模型的知识总结,涵盖了Self-attention机制、QKV、Multi-head attention、位置编码和并行运算等关键概念,以及如何在PyTorch中实现Self-attention。
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5月前
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深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现
这篇文章详细介绍了多种用于目标检测任务中的边界框回归损失函数,包括IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU和WIOU,并提供了它们的Pytorch实现代码。
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5月前
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Pytorch学习笔记(十):Torch对张量的计算、Numpy对数组的计算、它们之间的转换
这篇文章是关于PyTorch张量和Numpy数组的计算方法及其相互转换的详细学习笔记。
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5月前
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目标检测实战(二):YoloV4-Tiny训练、测试、评估完整步骤
本文介绍了使用YOLOv4-Tiny进行目标检测的完整流程,包括模型介绍、代码下载、数据集处理、网络训练、预测和评估。
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