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RSS订阅原创 pychart+html 智慧大数据可视化大屏
实现对数据获取、清洗、分析、可视化。并最终呈现数据可视化大屏，基于Css+JavaScript+html，同时展现基础图的绘制，例如饼图、柱状图、折线图等等。实现热力地图等。
2025-04-09 17:34:57
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原创 基于注意力机制的目标检测模型（DETR模型）原理及代码实现
DETR（Detection Transformer）是一种端到端的目标检测模型，由Facebook AI Research（FAIR）于2020年提出。DETR采用了Transformer架构，与传统的基于区域的目标检测方法有所不同，它通过全局上下文来预测图像中的目标，而无需使用先前的候选框或区域建议网络。2 DETR模型结构本文基于 Pytorch框架构建了在VOC数据集上检测的 DETR模型（DEtection TRansformers）。
2024-01-12 21:23:00
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原创 迁移学习原理：预训练权重、冻结训练、断点训练
迁移学习在计算机视觉领域中是一种很流行的方法，因为它可以建立精确的模型，耗时更短。利用迁移学习，不是从零开始学习，而是从之前解决各种问题时学到的模式开始。这样，我们就可以利用以前的学习成果，避免从零开始。
2024-01-12 20:38:29
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原创 Faster RCNN目标检测模型原理及代码
本项目两个模型均采用的是VOC数据集。它是一个广泛用于计算机视觉任务的图像数据集，其全称为PASCAL Visual Object Classes。该数据集最初由牛津大学的计算机视觉研究组（Visual Geometry Group）创建，并于2005年首次发布。VOC数据集的目标是提供用于对象识别和检测的标准测试基准，以推动计算机视觉研究和算法的发展。 该数据集包含20个常见的物体类别，包括人、车辆、动物和家居物品等。
2024-01-12 19:48:37
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空空如也
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