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RSS订阅原创 GitHub显示：您的连接不是私密连接（已解决）
以上仅是个人尝试出的办法，暂时是可行的，但还是会提示不安全，有没有大佬知道怎么彻底解决这个问题，在线求指导！，在该界面直接输入“
2025-09-17 20:27:23
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原创 论文 | You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection（YOLOv1）
本文提出了一种新的目标检测方法--YOLO。先前关于目标检测的工作重新使用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测框定为空间上分离的边界框和相关类概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从全图像预测边界框和类概率。由于整个检测流水线是一个单一的网络，因此可以直接在检测性能上进行端到端的优化。我们的统一艾德架构速度极快。我们的基础YOLO模型以每秒45帧的速度实时处理图像。该网络的一个较小版本Fast YOLO每秒处理155帧的速度令人震惊，同时还实现了其他实时探测器的两倍的mAP。
2025-03-03 21:51:50
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原创 论文 | Going deeper with convolutions（GoogleNet）
我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络架构，它负责在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC 14）中为分类和检测设定新的最新技术水平。这种架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。这是通过精心设计实现的，该设计允许在保持计算预算不变的同时增加网络的深度和宽度。为了优化质量，建筑决策基于Hebbian原则和多尺度处理的直觉。在我们提交的ILSVRC14中使用的一个特定实例称为GoogleNet，这是一个22层的深层网络，其质量在分类和检测的背景下进行评估。
2025-02-08 23:10:24
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原创 论文 | Attention is all you need
显性序列转录模型包括编码器和解码器的复杂的循环或卷积神经网络。性能好的模型还通过注意机制将编码器和解码器连接起来。我们提出了一个新的简单的网络架构Transformer，完全基于注意力机制，免除了循环和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上是很好的，同时具有更好的并行性，并且需要更少的训练时间。我们的模型在WMT 2014英语到德语的翻译任务中达到了28.4 BLEU，比现有的最佳结果（包括合奏）提高了2 BLEU以上。
2025-01-16 20:29:48
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原创 论文 | BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding
我们引入了一个新的语言表示模型BERT，它代表Transformers的双向编码器表示。不同于最新的语言表示模型，BERT被设计为通过在所有层中对左右上下文进行联合条件化来从未标记文本预训练深度双向表示。结果，预训练的BERT模型可以仅用一个附加的输出层来微调，以创建用于诸如问题回答和语言推理的广泛任务的最新模型，而无需实质性的任务特定的体系结构修改。BERT结构很简单，但能力却很强大。
2025-01-14 18:38:03
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原创 YOLOv5运行结果
6. mAP@0.5:0.95: 表示在不同的IoU阈值(从0.5到0.95，步长为0.05)(0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95)上的mAP。图中的蓝色折线代表整体的精度，整体趋势为随着置信度的增加，精确度也在增加，在置信度设置为0.973时，精确度达到了1。分类器的精确度和召回率。下面的两幅图则分别是x和y，w和h的值分布情况，这个就是标注的txt文件里面的一些信息。曲线显示了随着召回率的增加，精确度略有下降的趋势，但整体上精确度保持在很高的水平。
2024-12-16 12:20:39
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原创 【已解决】ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==2.0.1
【代码】【已解决】ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==2.0.1。
2024-11-20 12:53:52
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原创 Conda创建虚拟环境及Jupyter配置虚拟内核
conda create -n 环境名 python=想要的python版本。python -m ipykernel install --name 环境名。jupyter kernelspec remove 环境名。conda remove -n 环境名 --all。创建好的虚拟内核和虚拟环境的名字是一样的。conda activate 环境名。
2024-07-16 18:38:20
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空空如也
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