m0_68926749的博客

在追求最佳实时物体检测的过程中，YOLOv9 以其创新的方法克服了深度神经网络固有的信息丢失难题，脱颖而出。通过整合 PGI 和多功能 GELAN 架构，YOLOv9 不仅增强了模型的学习能力，还确保了在整个检测过程中保留关键信息，从而实现了卓越的准确性和性能。

多模态情感分析（Moglobal et al.，2011;Zadeh等人，2016 b;Jiang et al.，2015）是情感计算研究的一个越来越受欢迎的领域（Escherichet al.，2017年），专注于将基于文本的情感分析推广到固执己见的视频，其中存在三种沟通方式：语言（口语），视觉（手势）和声学（语音）。如图所示，“这部电影很恶心”的话语本身可能是模糊的（积极或消极的），但如果说话者同时也在微笑，那么它将被视为积极的。另一方面，同样的话语与皱眉将被视为负面的。

处理的过程包括：将标签移动到指定的设备，将数据传递给模型得到预测结果，将预测结果的最大值的索引作为预测的类别，然后将预测结果和标签转换为列表，最后添加到总的预测结果和真实标签中。这些参数包括训练、验证和测试数据的文件路径，BERT预训练模型的路径，分类的数量，最大文本长度，批次大小，训练周期数，学习率，BERT模型的过滤器数量，以及最佳模型和最后模型的保存路径。处理的过程包括：将标签移动到指定的设备，将数据传递给模型得到预测结果，计算损失，清空优化器的梯度，反向传播，更新参数，累加损失。

因此，预训练的BERT模型只需添加一个额外的输出层，就可以用于各种任务，如问答和语言推理，而无需进行大量的任务特定架构修改。为了使得BERT模型适应下游的任务（比如说分类任务，以及句子关系QA的任务），输入将被改造成[CLS]+句子A（+[SEP]+句子B+[SEP]） 其中。在BERT中，输入的向量是由三种不同的embedding求和而成，在以下所举的例子中，每个单词都表示为一个768维的向量。1.[CLS]: 代表的是分类任务的特殊token，它的输出就是模型的pooler output。

transformer 是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据，如自然语言处理任务。它在 2017 年由 Vaswani 等人在论文 “Attention is All You Need” 中提出。Transformer 的主要特点是它完全放弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而是完全依赖于注意力机制（Attention Mechanism）来捕捉输入序列中的模式。

光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR），ORC是指对包含文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的技术，检测图像中的文本资料，并且识别出文本的内容。那么有哪些应用场景呢？其实我们日常生活中处处都有ocr的影子，比如在疫情期间身份证识别录入信息、车辆车牌号识别、自动驾驶等。我们的生活中，机器学习已经越来越多的扮演着重要角色，也不再是神秘的东西。OCR的技术路线是什么呢？ocr的运行方式：输入->图像预处理->文字检测->文本识别->输出。

迁移学习是一种机器学习方法，它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上，来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题，同时可以加快模型的训练速度。迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁移到目标领域中。源领域是已经有大量标注数据的领域，而目标领域是需要解决的新问题。通过迁移学习，源领域的知识可以帮助目标领域的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。迁移学习可以通过多种方式实现，包括特征提取、模型微调和领域自适应等方法。

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成假数据，而判别器则负责判断数据是真实的还是 fake的。这两个网络互相竞争，生成器试图生成更真实的数据以欺骗判别器，而判别器则试图更好地识别生成的数据。GAN 的基本思想是：通过训练生成器和判别器，使得生成器能够生成与真实数据非常相似的数据，同时使得判别器能够更有效地识别这些数据。

这行代码是用来选择设备的，根据是否有可用的 CUDA 设备来选择使用 GPU 还是 CPU 进行计算。：这个函数用来检查是否有可用的 CUDA 设备。如果返回True，表示有可用的 CUDA 设备；如果返回False，表示没有可用的 CUDA 设备。"cuda:0"和"cpu"：这是设备的标识符。"cuda:0"表示选择第一个可用的 CUDA 设备，而"cpu"表示选择 CPU 设备。：这是一个用来表示设备的类。通过传入设备标识符，可以创建一个设备对象。

PyTorch允许用户创建自定义损失函数和神经网络层，以满足特定的任务需求。在PyTorch中，可以通过继承类来自定义神经网络层。在类中，需要实现forward()方法，该方法定义了层的行为。可以通过在类中定义参数和权重来构建可训练的层。# 定义自定义损失函数# 在这里实现自定义损失函数# 定义神经网络层# 在这里定义层中的参数和权重# 在这里定义层的行为# 初始化自定义损失函数和神经网络层# 定义输入和目标张量# 计算自定义损失函数# 打印损失值。

YOLOv8