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RSS订阅原创 目标检测进阶：1.COCO数据集与VOC数据集
主要介绍COCO数据集和VOC数据集相关信息，对每个文件都进行介绍，最后是提取COCO和VOC数据集边界框的代码，方便在目标检测任务中使用
2024-07-24 17:50:19
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原创 目标检测入门：4.目标检测中的一阶段模型和两阶段模型
目标检测作为计算机视觉领域的核心人物之一，旨在从图像中识别出所有感兴趣的目标，并确定它们的类别和位置。现在目标检测以一阶段模型和两阶段模型为代表的。本章将对这两种模型进行介绍。
2024-07-17 15:15:54
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原创 目标检测入门：3.目标检测损失函数（IOU、GIOU、DIOU）
本章主要将了IOU、GIOU、CIOU的原理和代码实现，最后使用DIOU实战小黄人目标检测。
2024-07-04 22:07:34
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原创 目标检测入门：2.使用预训练的卷积神经网络
本章主要讲了残差结构网络ResNet、使用预训练权重做迁移学习、以及微调模型，最终在上一章的小黄人单目标检测任务上重新训练，最后的测试的结果更好
2024-07-03 17:38:28
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原创 目标检测入门：1.单目标检测
将从最简单的单目标检测带大家简单认识目标检测任务，再到多目标检测任务，最后到少样本目标检测。本章主要介绍了简单的单目标检测方法，所搭建的模型比较简单，仅作为目标检测入门的一个参考和了解，后续会用更好的网络模型重新训练
2024-06-26 19:38:31
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原创 深度学习入门：5.循环神经网络
主要介绍了循环神经网络（RNN），通常用于处理序列数据，如文本、时间序列等。最后用循环神经网络实现IMDB电影评论分类。
2024-05-31 16:14:31
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原创 深度学习入门：4.卷积神经网络
主要介绍了卷积神经网络中的卷积层和全连接层的不同，卷积核的运算，池化运算等，最后用卷积神经网络模型学习分类手写数字MNIST数据集。
2024-05-29 21:40:10
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原创 利用回归预测数值型数据
上面三张图是高斯核中k在三种不同取值下的结果图，当k=1.0时权重很大，如同将所有的数据视为等权重，得出的最佳拟合直线与标准的回归一致。w上方的小标记表示这是当前可以估计出的w的最优解。从现有的数据上估计出的w可能并不是数据中的真实w值，所以这里使用了一个“帽”符号来表示它仅是w的一个最佳估计。一个常用的方法是找出使误差最小的w，这里的误差是指预测y值和真实的y值之间的差值，使用该误差的简单累加将使得正差值和负差值相互抵消，所以采用平方误差。公式中的k是用户指定的参数k，他决定对附近的点赋予多大的权重。
2024-05-14 17:59:06
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原创 深度学习入门：1.Logistic回归实现分类
代码和数据集都有。用Logistic回归进行分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。
2024-05-13 16:59:19
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原创 2024年连接Linux服务器以及Linux搭建深度学习环境
注：PyCharm版本必须是专业版，PyCharm连接服务器可以实现在本地电脑的PyCharm软件上跑服务器上的代码程序，同时实现同步更新，即更新本地电脑上的代码时，服务器上的代码自动同步更改。在PyCharm上新建一个test.py文件，再随便写一点代码，再点键盘上的Ctrl+S保存，可以看到服务器对应路径下一样的文件。进入SSH Configurations后，先点击左上角的“+”号，在填写自己服务器的信息，最后测试连接无问题就可以点击OK了。在后续的要求输入信息时，输入回车键或者yes直至完成安装。
2024-05-08 20:19:56
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原创 2024年Windows11搭建深度学习环境
以本人的电脑配置搭建深度学习环境，WIndows11安装Pytorch，显卡驱动/Cuda/cuDNN/Pytorch在线安装和离线安装
2024-05-07 17:17:37
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原创 2024年Windows11安装Python和Pycharm/学生用户认证/PyCharm设置
以本人安装Python的方式进行展示，在Windows系统上并未安装anaconda。
2024-05-05 15:34:41
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空空如也
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