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RSS订阅原创 解决yolov5权重在linux和Windows上不兼容的问题
本人在使用ultralytics的yolov5中，发现在Linux训练完的权重不能用于window系统上。
2024-08-09 15:09:11
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原创 【文章翻译】解开LLMs的神秘面纱：他们怎么能做没有受过训练的事情？
探讨LLMs如何生成文本，它们为何有时会产生幻觉信息，以及围绕其令人难以置信的能力所涉及的伦理问题。
2024-01-16 14:35:51
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原创 【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍
CV领域常用的损失函数介绍。如MSELoss/BCELoss/IOULoss/SmoothL1Loss等。
2024-01-04 13:00:44
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原创 【模型训练】提高pytorch训练时GPU利用率
深度学习模型训练过程经常看到GPU利用效率不高，以下是一些提高GPU利用率常用的方式。对于提高GPU利用率能有一定帮助，但要提高到100%比较难，毕竟GPU利用率低本质上是因为GPU与CPU通讯等原因，导致GPU 在程序运行的某些时间处在空闲状态,没有被充分利用起来。
2023-12-29 13:09:22
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原创 【目标优化】使用scipy.optimize.minimize获取模型最大输出对应的输入值
scipy.optimize.minimize模块使用心得
2023-12-25 15:07:27
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原创 【BUG】C++ Boost调用python报错：init_fs_encoding：failed to get the Python codec of the file
init_fs_encoding: failed to get the Python codec of the filesystem encoding
2023-10-13 15:14:16
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原创 【目标检测】YOLOX网络结构基础模块详解及代码实现
YOLOX可以看成是各基础模块堆叠而成，明白各基础模块如何形成，代码如何实现，就能搭建出网络结构。
2023-10-10 10:19:22
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原创 【图像分类】AlexNet网络结构分析及代码实现
该专栏文章介绍图像分类的经典网络。网上提供的代码大多是神经网络代码包含图像预处理、后处理、tricks及一些可视化工具，网络结构部分代码反而没那么清晰。本系列将代码部分抽取出来，便于初学者学习。这篇文章网上介绍多如牛毛，写的也很详细，因此本篇也不再赘述。只介绍几个需要记住的知识点，面试可能会问道。AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。
2023-09-26 13:29:59
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原创 【算法竞赛】kaggle的Global Wheat Detection练习（基于yolov8训练及预测）
kaggle上的Global Wheat Detection是一个经典的目标检测竞赛，数据集公开，目标明确，难度不大，很适合初学者作为前期项目学习的资料。竞赛目标是对小麦麦穗进行检测，将麦穗头检测框选出来，是典型的目标检测问题。由于密密麻麻的小麦植物常常重叠在一起，且风的吹拂会使照片变得模糊不清，给目标检测带来一定的难题。竞赛链接:https://www.kaggle.com/competitions/global-wheat-detection。
2023-09-26 08:42:14
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空空如也
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