按时间归档：2022年01月
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动手学深度学习（二）——线性神经网络
在学习深度神经网络之前，需要了解神经网络训练的基础知识。 包括：定义简单的神经网络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。 为了更容易学习，从经典算法————线性神经网络开始，了解神经网络的基础知识。
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经典数据集介绍-数据集制作-YOLOv5参数释义
文章预览：VOC数据集介绍COCO数据集介绍制作数据集使用 RoboflowCollect ImagesCreate Labels手动准备数据集Create dataset.yamlYOLOv5-6.0**detect.py****train.py**此笔记根据小土堆教学视频所作笔记，内容详细，不枯燥，推荐给想学习目标检测的同学们，以下个人笔记供大家参考，若有误，还望指正！目标检测：位置+类别人脸检测：人脸-目标文字检测：文字-目标主流的目标检测，都是以矩阵框的形式进行输出的语义分割,如下图所示
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有限状态机的个人感悟并附简单的代码说明
有限状态机个人理解简单的代码示意个人理解有限状态机FSM也是设计模式中的状态机模式。可以将上层需要做的逻辑判断延迟到状态子类中,让每个状态实现自己逻辑判断。在一定程度上减少了每个状态之间的耦合，并且有新的需求增加时，可以清晰的以增加一个类的方式扩展状态。简单的代码示意 //上层逻辑实现 BaseFSM* pJohnFSM = new JohnController();//创建人物John的状态机 while (1) { pJohnFSM->Update(); } //状
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机器学习（Machine Learing）
1. 什么是机器学习（Machine Learing）1.1.机器学习是人工智能的一个分支1.2. 机器学习的分类1.2.1. 机器学习根据应用场景的分类1.2.2. 机器学习根据算法驱动的分类1.3. 机器学习的使用 1.4.AI、ML及DL关系1.5.机器学习（Machine Learning）的基础概念2. 监督学习和无监督学习2.1.监督学习（Supervised Learning）2.2.非监督学习（Unsupervised Lear
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目标跟踪入门：使用OpenCV实现质心跟踪
目标跟踪的过程：1、获取对象检测的初始集2、为每个初始检测创建唯一的ID3、然后在视频帧中跟踪每个对象的移动，保持唯一ID的分配本文使用OpenCV实现质心跟踪，这是一种易于理解但高效的跟踪算法。质心跟踪算法步骤步骤1：接受边界框坐标并计算质心质心跟踪算法假设我们为每一帧中的每个检测到的对象传入一组边界框 (x, y) 坐标。这些边界框可以由任何类型的对象检测器（颜色阈值 + 轮廓提取、Haar 级联、HOG + 线性 SVM、SSD、Faster R-CNN 等）生成，前提是它们是针对
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从零实现深度学习框架——Softmax回归简介
引言 本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习(Deep learning)框架，该框架类似PyTorch能实…
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清华大学提出基于生成对抗神经网络的自然图像多风格卡通化方法并开源代码…
近日，清华大学刘永进教授课题组在 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 上发表论文，提出基于生成对抗神经网络的自…
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文献阅读笔记7——CBAM: Convolutional Block Attention Module
1 摘要卷积块注意力模块是一种简单有效的前馈卷积神经网络。给定其中间一个映射，模块沿两个独立维度（通道和空间）顺序推断注意映射，然后讲注意映射乘以输入特征映射以进行自适应特征细化。2 Introductioncontribution①简单有效的注意模块，用于提高CNN表征能力②通过广泛消融实验证明我的注意力机制有效性③插入CBAM在多个基准上有很大的提高3 Related work从网络工程和注意力机制两方面论述4 CBAM模型分析（input）——>intermediate f
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YOLOv3口罩检测、华为AI开发平台ModelArts上手体验之旅
ModelArts 是面向开发者的一站式 AI(人工智能(Artificial Intelligence)) 开发平台，为机器学习(machine learning)与深度学习(Deep learning)提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布(Distribution)式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型
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KMeans聚类实例分析（汽车产品聚类分析
天池比赛——汽车产品聚类分析（Kmeans+PCA文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言这是天池中一个关于产品聚类分析的比赛，题目给了一个车购买表，整体数据量不大，分析起来比较简单，还是比较有代表性的。题目要求：赛题以竞品分析为背景，通过数据的聚类，为汽车提供聚类分类。对于指定的车型，可以通过聚类分析找到其竞品车型。下面直接开始分析（整体代码是运行在notebook中的）博客里有一些
