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  • 2024-11-21YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-block.py
    block.pyultralytics\nn\modules\block.py目录block.py1.所需的库和模块2.classDFL(nn.Module):3.classProto(nn.Module):4.classHGStem(nn.Module): 5.classHGBlock(nn.Module): 6.classSPP(nn.Module): 7.classSPPF(nn.Module): 8.classC1(nn.Module):
  • 2024-11-21【基于PyTorch的简单多层感知机(MLP)神经网络(深度学习经典代码实现)】
    importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#准备数据集batch_size=64transform=transforms.Compose([transforms.
  • 2024-11-20卷积层结构与实现详解
    在深度学习领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是图像任务中的核心模型架构,广泛应用于图像分类、目标检测等任务。本文将详细解析一个简单的卷积神经网络的卷积层代码示例,通过剖析其结构与运行过程,带领读者理解CNN中的基本设计与数学原理。代码背景与理论基础
  • 2024-11-188.5
    importnumpyasnpimportpandasaspdimportsympyasspsp.init_printing(use_latex=True)fromscipy.integrateimportodeintimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']pl
  • 2024-11-188.5(学号:3025)
    importnumpyasnpimportpandasaspdimportsympyasspsp.init_printing(use_latex=True)fromscipy.integrateimportodeintimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']pl
  • 2024-11-18AIGC----生成对抗网络(GAN)如何推动AIGC的发展
    AIGC:生成对抗网络(GAN)如何推动AIGC的发展前言随着人工智能领域的迅猛发展,AI生成内容(AIGC,AIGeneratedContent)正成为创意产业和技术领域的重要组成部分。在AIGC的核心技术中,生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetwork)被认为是推动AIGC发展的关键力量之一。本篇博
  • 2024-11-18yolov11|多尺度扩张注意力|MSDA
    论文:arxiv.org/pdf/2302.01791importtorchimporttorch.nnasnnfromfunctoolsimportpartialfromtimm.models.layersimportDropPath,to_2tuple,trunc_normal_fromtimm.models.registryimportregister_modelfromtimm.models.vision_transformerimport_cfg
  • 2024-11-17芒果Ultralytics最新YOLO11算法原理解析-包含最新详细-结构图,以及内附YOLO11各部分细致结构图与代码解析
    YOLO11系列是YOLO家族中最先进的(SOTA)、最轻量级、最高效的模型,其表现优于其前辈。它由Ultralytics创建,该组织发布了YOLOv8,这是迄今为止最稳定、使用最广泛的YOLO变体。YOLO11将延续YOLO系列的传奇。在本文中,我们将探讨YOLO11文章目录YOLO11架构、YOLO11
  • 2024-11-17【预训练-微调】采用迁移学习的方式完成肺部感染识别-学习笔记
    本学习笔记来源于B站:04-1轻松学PyTorch肺部感染识别简介 中第04-1到04-6这六个视频。在本预训练-微调代码中,重点要学习的内容包括:加载官方提供的经典网络架构resnet50和对应的预训练模型,对ResNet最后的两层网络(池化层和全连接层)进行修改,改为适合自己任务的网络架构。对
  • 2024-11-17SFMA(提取全局和局部特征 并进行简单的融合)
    importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassDMlp(nn.Module):'''用来提取局部特征'''def__init__(self,dim,growth_rate=2.0):super().__init__()hidden_dim=int(dim*
  • 2024-11-17PCFN
    importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassPCFN(nn.Module):'''使用带有GELU的激活函数的1*1卷积对扩展的隐藏空间进行跨信道交互。然后将隐藏特征分割成两块对其中一块使用3*3卷积核GELU激活函数编码局部上下文将处理后的结
  • 2024-11-16(12-3-01)使用YOLOv8识别检测交通标志:基于YOLOv8的交通标志检测模型(1)使用自定义交通标志数据集进行模型训练+训练步骤
    1.5 基于YOLOv8的交通标志检测模型本节的内容主要介绍了基于YOLOv8的交通标志检测模型的构建与训练过程。首先,使用YOLOv8的预训练模型,并通过定制的数据集对其进行了训练,以检测交通标志。在训练过程中,评估了不同的参数和优化器的影响,通过调整批量大小、学习率等参数来优化模
  • 2024-11-16【深度学习】二、多层感知机(MLP)
    目录1什么是多层感知机1.1基本概念1.2 数学解释2多层感知机的结构3多层感知机的应用4代码实现4.1代码4.1.1 手动实现4.1.2运行结果4.2简洁实现4.2.1代码4.2.2运行结果4.3面向对象4.3.1代码4.3.2运行结果参考资料本人为小白,欢迎补充!1什么是
  • 2024-11-15[AHOI2018初中组] 分组
    题目Description小可可的学校信息组总共有 nn 个队员,每个人都有一个实力值 aiai​。现在,一年一度的编程大赛就要到了,小可可的学校获得了若干个参赛名额,教练决定把学校信息组的 nn 个队员分成若干个小组去参加这场比赛。但是每个队员都不会愿意与实力跟自己过于悬殊的
  • 2024-11-15YOLOv11改进,YOLOv11结合DynamicConv(动态卷积),CVPR2024,二次创新C3k2结构
    摘要大规模视觉预训练显著提高了大规模视觉模型的性能。现有的低FLOPs模型无法从大规模预训练中受益。在本文中,作者提出了一种新的设计原则,称为ParameterNet,旨在通过最小化FLOPs的增加来增加大规模视觉预训练模型中的参数数量。利用DynamicConv动态卷积将额外的参
  • 2024-11-15李沐《动手学深度学习》kaggle树叶分类(ResNet18无预训练)python代码实现
    前言    在尝试这个树叶分类之前,作者仅仅看完了ResNet残差网络一章,并没有看后面关于数据增强的部分,这导致在第一次使用最原始的ResNet18直接跑完训练数据之后的效果十分的差,提交kaggle后的准确仅有20%左右。本文最后依然使用未经预训练的手写ResNet18网络,但做了一定的
  • 2024-11-14【基于PyTorch的简单多层感知机(MLP)神经网络(深度学习经典代码实现)】
    importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#准备数据集batch_size=64transform=transforms.Compose([transforms.
  • 2024-11-14模型轻量化中的模型剪枝(Pruning)方法——动态剪枝详解
    模型轻量化中的模型剪枝(Pruning)方法——动态剪枝详解目录简介动态剪枝的基本概念动态剪枝的数学基础动态剪枝的步骤动态剪枝的方法5.1基于门控机制的动态剪枝5.2基于稀疏化的动态剪枝5.3基于强化学习的动态剪枝动态剪枝的优缺点动态剪枝的应用实例代码示例8.1代码
  • 2024-11-14AT_arc112_f [ARC112F] Die Siedler
    首先考虑最终状态下该如何操作,显然能换牌就换牌。然而问题仍然非常复杂,该怎么继续思考呢?我们打开题解发现,在这个问题中,对于一个局面\((c_1,c_2,\cdots,c_n)\),与另一个局面\((k,0,\cdots,0)\)是等价的,为什么呢?因为我们有能换就换的策略,对于第一种牌若不断采取能换就换的策略,肯
  • 2024-11-14PyTorch 手写字符识别
    PyTorch手写字符识别我们使用MNIST数据集对建立的卷积神经网络进行了训练,并加载测试集进行测试,最终的识别精度达到了99%。但是官方和网上的测试流程只是演示最终的测试结果,没有很直观的告诉我们怎么在项目中使用他。我们学习机器学习和人工智能的目的不是跑一个官网的演示程
  • 2024-11-14【Pytorch】神经网络介绍|激活函数|使用pytorch搭建方法
    神经网络神经网络介绍概念神经网络人工神经网络ANN也称神经网络NN是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型人脑可以看作是一个生物神经网络,由众多神经元连接而成,神经网络可以看作是模拟生物神经元的过程输入层inputLayer:输入x的那一层输出层output
  • 2024-11-14神经网络架构参考:2-2 卷积篇
    densenet结构层名称类型输入大小(HxWxC)输出大小(HxWxC)核尺寸步长参数数量InitialConvConv2D224x224x3112x112x647x729,408MaxPoolingMaxPool2D112x112x6456x56x643x320DenseBlock1Composite56x56x64
  • 2024-11-14StarConv
    paperclassConvBN(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,k=1,s=1,p=None,g=1,d=1):super(ConvBN,self).__init__()ifpisNone:p=k//2ifisinstance(k,int)else[x//2forxink]self.conv=nn.Conv2d(c1,c2,k,s,p,groups=
  • 2024-11-14神经网络架构参考:2-1 卷积篇
    提示词:给出{xxx}的网络结构表格,包含层名称、类型、输入大小(HWC),输出大小(HWC)、核尺寸、步长、参数数量AlexNet层名称类型输入大小(HWC)输出大小(HWC)核尺寸步长参数数量输入层输入227x227x3---0Conv1卷积层227x227x355x55x9611x114961111*3+96=34
  • 2024-11-13揭秘AI如何揪出图片中的“李鬼”
    ✨✨欢迎大家来访Srlua的博文(づ ̄3 ̄)づ╭❤~✨✨