运行YOLOv5
Pytorch有很多方便易用的包，今天要谈的是torchvision包，它包括3个子包，分别是： torchvison.datasets ，torchvision.models ，torchvision.transforms ，分别是预定义好的数据集（比如MNIST、CIFAR10等）、预定义好的经典网络结构（比如AlexNet、VGG、ResNet等）和预定义好的数据增强方法（比如Resize、
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https://github.com/jindongwang/transferlearning/blob/master/data/dataset.md迁移学习常用的数据集数据集Office-31，Office+Caltech，VLSC都可以在该项目下找到）一．Office-31（Object recognition数据集）包含了31类的数据，全部是Office的数据，数据来源为A(Amazon),
点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达大家好，今天Rose分享一篇关于脑机接口中的迁移学习的完整流程。本文由华中科技大学伍冬睿教授授权分享。关于脑机接口...
情感脑机接口与跨被试情感模型问题研究综述基于最大分类器差异域对抗方法的跨被试脑电情绪识别研究引言部分关键要点提取MCD_DA 模型解读数据集创建以及处理模型训练步骤实验结果基于最大分类器差异域对抗方法的跨被试脑电情绪识别研究论文发表杂志：生物医学工程学杂志论文发表日期：2021年6月这篇文章为了解决跨被试，跨时间情绪分类的问题，提出了最大分类器差异域对抗方法（MCD_DA），通过建立神经网络情感识
混凝土裂缝检测数据集 水泥裂缝数据集 裂缝识别数据集2k+配置了yolov10n，m，x三个模型+训练好权重（使用迁移学习训练，100epoch）一个类别yolo格式混凝土裂缝图像，txt标签和xml附有：含：[1]yolo源码v3到v10（v10以外模型可仿照v10进行配置，进行对比实验[2]2000多张裂缝检测数据集（混凝土梁，分辨率1000x1000，yolo格式txt标签）[3]训练好的y
【Office-Caltech-10、PACS、office31】迁移学习三个数据集介绍及下载链接
人工智能-自然语言处理(NLP)：迁移学习(拿已经训练好的模型来使用)【预训练模型(BERT、GPT、roBERTa、transformer-XL)、微调、微调脚本】预训练模型(Pretrained model)- 一般情况下预训练模型都是大型模型，具备复杂的网络结构，众多的参数量，以及在足够大的数据集下进行训练而产生的模型。在NLP领域，预训练模型往往是语言模型，因为语言模型的训练是无监督的，可
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：Marek Paulik编译：r...
一、简单介绍及准备工作英伟达的 Jetson Nano是一块用于深度学习或者计算机视觉的开发板，不同型号的内存和性能不同。主方向上具有四个usb接口和一个HDMI视频接口一个电源接口（type-c），网线接口，一个micro-B-usb，右侧是40引针，左侧是csi摄像头，顶上是自己买的小风扇，周围是亚克力板保护。准备工作：1.鼠标、键盘2.64GB或128GB的sd卡和读卡器3.type-c充
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第15天：迁移学习实践！如果文章对你有帮助，还请给个三连好评，感谢感谢！
点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达导读迁移移学习(TL)试图利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域的学习。由于标记成本、隐私问题等原因，当目...
检索增强生成（RAG）在解决大型语言模型（LLMs）面临的挑战方面取得了显著成功，而无需重新训练。通过参考外部知识库，RAG 精炼 LLM 输出，有效减轻了“幻觉”、缺乏特定领域知识和过时信息等问题。然而，数据库中不同实体之间复杂的关系结构对 RAG 系统构成了挑战。为此，GraphRAG 利用实体之间的结构信息以实现更精确和全面的检索，捕获关系知识并促进更准确、上下文感知的响应。鉴于 Graph
本文章以2020年《Contrastive Representation Distillation》的知识蒸馏技术为学习基础来学习知识蒸馏技术。此外还涉及了最新的知识蒸馏方法。例如，DKD，KD++，Review KD，多出口网络+集成学习KD，DisWOT，MSFF，CMKD，CTKD，MGD，PEFD，SimKD，Logits标准化KD，SDD。
本文章初步搭建了针对Aircraft数据集的神经网络模型，下一篇文章将详细进行优化
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种技术，旨在将一个领域（源领域）中学到的知识应用到另一个相关但不同的领域（目标领域）中。通过迁移学习，可以利用已有的数据和模型来提升新任务的学习效果，尤其是在目标领域数据有限的情况下。
转载于：https://news.cnblogs.com/n/562441/ 深度学习大牛吴恩达曾经说过：做 AI 研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。假如燃料不足，则飞船就无法进入预定轨道。而引擎不够强劲，飞船甚至不能升空。类比于 AI，深度学习模型就好像引擎，海量的训练数据...
BERT 是 Transformers 双向编码器表示的缩写，是一种用于自然语言处理的机器学习 (ML) 模型。它由 Google AI Language 的研究人员于 2018 年开发，是 11 种以上最常见语言任务的瑞士军刀解决方案，例如情感分析和命名实体识别。从历史上看，计算机很难“理解”语言。当然，计算机可以收集、存储和读取文本输入，但它们缺乏基本的语言上下文。因此，出现了自然语言处理 (
定义数据集读取类和模型类#数据集读取#读取单个样本,0,
全文链接：https://tecdat.cn/?p=40982在当今数字化时代，图像分类和图像超分辨率处理是计算机视觉领域的重要研究方向。深度学习技术的发展为解决这些问题提供了强大的工具。本文将详细介绍如何使用Matlab构建多标签图像分类模型和图像到图像的回归网络，以实现图像超分辨率处理（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。多标签图像分类模型背景引入在传统的二分类或多分类任务中，深度
支持向量机作为经典的机器学习算法，因其理论严谨性与良好的泛化能力，在多个领域广泛应用。尽管在大规模数据场景中存在一定局限性，但通过算法优化和与其他技术的结合，SVM的适用性和性能得到持续提升。支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归任务的机器学习算法，以其高效处理高维数据和非线性问题的能力而闻名。SVM的目标是找到一个超平面，使得间隔最大化，从而增强模型的鲁棒性和泛化能力。在三维空间中，是平面；支
本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。我们回顾了利用预训练模型、微调特定领域数据以及从头开始训练定制LLM的方法，为金融专业人士根据数据、计算和性能需求选择合适的LLM解决方案。最后，我们讨论了金融应用中利用LLM的局限性和挑战，为金融人工智能提供路线图。
如果配置 eval_indexes ，必须包含三个元素，分别为损失值、预测值和标签在 eval_network 输出中的位置，此时，损失值将传给损失评价函数，预测值和标签将传给其他评价函数。若预测字体为蓝色即为预测正确，若预测字体为红色则预测错误，如图，可以看到准确率还是非常高的。实际应用场景中，因为训练数据集不足，普遍的网络训练策略是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后用该模
文章全名为《Catastrophic Forgetting Meets Negative Transfer:Batch Spectral Shrinkage for Safe Transfer Learning》1、摘要这篇文章主要针对模型的fine-tune问题进行优化。众所周知，在许多模型的训练中，使用预训练好的模型进行fine-tune可以使模型的训练更加容易且结果更好。但是因为两个...
迁移学习是一种深度学习策略，它通过将解决一个问题所获得的知识应用于另一个不同但相关的问题来重用这些知识。例如，有3种类型的花：玫瑰、向日葵和郁金香。可以使用标准的预训练模型，如VGG16/19、ResNet50或Inception v3模型（在ImageNet上预训练了1000个输出类）对花卉图像进行分类，但是由于模型没有学习这些花卉类别，因此这样的模型无法正确识别它们。换句话说，它们是模型不知道
文章目录概述一、CGAN1、基本思想2、模型简介3、 应用二、DCGAN1、基本思想2、模型简介三、WGAN1、模型解析2、模型优点四、LSGAN1、基本思想2、模型解析概述自从Goodfellow2014年提出这个想法之后，生成对抗网络（GAN）就成了深度学习领域内最火的一个概念，包括LeCun在内的许多学者都认为，GAN的出现将会大大推进AI向无监督学习发展的进程。于是，研究GAN就...
简单的讲就是将一个在数据集上训练好的卷积神经网络模型通过简单的调整快速移动到另外一个数据集上。随着模型的层数及模型的复杂度的增加，模型的错误率也随着降低。但是要训练一个复杂的卷积神经网络需要非常多的标注信息，同时也需要几天甚至几周的时间，为了解决标注数据和训练时间的问题，就可以使用迁移学习。下面的代码就是介绍如何利用ImageNet数据集训练好的inception-v3模型来解决一个新的图...
前言迁移学习指的是保存已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。 比如说，用来辨识汽车的知识也可以被用来提升识别卡车的能力。很多情况下迁移学习能够简化我构建机器学习和深度学习模型，降低模型构建的难度，甚至取得不错的结果。本文将针对一个小的图片数据集，使用PyTorch进行迁移学习演示，包括如何使用预训练模型，并将结果自己搭建的卷积神经网络模型进行性能比较。预训练模型预训练模型是...
迁移学习迁移学习是深度学习中一种常用的方法，核心思想为利用一个已经在其他训练集训练好的模型的材料（权重值或者特征层）来对目标训练集进行训练。利用另一个训练集训练好的模型，我们可以：提取其训练好的特征层（fixed feature extractor），去除其最后的分类层（全连接层）。注意，去除最后一层后保留的最后一层中是激活层，举个例子，在AlexNet中此层的维数为4096，这一层是非常
最近在参加AI challenger的比赛（虽然九月就开始的比赛，到11月才开始玩。。。）结局无所谓，就希望在过程中能学习一些东西，由于场景识别比赛的finetune模型权重都是torch下的，之前尝试了很多权重转化工具，但是发现基本上都不靠谱，所以比赛要继续做下去，只能转向Pytorch，花了整整两天时间来学习Pytorch，也有了较基础的一些收获，现在记录一下，也和有需要的人一起分享。1、如何
迁移学习和端到端无人驾驶前面我们介绍了神经网络和深度学习的基础知识，在本文中我们将介绍迁移学习的概念，并将迁移学习应用于端到端无人驾驶模型。一般来说，大型深层神经网络的训练对计算资源要求较高。然而，很多普通开发者只拥有简单的深度学习计算环境，这成为阻碍深度学习广泛应用的瓶颈之一。例如，为了训练一个深度为50层的残差神经网络，利用NVIDIA M40 GPU需要大约14天才能完成模型训练。...
概念迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一个名词，是指一种学习对另一种学习的影响，或习得的经验对完成其它活动的影响。迁移广泛存在于各种知识、技能与社会规范的学习中。迁移学习专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。计算机领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系，但
迁移学习背景：在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展非常快速。大量新的领域不断涌现，从传统的新闻，到网页，到图片,再到博客、播客等等。传统的机器学习需要..
只要原电脑上是用解压版安装的MySQL，配置文件，数据等都配置在MySQL安装目录下，正常使用的MySQL，在迁移至新电脑时，可使用我这种方法实现快速迁移快速使用重点步骤：1.在新电脑上将复制包的路径添加到环境变量path里；2.在新电脑上安装mysql服务 （mysqld --install ）这样既快速又高效，省去了“各种安装+各种配置+各种迁移数据”带来的麻烦和时间。
OpenHarmony 源码重要目录介绍见表 1 OpenHarmony 重要目录，其中 device 和 vendor 目录为芯片厂商和终端模组厂商工作区域（在 搭建编译框架 部分详细介绍）。表 1OpenHarmony 重要目录目录用途build编译框架所在目录。内核所在的目录，其中 arch 目录描述支撑的内核架构。device芯片厂商适配目录，其中“config.gni”描述当前芯片使用的
众所周知，当前 OpenHarmony 模块十分庞大，非计算云全量编译代码十分耗时。如果修改、验证单一模块是没有必要全量编译的。注意镜像必须和本地代码日期尽量一致，代码可以稍晚于镜像。核心方法就是从每日构建下载烧录镜像，本地编译单一模块，烧录镜像，推送单一模块进行验证。以下以 RK3568 开发板，主线代码为例进行说明。
本文以 OpenHarmony 3.0 为基础，讲解基于 HDF(Hardware Driver Foundation)驱动框架开发的 Audio 驱动框架，包括 Audio 驱动的架构组成、功能部件的实现和服务节点详细介绍。音频驱动框架模型，向上服务于多媒体音频子系统，便于系统开发者能够更便捷的根据场景来开发应用。向下服务于具体的设备厂商，对于 Codec 和 DSP 设备厂商来说，可根据 AD
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