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Tensorflow (6) Attention 注意力机制

细讲 | Attention Is All You Need关于注意力机制(《Attention is all you need》)一步步解析Attention is All You Need! - 简书(代码)The Illustrated Transformer – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time

深度学习之损失函数

损失函数1、什么是损失函数?一言以蔽之,损失函数(loss function)就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。-损失函数:用于衡量'单个样本点'预测值与实际值的偏离程度。-风险函数:用于衡量'样本点平均意义'下的好坏,就是说要除以batch_..

#深度学习
深度学习之学习(1-1) VGG16网络结构详解

参见​​​​​​【深度学习】全面理解VGG16模型_florrie-CSDN博客_vgg16模型介绍深度学习-VGG16原理详解_é£的博客-CSDN博客_vgg161、网络结构根据卷积核大小和卷积层数,VGG共有6中配置,分别为A,A-LRN,B,C,D,E,其中D和E两种最为常用,即i我们所说的VGG16和VGG19。具体为:1. 卷积-卷积-池化-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-卷

#深度学习#学习#人工智能
OPEN DNN Tensorflow ROS

Opencv DNNOpenCV DNN githubDeep Neural Networks (dnn module)(opencv dnn 教程)TensorFlow Object Detection APIROS工程不使用ROS自带的OpenCVTensorflowTensorflow C++ 编译和调用图模型( 有图)Tensorflow detection model zoo...

机器人学习(课程)

CS391R: Robot LearningDateTopicPresentersNotesWeek 1Thu, Aug 27LectureIntroduction: Towards General-Purpose Robot AutonomyBuilding Machines That Learn and Think Like People. Brenden M. Lake, Tomer D.

#学习
单目相机测距之一

其他参考基于OpenCV实现二维码发现与定位Zbar+ROS+opencv二维码识别与定位研究(一)基于二维码的单目视觉测距移动机器人定位研究(opencv+Qt)的QR码精确定位与识别完全解析(精度可达±0.1mm,±0.1°)基于二维码的室内定位技术(一)——原理转自https://zhou-yuxin.github.io/articles/201...

人脸识别 (1 - 1) OpenCV+FaceNet实现

参考以下英文教程:OpenCV Face Recognition - PyImageSearch一、所需代码安装1.1、OpenCVOpenCV Tutorials, Resources, and Guides | PyImageSearch2、FaceNet3、TensorFlow4、Python二、下载示例代码地址:https://github.com/Ravi-Singh88/Face-Re

#opencv#深度学习#计算机视觉 +1
解决git clone时,出现Failed to connect to 127.0.0.1 拒绝连接的问题

参考的链接:https://stackoverflow.com/questions/24543372/git-cannot-clone-or-push-failed-to-connect-connection-refusedhttp://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73717774原因是127.0.0.1 port 46...

深度学习之YOLOv5实践应用(3-1)人头检测模型

参考:基于yolov5训练人头检测模型 - 知乎一、数据集下载地址:链接:四、模型训练1. 数据集目录配置在data文件夹下创建head.yaml,此文件设置类别数量,类别名称以及数据集的路径。内容如下图所示:​head.yaml2. 预训练模型从 yolov5 github 源码地址下载预训练 yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5x.pt放置在 weig

#深度学习#计算机视觉#人工智能
深度学习之YOLOv5实践应用(3-1)人头检测模型

参考:基于yolov5训练人头检测模型 - 知乎一、数据集下载地址:链接:四、模型训练1. 数据集目录配置在data文件夹下创建head.yaml,此文件设置类别数量,类别名称以及数据集的路径。内容如下图所示:​head.yaml2. 预训练模型从 yolov5 github 源码地址下载预训练 yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5x.pt放置在 weig

#深度学习#计算机视觉#人工智能
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