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图像分割——DeepLabv3

DeepLabv3 是语义分割从“依赖后处理”走向“纯端到端”的里程碑。它通过ASPP + 全局上下文的设计,证明了 CNN 本身足以建模复杂上下文,无需 CRF。虽然 DeepLabv3+ 因其 Decoder 结构更常用于实际部署,但v3 的 ASPP 思想已成为现代分割模型的标准组件。

#计算机视觉
完整讲解YOLOv8 算法

YOLOv8是Ultralytics公司于2023年推出的新一代目标检测算法,采用单阶段实时检测框架,支持检测、分割、姿态估计和分类多任务。其核心创新包括:C2f主干模块增强特征复用,Anchor-Free设计简化模型,解耦检测头提升精度,DFL损失实现高精度定位,以及Task-Aligned Assigner优化正样本分配。相比前代,YOLOv8在精度、速度和易用性上均有提升,提供5种模型尺寸适

#算法#人工智能#深度学习 +2
在vscode中使用ruff检查python代码和格式化

Ruff 是一个用 Rust 编写的高效 Python 代码检查与格式化工具,能够替代 Flake8、Black 等工具,并提供更快的执行速度。本文详细介绍了如何在 Visual Studio Code 中配置 Ruff 扩展。首先,通过 VS Code 扩展商店安装 Ruff 扩展,并使用 pip install ruff 命令安装 Ruff 工具。接着,通过 pyproject.toml 或

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#vscode#python
vscode 无法连接到ssh

在win11中vscode 远程 SSH 连接失败这表明 VS Code 无法从服务器返回的输出中解析出远程端口号,这是连接失败的主要原因。这显示远程服务器上的 VS Code 执行服务器进程未能正常启动。

#vscode#ssh#ide
vscode 无法连接到ssh

在win11中vscode 远程 SSH 连接失败这表明 VS Code 无法从服务器返回的输出中解析出远程端口号,这是连接失败的主要原因。这显示远程服务器上的 VS Code 执行服务器进程未能正常启动。

#vscode#ssh#ide
机器学习笔记7——张量与数据类型

张量(Tensor)Pytorch最基本的操作对象是Tensor(张量),它表示一个多维矩阵,张量类似于NumPy的ndarrays,张量可以在GPU上使用以加速计算。构造一个随机初始化的矩阵: torch.rand;全 0 矩阵: torch.zeros;全 0 矩阵: torch.ones;直接从数据构造张量: torch.tensor;• 32位浮点型:torch.float32• 64位浮

#机器学习#pytorch#python
Ubuntu 22.04 安装配置opencv

​OpenCV下载:https://opencv.org/releases/​编译与安装CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE:表示编译发布版本CMAKE_INSTALL_PREFIX:表示生成动态库的安装路径,可以自定义WITH_GTK=ON:这个配置是为了防止GTK配置失败:即安装了libgtk2.0-dev依赖,还是报错未安装OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YE

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#ubuntu#opencv#linux
机器学习4——学习率

自动调节学习率在网络训练中不同的参数需要不同的学习率,如果对学习率不做任何调整可能在很大程度上都难以找到最优的解。如图所示因此有了如下三种方法来调整学习率1. Apagrad方法在平的方向需要学习率大一些,走的快一点。在一些陡的方向需要Lr小一些。越陡g越大,lr越小,走的越慢。然而,在同参数同方向上有时也需要不同的学习率,如图所示。为此提出了RMSProp的方法2.通过控制α的大小来动态的调整学

#机器学习#学习#深度学习
transformer原理

核心创新完全摒弃循环和卷积,仅依赖注意力机制建模序列。自注意力实现全局依赖建模,解决长距离依赖问题。并行计算极大提升训练效率,支持大规模模型训练。Transformer 通过自注意力机制实现序列元素间的全局、动态、并行交互,彻底颠覆了传统序列建模范式,成为现代人工智能大模型的通用基础架构。📚 原始论文:Ashish Vaswani et al.,

#transformer#深度学习#人工智能
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