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YOLOv9代码详细介绍(附源码和权重)

本文将介绍YOLOv9的项目获取、项目目录以及单独文件分析。YOLOv9 的进步深深扎根于解决深度神经网络中信息丢失所带来的挑战。信息瓶颈原理和可逆函数的创新使用是其设计的核心,可确保 YOLOv9 保持高效率和高精度。

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#目标检测#深度学习
多模态情感分析——基于交叉多头注意力CMA进行图文多模态融合(含MVSA数据集)

由两个独立的数据集组成,分别是MVSA-Single数据集和 MVSA-Multi数据集,前者的每条图文对只有一个标注,后者的每条图文对由三个标注者给出。删除 MVSA-Single 数据集中图片和文字标注情感的正负极性不同(存在positive和negative)的图文对,剩余的图文对中,如果图片或者文本的情感有一者为中性(neutral),则选择另一个积极或者消极的标签作为该图文对的情感标签,

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#人工智能#计算机视觉#深度学习
CV小目标识别——AITOD航空图像数据集(已处理)

标签有8类,分别是['airplane', 'bridge', 'storage-tank', 'ship', 'swimming-pool', 'vehicle', 'person', 'wind-mill']与现有的航拍图像目标检测数据集相比,AI-TOD中目标的平均尺寸约为12.8像素,远小于其他目标。需要下载以下两部分(第 1 部分:xView 训练集,第 2 部分:AI-TOD 的一部分

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#pytorch#人工智能#目标检测
BERT文本分类——基于美团外卖评论数据集

BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练,而是采用新的masked language model(MLM),以能生成深度的双向语言表征。BERT论文发表时提及在11个NLP(Natural L

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#bert#人工智能#深度学习 +1
YOLOv7网络模型解读

会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesigner,gui设计、simulink仿真......希望能帮到你!如果你想要进一步了解更多的相关知识,

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#网络#计算机视觉#目标检测
YOLOv7已解决:module ‘numpy‘ has no attribute ‘float‘.

将代码中的np.float改为float,如下:在大多数情况下,只需将 numpy 的别名替换为内置的 Python 类型就可以解决问题。bool、str、int等也类似。出现这个问题是因为np.float从1.24起被删除。所用的代码是依赖于旧版本的Numpy。您可以将你的numpy版本降级到1.23.5.appdesigner,gui设计、simulink仿真......希望能帮到你!如果你想

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#numpy#人工智能#目标检测
YOLOv7已解决:‘<‘ not supported between instances of ‘int‘ and ‘str‘

解释:sorted是排序,aitod标签里有int类型和str类型的,不能够排序,所以可以去掉这个sorted。在84行把sorted(cocoGt.getImgIds())改成cocoGt.getImgIds()appdesigner,gui设计、simulink仿真......希望能帮到你!会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、在COCOeval点击ctr

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#人工智能#目标检测
YOLOv7已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘aitodpycocotools._mask‘

在进行项目环境安装时,出现了ModuleNotFoundError: No module named 'aitodpycocotools._mask'的问题,查找了网上各种资料没有找到解决方案,追根溯源找到了问题所在。再次查看之前import的代码,发现路径已经变成了site-packages里的pycocotools了,代码没有报错了。因为提示说没有找到aitodpycocotools._mas

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#python#人工智能
YOLOv7 tiny 新增小目标检测层

会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesigner,gui设计、simulink仿真......希望能帮到你!④修改[[92,93,94,95], 1, IDetect, [nc, anchors]], # Detect(P2,P3, P4, P5)②设置anchors 4 #[5,6, 8,14, 15,11] ## P2或者自动调用

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#目标检测#人工智能
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