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ubuntu18.04 CUDA10.1 docker中安装caffe-ssd及分类检测数据集训练与测试(一)

ubuntu18.04 CUDA10.1 docker中安装caffe-ssd教程前言一、caffe-ssd是什么?二、使用步骤1.总体环境介绍2.创建docker与安装配置3.caffe-ssd环境的搭建总结前言在unbutu中配置显卡环境,docker容器的使用,以及搭建caffe-ssd深度学习的环境,最后训练自己的数据得出模型是一件困难的事情。经过一个多星期不断调试环境反复修改,作者本人终

#深度学习#caffe#机器学习
多模态学习历程(LMM详解)

想象一个机器,它的工作就是从一堆预先设定的选项中,选择一个最合适的类别。但这种方法只在选项有限的情况下才行得通。之前的很多模型都受到这样的限制。比如,ILSVRC-2012 的模型只能在 1,000 个类别中选择,而 JFT-300M 的选择则为 18,291 个类别。这种方法的缺陷是,模型可能会受到类别的限制而无法给出丰富的回答,还限制了其零样本 (Zero-shot) 学习的能力。比方说,如果

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#学习
多模态学习历程(LMM详解)

想象一个机器,它的工作就是从一堆预先设定的选项中,选择一个最合适的类别。但这种方法只在选项有限的情况下才行得通。之前的很多模型都受到这样的限制。比如,ILSVRC-2012 的模型只能在 1,000 个类别中选择,而 JFT-300M 的选择则为 18,291 个类别。这种方法的缺陷是,模型可能会受到类别的限制而无法给出丰富的回答,还限制了其零样本 (Zero-shot) 学习的能力。比方说,如果

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#学习
计算机视觉之分类任务常用损失值loss对比分析

计算机视觉分类任务常用损失值loss对比分析一、对比分析cross-entropy loss、Focal Loss、asymmetric_loss、GFocal Loss之间的关系及改进1. 分类任务介绍与损失函数如何设计的合理2.cross-entropy loss和Focal Loss的对比和改进3.asymmetric_loss的介绍与优点4.GFocal Loss介绍与优点一、对比分析cr

#人工智能#深度学习
opencv c++在visual studio 2022中的配置

我个人用的是visual studio的2022版本,网上安装visual studio的教程非常多,这里我默认大家已经安装好了visual studio 2022. 然后接下去我们进入opencv的下载与安装。这里附上链接,点击链接进入opencv官网链接:opencv我使用的是4.5.5。首先我安装的是visual studio 2022,其次我用的windows系统,因此我选择了opencv

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#opencv#c++#visual studio
AOI(自动光学检测)的原理

不同AOI软、硬件设计各有特点,总体来看,其分析、判断算法可分为两种,即设计规则检测(DRC)和图形识别检验。

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#计算机视觉#人工智能
计算机视觉之分类任务常用损失值loss对比分析

计算机视觉分类任务常用损失值loss对比分析一、对比分析cross-entropy loss、Focal Loss、asymmetric_loss、GFocal Loss之间的关系及改进1. 分类任务介绍与损失函数如何设计的合理2.cross-entropy loss和Focal Loss的对比和改进3.asymmetric_loss的介绍与优点4.GFocal Loss介绍与优点一、对比分析cr

#人工智能#深度学习
计算机视觉之分类任务常用损失值loss对比分析

计算机视觉分类任务常用损失值loss对比分析一、对比分析cross-entropy loss、Focal Loss、asymmetric_loss、GFocal Loss之间的关系及改进1. 分类任务介绍与损失函数如何设计的合理2.cross-entropy loss和Focal Loss的对比和改进3.asymmetric_loss的介绍与优点4.GFocal Loss介绍与优点一、对比分析cr

#人工智能#深度学习
计算机视觉之分类任务常用损失值loss对比分析

计算机视觉分类任务常用损失值loss对比分析一、对比分析cross-entropy loss、Focal Loss、asymmetric_loss、GFocal Loss之间的关系及改进1. 分类任务介绍与损失函数如何设计的合理2.cross-entropy loss和Focal Loss的对比和改进3.asymmetric_loss的介绍与优点4.GFocal Loss介绍与优点一、对比分析cr

#人工智能#深度学习
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