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- @ssunshining
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yolov3项目实战——基于PyTorch实现的目标检测项目实战（附代码）
本篇文章为项目实战部分，理论部分请点击另外一篇：一、数据准备数据准备请看：二、项目代码部分
ubuntu18.04配置vscode的C++开发环境
一、安装需要的依赖文件sudo apt install build-essential gdb查看版本号（安装成功后运行命令会显示对应的版本号）gcc --versiong++ --versiongdb --version二、安装cmakesudo apt install cmakecmake --version三：安装插件点击左边侧边栏四个小方块，在搜索框中依次搜索并安装以下插件：C/C++CM
图像生成——使用DCGAN生成卡通肖像
使用DCGAN（深度卷积生成对抗网络）生成卡通肖像
深度学习——不同梯度下降法的特点比较
GD、BGD、SGD的比较
Windows下使用可视化工具Netron打印神经网络结构
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PyTorch--模型剪枝案例
根据掩码图对应权重矩阵将对应位置上的值替换为0
OpenCV——生成噪声数据
噪声数据的生成，生成渐变色等
深度学习——不同梯度下降法的特点比较
GD、BGD、SGD的比较
MMSegmentation使用记录
MMSegmentation使用记录:自定义数据集，自制Mask
踩坑记--xx with CUDA capability sm_75 is not compatible with the current PyTorch installation.
torch1.6使用官网的安装命令完成后进行测试,出现了错误torch.cuda.get_device_name(0)torch.cuda.is_available()torch.cuda.device_count()torch.cuda.current_device()python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py:125: UserWarning: