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Y2周:使用YOLOv5训练自己的数据集

1.会出现很多报错,首先是:module ‘PIL.Image‘ has no attribute ‘ANTIALIAS‘,解决:进入相应的.py文件中,将Image.ANTIALIAS改为Image.LANCZOS。2.其次是:AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘_free_weak_ref‘,解决:降级torch版本。具体版本

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第N8周:使用Word2vec实现文本分类

device(type='cuda')010还有双鸭山到淮阴的汽车票吗13号的Travel-Query1从这里怎么回家Travel-Query2随便播放一首专辑阁楼里的佛里的歌Music-Play3给看一下墓王之王嘛FilmTele-Play4我想看挑战两把s686打突变团竞的

#word2vec#人工智能#自然语言处理
P9周:YOLOv5-Backbone模块实现

1.本周学习了YOLOv5-Backbone模块,YOLOv5 是一种目标检测算法,其 Backbone 模块是整个网络的重要组成部分,主要用于提取图像的特征。C3 模块是一种具体的网络结构模块,是构成 Backbone 的基本单元之一。2.与之前学习的C3模块相比,YOLOv5-Backbone模块具有更高的复杂性,尤其在训练时需要更多的epoch进行收敛。深度学习环境:torch 1.12.0

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P10周:Pytorch实现车牌识别

模型是一个卷积神经网络(CNN),模型中使用了批标准化(Batch Normalization, BN)和池化(Pooling)层,共有四组卷积和批标准化。2.加入acc计算后,计算的training_loss与给出的范例不太符合,且loss的数值过大。1.本周对无法分类的数据集,进行导入和识别,并搭建了相关的自建模型。

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#pytorch#人工智能#python
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