基本结构半监督学习之伪标签学习https://blog.csdn.net/weixin_42764932/article/details/112910467和伪标签学习差不多为有标签和无标签的图片。使用有标签的数据、标准交叉熵损失训练了一个EfficientNet作为教师网络。用不添加噪音的教师网络，在无标签数据上生成伪标签，伪标签可以是soft label(持续分布），或者hard label（

半监督学习Mean teachers网络整体的架构包括两个部分student model和teacher model：student model的网络参数通过学习，梯度下降获得。teacher model的网络参数通过student model的网络参数的moving average得到。student model的网络参数更新方法：通过损失函数的梯度下降更新参数得到。其中损失函数包括两个部分：第

YOLO网格化网络结构输出的含义坐标(x, y, w, h)confidence损失函数预测置信度过滤使用NMS非极大抑制生成预测框性能与小结性能不足优点网格化即将图片分成 7∗77*77∗7 的网格，网络输出张量为 batch_size∗7∗7∗30batch\_size*7*7*30batch_size∗7∗7∗30在Yolo中，如果一个物体的中心点，落在了某个格子中，那么这个格子将负责预测这

模型建立与训练：简单的线性回归MLP多层感知机数据获取、预处理模型搭建训练与评估卷积神经网络高效建模Keras Sequential高效建模Functional API建模经典网络调用高效训练当模型建立完成后，通过 tf.keras.Model 的 compile 方法配置训练过程：使用 tf.keras.Model 的 fit 方法训练模型：使用 tf.keras.Model.evaluate

无监督学习如果可以建立一种通用的无监督模型，经过海量无标签数据的学习后，可以习得一个强大的特征提取器，在面对新的任务，尤其是医疗影像等小样本任务时，也能提取到较好的特征。这就是无监督学习的意义。对比学习对比学习的概念很早就有了，它是无监督学习的一种方法，但真正成为热门方向是在2020年的2月份，Hinton组的Ting Chen提出了SimCLR，用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOT

1. 下载model库下载https://github.com/osrf/gazebo_models，解压重命名为models。移动到~/.gazebo文件夹中2. world模型https://github.com/KalanaRatnayake/Multi-robot-mapping/tree/c7dfc4e2d8d809e49038b3792b7c045429c039e03. rossour

循环注意力卷积神经网络（RA-CNN）发布时间：2017年细粒度图像分类概念细粒度图像分类与传统图像分类而言，细粒度图像分类中所需要进行分类的图像中的可判别区域（discriminative parts）往往只是在图像中很小的一块区域内。在传统的图像分类网络中，无论图像中的重要判别区域占整个图像的比重有多大，都只会对整张图片一视同仁的提取特征。因此，在一些判别区域占图像比重较小的一些图片，进行同样

文章目录4.1 CUDA内存模型概述执行模型中，核的配置，决定了程序执行效率，但是程序的执行效率不只由线程束，线程块等执行结构决定，内存也严重的影响了性能。4.1 CUDA内存模型概述

文章目录4.3 内存访问模式4.3.1 对齐与合并访问读取粒度为何是32字节访问方式决定读取粒度对齐内存访问与合并内存访问4.3.2 全局内存读取内存加载访问模式1. 缓存加载(启用一级缓存)2. 没有缓存的加载 (禁用一级缓存)3. 非对齐读取示例禁用一级缓存对全局内存加载性能有何影响4. 只读缓存4.3.3 全局内存写入4.3.4 结构体数组与数组结构体AoS示例SoA示例4.3.5 性能调整

深度学习-优化器基本框架非自适应学习率SGDMomentumNesterov自适应学习率AdagradAdadeltaAdamAdamaxNadam小结这里是引用https://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52302426/?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_ter