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1月前
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目标检测实战(二):YoloV4-Tiny训练、测试、评估完整步骤
本文介绍了使用YOLOv4-Tiny进行目标检测的完整流程,包括模型介绍、代码下载、数据集处理、网络训练、预测和评估。
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1月前
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解锁AI潜力:让开源模型在私有环境绽放——手把手教你搭建专属智能服务,保障数据安全与性能优化的秘密攻略
【10月更文挑战第8天】本文介绍了如何将开源的机器学习模型(如TensorFlow下的MobileNet)进行私有化部署,包括环境准备、模型获取与转换、启动TensorFlow Serving服务及验证部署效果等步骤,适用于希望保护用户数据并优化服务性能的企业。
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1月前
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目标检测实战(一):CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤
这篇文章介绍了如何使用PyTorch框架,结合CIFAR-10数据集,通过定义神经网络、损失函数和优化器,进行模型的训练和测试。
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1月前
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行为检测(一):openpose、LSTM、TSN、C3D等架构实现或者开源代码总结
这篇文章总结了包括openpose、LSTM、TSN和C3D在内的几种行为检测架构的实现方法和开源代码资源。
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1月前
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数据集学习笔记(三):调用不同数据集获取trainloader和testloader
本文介绍了如何使用PyTorch框架调用CIFAR10数据集,并获取训练和测试的数据加载器(trainloader和testloader)。
使用Python实现深度学习模型:智能质量检测与控制
使用Python实现深度学习模型:智能质量检测与控制 【10月更文挑战第8天】
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1月前
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Python实用记录(八):不同格式之间的转换
本文介绍了Python中不同数据格式之间的转换方法,包括numpy数组与列表、字符串之间的转换,以及PyTorch张量与numpy数组之间的转换。
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1月前
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Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解
本文介绍了PyTorch中的F.softmax()和F.log_softmax()函数的语法、参数和使用示例,解释了它们在进行归一化处理时的作用和区别。
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1月前
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Pytorch学习笔记(八):nn.ModuleList和nn.Sequential函数详解
PyTorch中的nn.ModuleList和nn.Sequential函数,包括它们的语法格式、参数解释和具体代码示例,展示了如何使用这些函数来构建和管理神经网络模型。
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