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2月前
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目标检测实战(五): 使用YOLOv5-7.0版本对图像进行目标检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
本文详细介绍了使用YOLOv5-7.0版本进行目标检测的完整流程,包括算法介绍、环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及评价指标。YOLOv5以其高精度、快速度和模型小尺寸在计算机视觉领域受到广泛应用。
CVPR 2023 | 主干网络FasterNet 核心解读 代码分析
本文分享来自CVPR 2023的论文,提出了一种快速的主干网络,名为FasterNet。核心算子是PConv,partial convolution,部分卷积,通过减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。
ONNX 优化技巧:加速模型推理
【8月更文第27天】ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放格式,用于表示机器学习模型,使模型能够在多种框架之间进行转换。ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎,旨在加速模型的部署。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 和相关工具来优化模型的推理速度和资源消耗。
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2月前
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yolov5的完整部署(适合新人和懒人,一键安装)
这篇文章为新人和希望简化部署过程的用户介绍了如何一键安装和配置YOLOv5环境,包括安装Anaconda、设置镜像源、安装PyCharm、创建虚拟环境、下载YOLOv5项目、安装依赖以及在PyCharm中配置和运行项目。
深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化,文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作,读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用,并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
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