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error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools“

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Docker | docker容器导出以及常见问题的处理

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MMDetection系列 | 5. MMDetection运行配置介绍

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MMDetection系列 | 4. MMDetection模型代码训练及测试过程的详细解析

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MMFewShot训练与测试流程

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MMDetection系列 | 3. MMDetection自定义模型训练

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MMDetection系列 | 2. MMDetection自定义数据集训练

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MMDetection系列 | 1. MMDetection安装流程与测试

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Anaconda的安装与卸载

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YOLOv5的Tricks | 【Trick15】使用COCO API评估模型在自己数据集的结果

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YOLOv7 | 模型结构与正负样本分配解析

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YOLOv6 | 模型结构与训练策略详细解析

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YOLOv5的Tricks | 【Trick14】YOLOv5的val.py脚本的解析

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YOLOv5的Tricks | 【Trick13】YOLOv5的detect.py脚本的解析与简化

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YOLOv5的Tricks | 【Trick12】YOLOv5使用的数据增强方法汇总

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YOLOv5的Tricks | 【Trick11】在线模型训练可视化工具wandb(Weights & Biases)

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YOLOv5的Tricks | 【Trick10】从PyTorch Hub加载YOLOv5

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Git | git的简单使用教程

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推荐系统专题 | MiNet：跨域CTR预测

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【40】torch.nn汇总（各类与函数接口的解释说明）

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DETR | 基于匈牙利算法的样本分配策略

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YoloX | SimOTA标签匹配策略

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YOLOv5的Tricks | 【Trick9】模型剪枝处理与Pytorch实现的剪枝策略

在yolov5项目中的torch_utils.py文件下，有prune这个函数，用来实现模型的剪枝处理。对模型裁剪，模型剪枝这方面之前没有接触到，这里用这篇笔记来学习记录一下这方面内容。

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YOLOv5的Tricks | 【Trick8】图片采样策略——按数据集各类别权重采样

这篇文章用来记录一下yolov5在训练过程中提出的一个图片采样策略，简单来说，就是根据图片的权重来决定其采样顺序。

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YOLOv5的Tricks | 【Trick7】指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）

这篇博客主要用于整理网上对EMA（指数移动平均）的介绍，在yolov5代码中也使用了这个技巧，现对其进行归纳。

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YOLOv5的Tricks | 【Trick6】学习率调整策略（One Cycle Policy、余弦退火等）

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YOLOv5的Tricks | 【Trick5】遗传算法实现超参数进化（Hyperparameter Evolution）

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Yolov5-6.0系列 | yolov5的模块设计

这篇笔记用来记录yolov5中的部分网络模块，主要是在common.py与experimental.py这两个部分中。其中设计一些轻量级网络的模块，我顺便了连原理也将一同介绍。此外，还设计其他任务的一些处理技巧，包括超分处理，SPPF设计，加权特征融合等方面。把common.py与experimental.py这两个部分我觉得巧妙与对我吸引的地方都归纳在这里。

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YOLOv5的Tricks | 【Trick4】参数重结构化（融合Conv+BatchNorm2d）

这篇文章是想要记录yolov5在模型搭建过程中的一个融合模块，就是把卷积与批归一化的参数进行融合，想卷积带有批归一化的性质，使得推理过程中可以加快模型推理速度，简化整个模型结构，实现训练与推理两个阶段的解耦。

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YOLOv5的Tricks | 【Trick3】Test Time Augmentation(TTA)

一句话简单的介绍Test Time Augmentation(TTA)就是测试过程中也使用数据增强，官方教程介绍：Test-Time Augmentation (TTA) Tutorial

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YOLOv5的Tricks | 【Trick2】目标检测中进行多模型推理预测（Model Ensemble）

在学习yolov5代码的时候，发现experimental.py文件中有一个很亮眼的模块：Ensemble。接触过机器学习的可能了解到，机器学习的代表性算法是随机森林这种，使用多个模型来并行推理，然后归纳他们的中值或者是平均值来最为整个模型的最后预测结构，没想到的是目标检测中也可以使用，叹为观止。下面就对其进行详细介绍：

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YOLOv5的Tricks | 【Trick1】关于激活函数Activation的改进汇总

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【39】多种方法实现矩阵的图像显示与保存

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【38】开源算法库mmdetection的安装与使用

OpenMMLad有一系列的开源算法库，包含分类，检测，分割等等计算机视觉的任务，这篇博客用来简单记录一下其开源的检测算法库的安装与使用过程。

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【37】使用LSTM实现文本分类、图像分类、图像生成任务

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【36】使用RNN与LSTM实现时序信息预测

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Numpy | np.random随机模块的使用介绍

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