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2024年10月

  • 10.16 20:29:29
    发表了文章 2024-10-16 20:29:29

    YOLO系列模型发展史

    YOLO系列模型从YOLOv3到YOLOv10,不断优化实时目标检测性能和速度。最新版本YOLOv8增加了实例分割、姿态估计等功能。此外,还包括Segment Anything Model(SAM)、MobileSAM、FastSAM、YOLO-NAS、RT-DETR和YOLO-World等模型,分别在不同场景下提供高效的目标检测和分割能力。
  • 10.16 20:28:33
    发表了文章 2024-10-16 20:28:33

    Pytorch的常用模块和用途说明

    肆十二在B站分享PyTorch常用模块及其用途,涵盖核心库torch、神经网络库torch.nn、优化库torch.optim、数据加载工具torch.utils.data、计算机视觉库torchvision等,适合深度学习开发者参考学习。链接:[肆十二-哔哩哔哩](https://space.bilibili.com/161240964)
  • 10.16 20:27:31
    发表了文章 2024-10-16 20:27:31

    Python中Thop库的常见用法和代码示例

    肆十二在B站分享了关于THOP(Torch-OpCounter)的实战教学视频。THOP是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具,帮助开发者评估模型复杂度和性能。本文介绍了THOP的安装、使用方法及基本用例,包括如何计算模型的FLOPs和参数量。
  • 10.16 20:26:45
    发表了文章 2024-10-16 20:26:45

    Pytorch-SGD算法解析

    SGD(随机梯度下降)是机器学习中常用的优化算法,特别适用于大数据集和在线学习。与批量梯度下降不同,SGD每次仅使用一个样本来更新模型参数,提高了训练效率。本文介绍了SGD的基本步骤、Python实现及PyTorch中的应用示例。
  • 10.16 20:19:32
    发表了文章 2024-10-16 20:19:32

    Pytorch-RMSprop算法解析

    关注B站【肆十二】,观看更多实战教学视频。本期介绍深度学习中的RMSprop优化算法,通过调整每个参数的学习率来优化模型训练。示例代码使用PyTorch实现,详细解析了RMSprop的参数及其作用。适合初学者了解和实践。
  • 10.16 20:18:54
    发表了文章 2024-10-16 20:18:54

    Pytorch-Adam算法解析

    肆十二在B站分享深度学习实战教程,本期讲解Adam优化算法。Adam结合了AdaGrad和RMSProp的优点,通过一阶和二阶矩估计,实现自适应学习率,适用于大规模数据和非稳态目标。PyTorch中使用`torch.optim.Adam`轻松配置优化器。
  • 10.16 20:18:13
    发表了文章 2024-10-16 20:18:13

    Python中医学图像处理常用的库

    在Python中,医学图像处理常用的库包括:ITK(及其简化版SimpleITK)、3D Slicer、Pydicom、Nibabel、MedPy、OpenCV、Pillow和Scikit-Image。这些库分别擅长图像分割、配准、处理DICOM和NIfTI格式文件、图像增强及基础图像处理等任务。选择合适的库需根据具体需求和项目要求。
  • 10.16 20:17:37
    发表了文章 2024-10-16 20:17:37

    Python中tqdm模块的常用方法和示例

    `tqdm` 是一个快速、可扩展的Python进度条库,适用于长循环中添加进度提示。通过封装迭代器 `tqdm(iterator)`,可以轻松实现进度显示。支持自定义描述、宽度及嵌套进度条,适用于多种迭代对象。在Jupyter notebook中,可自动调整显示效果。
  • 10.16 20:16:19
    发表了文章 2024-10-16 20:16:19

    Python中threading模块的常用方法和示例

    Python 的 `threading` 模块提供了多线程编程的能力,允许同时执行多个线程。主要类包括 `Thread`、`Lock` 和 `Condition`。`Thread` 类用于创建和管理线程,`Lock` 用于同步线程,防止资源竞争,`Condition` 用于线程间协调。本文介绍了这些类的常用方法及示例代码,帮助你更好地理解和使用多线程编程。
  • 10.16 20:15:21
    发表了文章 2024-10-16 20:15:21

    Python中os模块的常用方法和示例

    在Python中,`os`模块提供了与操作系统交互的函数,用于文件和目录管理、路径操作、环境变量等。常用方法包括路径操作(如`os.path.join()`、`os.path.abspath()`)、文件和目录管理(如`os.mkdir()`、`os.remove()`)、环境变量和进程管理(如`os.getenv()`、`os.system()`)以及其他常用功能(如`os.getcwd()`、`os.urandom()`)。
  • 10.16 20:14:25
    发表了文章 2024-10-16 20:14:25

    Python中Pymysql库的常见用法和代码示例

    `pymysql` 是一个用于连接 MySQL 数据库的 Python 库,支持 SQL 查询的执行和结果处理。通过 `pip install pymysql` 安装后,可使用 `connect()` 方法建立连接,`cursor()` 创建游标执行查询,包括数据的增删改查,并通过 `commit()` 和 `rollback()` 管理事务,最后需关闭游标和连接以释放资源。
  • 10.16 20:12:05
    发表了文章 2024-10-16 20:12:05

    Python中Pillow库的常见用法和代码示例

    Pillow是Python中广泛使用的图像处理库,支持丰富的图像操作功能,包括但不限于打开、保存、缩放、裁剪、旋转、调色等。本文通过一系列示例介绍Pillow的基本用法,涵盖图像的加载与显示、尺寸调整、裁剪与旋转、亮度调整、格式转换、滤镜应用、图像合成及像素级操作等。首先需通过`pip install pillow`安装库,随后可通过导入`PIL.Image`等模块开始图像处理任务。无论是初学者还是进阶用户,都能从Pillow提供的强大功能中获益。
  • 发表了文章 2024-10-18

    手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型

  • 发表了文章 2024-10-18

    【大作业-04】手把手教你构建垃圾分类系统-基于tensorflow2.3

  • 发表了文章 2024-10-18

    使用MMDetection进行目标检测

  • 发表了文章 2024-10-18

    【大作业-03】手把手教你用tensorflow2.3训练自己的分类数据集

  • 发表了文章 2024-10-18

    EM算法对人脸数据降维(机器学习作业06)

  • 发表了文章 2024-10-18

    【大作业-02】水果蔬菜识别系统-基于tensorflow2.3开发

  • 发表了文章 2024-10-18

    【CVDEBUG-1】- 页面文件太小,无法完成操作怎么办

  • 发表了文章 2024-10-18

    CVPR2024 医学图像相关论文

  • 发表了文章 2024-10-18

    【小样本图像分割-1】PANet: Few-Shot Image Semantic Segmentation with Prototype Alignment

  • 发表了文章 2024-10-18

    NVIDIA Triton系列11-模型类别与调度器-1

  • 发表了文章 2024-10-18

    NVIDIA Triton系列13-用 FasterTransformer 和 Triton 加速大型 Transformer 模型的推理

  • 发表了文章 2024-10-18

    如何使用服务器训练模型

  • 发表了文章 2024-10-18

    坐标下降求解人脸表示(机器学习作业04)

  • 发表了文章 2024-10-18

    聊一聊计算机视觉中的KL散度

  • 发表了文章 2024-10-18

    聊一聊计算机视觉中的高斯分布

  • 发表了文章 2024-10-18

    PaddleOCR学习笔记 01-PaddleOCR简介

  • 发表了文章 2024-10-18

    机器学习第五次作业

  • 发表了文章 2024-10-18

    mmseg配置解析 Polynomial Decay 多项式衰减

  • 发表了文章 2024-10-18

    遥感语义分割数据集中的切图策略

  • 发表了文章 2024-10-18

    【小样本图像分割-3】HyperSegNAS: Bridging One-Shot Neural Architecture Search with 3D Medical Image Segmentation using HyperNet

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