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08.17
22:38:21
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2023-08-17 22:38:21
【轻量化网络系列(4)】ShuffleNetV1论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现)
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08.17
21:52:23
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YOLOv5改进系列(5)——替换主干网络之 MobileNetV3
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08.17
21:48:15
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【轻量化网络系列(3)】MobileNetV3论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现)
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08.17
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【轻量化网络系列(2)】MobileNetV2论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现)
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08.17
21:40:50
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【轻量化网络系列(1)】MobileNetV1论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现)
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08.17
21:36:54
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YOLOv5改进系列(4)——添加ECA注意力机制
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08.17
21:32:32
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YOLOv5改进系列(3)——添加CA注意力机制
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08.17
21:30:28
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YOLOv5改进系列(2)——添加CBAM注意力机制
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08.17
21:28:14
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YOLOv5改进系列(1)——添加SE注意力机制
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08.17
21:25:47
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YOLOv5改进系列(0)——重要性能指标、训练结果评价及分析、影响mAP指标的因素、优化mAP的方法
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08.17
21:21:36
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【YOLO系列】YOLOv7论文超详细解读(翻译 +学习笔记)
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08.17
21:19:15
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【YOLO系列】YOLOv6论文超详细解读(翻译 +学习笔记)
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08.17
21:15:32
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【Transformer系列(5)】Transformer代码超详细解读(Pytorch)
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08.17
21:13:18
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2023-08-17 21:13:18
【Transformer系列(4)】Transformer模型结构超详细解读
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08.17
21:09:57
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2023-08-17 21:09:57
聚类算法:Kmeans和Kmeans++算法精讲
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08.17
21:07:33
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【Transformer系列(3)】 《Attention Is All You Need》论文超详细解读(翻译+精读)
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08.17
21:04:00
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【Transformer系列(2)】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制超详细讲解
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08.17
20:59:33
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【Transformer系列(1)】encoder(编码器)和decoder(解码器)
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08.17
20:55:54
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YOLOv5入门实践(5)——从零开始,手把手教你训练自己的目标检测模型(包含pyqt5界面)
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08.17
20:32:23
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YOLOv5入门实践(4)——手把手教你训练自己的数据集
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08.17
20:29:03
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YOLOv5入门实践(3)——手把手教你划分自己的数据集
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08.17
20:24:48
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YOLOv5入门实践(2)——手把手教你利用labelimg标注数据集
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08.17
19:13:29
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YOLOv5入门实践(1)——手把手带你环境配置搭建
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08.17
19:09:31
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Pytorch学习笔记(9)模型的保存与加载、模型微调、GPU使用
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08.17
19:05:49
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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(7)——网络结构(2)common.py
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08.17
18:57:09
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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(6)——网络结构(1)yolo.py
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08.17
18:51:58
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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(5)——配置文件yolov5s.yaml
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08.17
18:47:57
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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(4)——验证部分val(test).py
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08.17
18:42:57
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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(3)——训练部分train.py
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08.17
18:32:51
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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(2)——推理部分detect.py
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08.17
18:28:19
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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(1)——项目目录结构解析
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08.17
18:26:00
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【YOLO系列】YOLOv5超详细解读(网络详解)
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08.17
18:22:58
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Pytorch学习笔记(8):正则化(L1、L2、Dropout)与归一化(BN、LN、IN、GN)
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08.17
18:20:05
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【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读2(网络详解)
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08.17
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【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读1(翻译 +学习笔记)
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18:15:30
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Pytorch学习笔记(7):优化器、学习率及调整策略、动量
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08.17
17:26:47
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【YOLO系列】YOLOv3论文超详细解读(翻译 +学习笔记)
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08.17
17:24:00
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Pytorch学习笔记(6):模型的权值初始化与损失函数
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08.17
17:18:50
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【YOLO系列】YOLOv2论文超详细解读(翻译 +学习笔记)
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08.17
17:15:38
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Pytorch学习笔记(5):torch.nn---网络层介绍(卷积层、池化层、线性层、激活函数层)
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08.17
17:10:25
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【YOLO系列】YOLOv1论文超详细解读(翻译 +学习笔记)
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08.17
17:05:09
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Pytorch学习笔记(4):模型创建(Module)、模型容器(Containers)、AlexNet构建
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08.17
16:58:25
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Pytorch学习笔记(3):图像的预处理(transforms)
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08.17
16:39:36
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Pytorch学习笔记(2):数据读取机制(DataLoader与Dataset)
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Pytorch学习笔记(1):基本概念、安装、张量操作、逻辑回归
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08.17
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图像分类经典神经网络大总结(AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt )
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08.17
15:00:47
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ResNeXt代码复现+超详细注释(PyTorch)
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08.17
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经典神经网络论文超详细解读(八)——ResNeXt学习笔记(翻译+精读+代码复现)
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SENet代码复现+超详细注释(PyTorch)
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