Python开发

5.5 S+ 芙宁娜 那维莱特 希诺宁 茜特菈莉 枫原万叶 S 玛薇卡 班尼特 白术 阿蕾奇诺 夜兰 钟离 A 莱欧斯利 纳西妲 行秋 恰斯卡 雷电将军 B 组队 玛希茜班 那芙万希 仆茜万班 恰茜芙

```py import torch import torchvision from d2l import torch as d2l from torch import nn from torch.n

detr目标检测官网用例梳理 facebookresearch/detr Standalone Colab Notebook

目标检测是计算机视觉领域的重要任务，涉及识别并定位图像中一个或多个对象。以下是一些常见的目标检测模型和架构： R-CNN系列 R-CNN (Regions with CNN features)：通过选

数据集 在项目目录下创建 datasets 目录, 再在此目录下创建数据集名称如 mcc; 在此目录下按下列层级创建文件: images train (训练集图片) 001.jpg 002.jpg 0

图片来源的一种方式,从视频中截图 每30帧截图一张 从开源数据集网站下载 https://public.roboflow.com/ https://universe.roboflow.com/ 使用

在 yolov5的说明文档中阅读时发现有一行关于训练模型的命令 就试着在本机运行了一下，运行过程中会下载coco训练数据集，就好奇数据集中到底标记了啥，就写了一些代码

会在python安装目录下的Scripts目录下安装yolo和ultralytics两个工具 预测 在当前目录下下载yolo11n.pt模型文件，并将预测结果放到当前目录的 runs\detect\p

yolov5 ultralytics官网 安装 推理 rate limit exceeded 问题 在执行上诉代码时,在torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yo

SwinTransformer Swin-Transformer-Object-Detection bilibili beyonderwei 环境配置 mmcv 下载一个版本的zip,并移动到swin

```py import torch def demo1(x: torch.Tensor): # tensor([0., 1., 2., 3.]) x.requires_grad_(True) # t

安装 ollama 下载ollama并安装 https://ollama.com/download 查看 ollama 版本号 下载 deepseek 模型 在 https://ollama.com/

微调 迁移学习（transfer learning）将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集 迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）。微调包括以下四个步骤。 在源数据集（例如ImageNe

CLIP 环境 打开 Command Prompt 需要按照git客户端 requirements.txt main.py

左右翻转 上下翻转 随机裁剪 随机更改图像的亮度 随机更改图像的色调 结合多种图像增广方法 使用图像增广进行训练

深度学习中的重要组件 神经网络架构： 全连接网络（Fully Connected Network, FCN） ：每个神经元与下一层的所有神经元相连。 卷积神经网络（Convolutional Neur

s2_train.py LexNet LexNet for mnist AlexNet 使用重复块的网络（VGG） 网络中的网络（NiN） 含并行连结的网络（GoogLeNet） 残差网络（ResNe

预测 TopK 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式 top_k_value, top_k_indices = torch.topk(pred, k=k)

https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ch_pp-ocrv3&en_category=TextRecognition python 环境 准备p

S01E15 S01E16 线性回归的从零实现和简单实现 定义损失函数 计算均方误差使用的是MSELoss类