风吹斜刘海

[docker安装教程](https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/) 设置docker国内源 [目前国内可用docker...

本文将检测变为一个regression problem（回归问题），YOLO 从输入的图像，仅仅经过一个神经网络，直接得到一些bounding box以及每个boundin...

归纳偏置 利用一些假设对模型做一定的约束，比如CNN中假设数据的特征具有局部空间性，可以用滑动卷积共享权重的方式来提取图像特征。这些假设有助于他在小规模数据集上就能训练出不...

论文地址 MobileViT网络是由苹果公司提出的，将CNN和ViT的优势相结合，提高了在移动视觉任务中的性能。 以往的研究主要集中在轻量卷积神经网络和自注意力ViTs，其...

CBAM是由通道注意力机制和空间注意力机制组成。 空间注意力可使神经网络更加关注图像中对分类起决定作用的像素区域而忽略无关紧要的区域，通道注意力则用于处理特征图通道的分配关...

CA的优势 不仅考虑了通道信息，还考虑了方向相关的位置信息 足够的灵活和轻量，能够简单的插入到轻量级网络的核心模块中 可以作为预训练模型用于多种任务中，如检测和分割，均有不...

1. 添加步骤 1.1 models/common.py 加入新增的网络结构 1.2 在models/yolo.py注册组件 1.3 models/yolov5_xxx.y...

train/box_loss： train/obj_loss： train/cls_loss： metric/precison：准确率（找对的/找到的） metrics/r...

配置服务器环境 ~/.ssh/config 根据平台提供的信息，提前写好~/.ssh/config文件 配置vim，tmux 安装vim、tmux 上传本地的vim和tmu...

1. 远程登陆服务器 1.1 基本用法 第一次登陆时会提示 输入yes即可，服务器相关信息会记录在~/.ssh/known_hosts文件中 然后输入密码即可登陆到远程服务...

准备自己的数据集 Fruit26数据集 创建Fruit25文件夹，用于一会儿保存划分好的训练集、测试集和验证集 split.py 通过split.py来将标注好的图片划分为...

data 存放一些超参数的配置文件，如.yaml文件。yolov5有大约30个超参数用于各种训练设置，更好的初始猜测会产生更好的最终结果。 hyps文件夹：存放超参数配置文...

YOLOv8可以完成检测、分类、分割任务 1. yolov8网络结构 YOLOv8 2. 基础组件 2.1 C2f C（Cross Stage Partial） ：继承了 ...

parse_model()函数 Detect模块 Detect模块是YOLO网络模型的最后一层，通过yaml文件进行声明...

1. 基础组件 Conv DWConv Bottleneck C3 SPP Focus Contract Expand Concat...

1. 注意力机制 不随意线索和随意线索。 2. 注意力分数 3. 自注意力 4. transformer...

卷积层 卷积层是卷积神经网络中的核心模块，卷积层的目的是提取输入特征图的特征，如下图所示，卷积核可以提取图像中的边缘信息。 卷积的计算方法 卷积运算 卷积运算本质上就是在滤...

打包 将生成的dist文件改名成web或任意名称上传至服务器后即可通过nginx代理访问皇后皇后和多次的...

安装相关依赖项 安装nginx 启动nginx 开机时自启动 将本地写好的nginx.conf文件写入服务器/etc/nginx/nginx.conf中 nginx相关配置...