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文章/答案/技术大牛

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计算机视觉

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一文搞懂深度学习：神经网络基础部分

开发神经网络深度学习函数基础

本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。

2024-04-25

1040

为什么大模型训练需要GPU，以及适合训练大模型的GPU介绍

性能优化机器学习 gpu 模型

今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。现在市面上又有哪些适合训练的GPU型号呢，价格如何，本文将会将上述疑问的回答一一分享给大家。

2024-04-25

980

深度学习网络训练，Loss出现Nan的解决办法

解决方案网络深度学习 nan 函数

模型的训练不是单纯的调参，重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。本文就训练网络loss出现Nan的原因做了具体分析，并给出了详细的解决方案，希望对大家训练模型有所帮助。

2024-04-25

1260

深度学习500问——Chapter08：目标检测（3）

深度学习论文模型设计网络

DetNet是发表在ECCV2018的论文，出发点是现有的检测任务backbone都是从分类任务衍生而来的，因此作者想针对检测专用的backbone做一些讨论和研究而设计了DetNet，思路比较新奇。

2024-04-25

420

神经网络中的神经元和激活函数介绍

神经网络变量函数连接数据

神经网络具有一种独特的能力，可以学习并识别数据中的复杂特征关系，而这些关系可能对于其他传统的算法来说难以直接发现和建模。

2024-04-25

580

深度学习500问——Chapter08：目标检测（2）

网络性能深度学习量化算法

ResNet-101 + R-FCN：83.6% in PASCAL VOC 2007 test datasets

2024-04-25

510

深度学习500问——Chapter08：目标检测（1）

网络深度学习计算机视觉连接算法

目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。

2024-04-16

2800

深度学习500问——Chapter07：生成对抗网络（GAN）（3）

深度学习 gan 翻译数据网络

GAN作为一种强有力的生成模型，其应用十分广泛。最为常见的应用就是图像翻译。所谓图像翻译，指从一幅图像到另一幅图像的转换。可以类比机器翻译，一种语言转换为另一种语言。常见的图像翻译任务有：

2024-04-16

1740

PyTorch中 Datasets & DataLoader 的介绍

数据索引 pytorch 遍历模型

用于处理数据样本的代码可能很快就会变得混乱且难以维护。理想情况下，为了获得更好的可读性和模块化，我们希望处理数据集的代码与模型训练代码分离。

2024-04-16

1730

卫星图像10个开源数据集资源汇总

数据算法开源汽车测试

农业、飞机、棒球钻石、海滩、建筑物、丛林、密集住宅、森林、高速路口、高尔夫球场、港口、路口、中型住宅、移动房屋公园、立交桥、停车场、河、跑道、稀疏住宅、储油罐、网球场

2024-04-16

1320

深度学习500问——Chapter07：生成对抗网络（GAN）（2）

数据网络深度学习 gan 模型

最常见的评价GAN的方法就是主观评价。主观评价需要花费大量人力物力，且存在以下问题：

2024-04-16

1850

一文搞懂 FFN / RNN / CNN 的参数量计算公式！！

神经网络卷积神经网络模型设计网络

同时，本文将使用Keras的API构建模型，以方便模型设计和编写简洁的代码。首先导入相关的库函数：

2024-04-16

2250

深度学习500问——Chapter07：生成对抗网络（GAN）（1）

深度学习 gan 函数模型网络

生成对抗网络（GAN，Generative adversarial network）自从2014年被lan Goodfellow提出以来，掀起了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。

2024-04-16

3250

一文介绍CNN/RNN/GAN/Transformer等架构！！

递归架构连接网络 gan

本文旨在介绍深度学习架构，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。

2024-04-16

1840

深度学习500问——Chapter06：循环神经网络（RNN）（4）

深度学习连接数据网络循环神经网络

是上下文单元。上下文单元节点与隐藏层中节点的连接是固定的，并且权值也是固定的。上下文节点与隐藏层节点一一对应，并且值是确定的。

2024-04-11

1010

YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍！！

yolo 函数模型算法网络

YOLO系列的核心思想就是把目标检测转变为一个回归问题，利用整张图片作为网络的输入，通过神经网络，得到边界框的位置及其所属的类别。

2024-04-09

2.3K0

一文介绍回归和分类的本质区别！！

函数模型数据算法线性回归

本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面，详细介绍回归和分类（Regression And Classification）。

2024-04-09

1000

Mamba入局遥感图像分割 | Samba: 首个基于SSM的遥感高分图像语义分割框架

框架数据图像分割 samba ssm

本文将为大家介绍来自西交利浦大学、澳大利亚科学与工业研究院矿物研究所以及利物浦大学联合提出的最新工作Samba，这是一种基于状态空间模型的遥感图像语义分割方法。该工作提出了高分辨率遥感图像的语义分割框架 Samba，性能指标均超越了CNN-based和ViT-based方法，证明了Mamba在遥感高分图像中作为新一代backbone的潜力，为遥感语义分割任务提供了 mamba-based 方法的表现基准。值得一提的是，Samba是第一个将状态空间模型（SSM）运用到遥感图像语义分割任务中的工作，代码已开源，欢迎关注。

2024-04-09

940

深度学习500问——Chapter06：循环神经网络（RNN）（3）

神经网络深度学习连接模型循环神经网络

RNN在处理长期依赖（时间序列上距离较远的节点）时会遇到巨大的困难，因为计算距离较远的节点之间联系时会涉及雅可比矩阵的多次相乘，会造成梯度消失或者梯度膨胀的现象。为了解决该问题，研究人员提出了许多解决办法，例如ESN（Echo State Network），增加有漏单元（Leaky Units）等等，其中成功应用最广泛的就是门限RNN（Gated RNN），而LSTM就是门限RNN中最著名的一种。有漏单元通过设计连接间的权重系数，从而允许RNN累积距离较远节点间的长期联系；而门限RNN则泛化了这样的思想，允许在不同时刻改变该系数，且允许网络忘记当前已经积累的信息。

2024-04-09

1210

深度学习500问——Chapter06：循环神经网络（RNN）（2）

函数算法循环神经网络神经网络深度学习

1. 不同于传统的前馈神经网络（FNNs），RNNs引入了定向循环，能够处理输入之间前后关联问题。

2024-04-09

2130

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