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文章/答案/技术大牛

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毛利学Python

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yolov5部署之七步完成tensorRT模型推理加速

神经网络人工智能图像识别 opencv 深度学习

前段时间研究了Pytorch的环境配置，之后便从github上下载了yolov5的源码，并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行，最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型，而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型，这对使得模型部署在移动端具有很大的优势，于是便尝试着在自己的电脑上通过TensorRT部署yolov5模型。现在网上有很多可以参考的博客，但大多数都是针对某一个环节进行了仔细的解释说明，这在前期的学习中不免会让人产生云里雾里的感觉，难以从一个全局的角度去看待这个问题，换句话说就是很少有把整个流程先总结下来，先让我们知道需要那些模块，该准备些什么模块，以及这些模块之间又有什么样的联系，然后再细分到各个小模块去说明解释。所以今天就从这个角度去发出，总结一下最近学习的一些内容。在此之前假设你已经掌握了Pytorch、CUDA、cuDNN的基础知识以及配置好了yolov5的环境并调试运行过源码

2022-09-22

1.3K0

yolov5模型转换NCNN模型部署

深度学习神经网络人工智能图像识别 pytorch

写作原因：最近看了下nihui大佬的ncnn，练习着将yolov5训练的模型转换成ncnn模型并部署，同时借鉴了网上优秀的博文，记录一下，如有不对的地方，请多多指教。

2022-09-22

1.7K0

Mask R-CNN算法

机器学习神经网络深度学习人工智能

1.输入一张图片，进行数据预处理（尺寸，归一化等等） 2.将处理好的图片传入预训练的神经网络中(ResNet等，优秀的主干特征提取网络)获得相应的feature map。3.通过feature map中的每一点设定ROI，获得多个ROI候选框 4.对这些多个ROI候选框送到RPN中进行二值分类（前景或后景）和BB回归(Bounding-box regression),过滤掉一部分候选的ROI。5.对剩下的ROI进行ROI Align操作（即先将原图和feature map的pixel对应起来，然后将feature map和固定的feature对应起来） 6.对这些ROI进行分类（N类别分类），BB回归和Mask生成（在每一个ROI里面进行FCN操作）。

2022-09-22

5130

利用yolov5实现口罩佩戴检测算法

神经网络深度学习人工智能图像识别 python

首先申明，这篇博客是用于记录我第一次完全从头到尾跑通一个算法，我会在此博客详细写出我的具体过程，以供大家参考，可能会和炮哥博客有些重合，没办法毕竟我就是用他的博客来训练模型的。但这篇博客我会结合炮哥的博客和我自己训练过程中的一些问题和心得来写，所以还是会有所不的！！！博主其实也是个深度学习的小菜鸟hhh。在此感谢。

2022-09-22

4730

写春联：你写上联，AI写下联

神经网络深度学习人工智能

春联，又称“春贴”、“门对”、“对联”，是过年时所贴的红色喜庆元素“年红”中一个种类。它以对仗工整、简洁精巧的文字描绘美好形象，抒发美好愿望，是中国特有的文学形式，是华人们过年的重要习俗。当人们在自己的家门口贴年红（春联、福字、窗花等）的时候，意味着过春节正式拉开序幕。

2022-09-22

4950

Keras 实战系列之知识蒸馏（Knowledge Distilling）

机器学习深度学习人工智能神经网络

深度学习在这两年的发展可谓是突飞猛进，为了提升模型性能，模型的参数量变得越来越多，模型自身也变得越来越大。在图像领域中基于Resnet的卷积神经网络模型，不断延伸着网络深度。而在自然语言处理领域（NLP）领域，BERT，GPT等超大模型的诞生也紧随其后。这些巨型模型在准确性上大部分时候都吊打其他一众小参数量模型，可是它们在部署阶段，往往需要占用巨大内存资源，同时运行起来也极其耗时，这与工业界对模型吃资源少，低延时的要求完全背道而驰。所以很多在学术界呼风唤雨的强大模型在企业的运用过程中却没有那么顺风顺水。

2022-09-22

7910

越来越卷，教你使用Python实现卷积神经网络（CNN）

机器学习深度学习人工智能图像处理 keras

https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037

2022-09-22

2.1K0

xgboost算法详细介绍

决策树神经网络深度学习人工智能机器学习

“弱分类器”的分类能力不强，但它又比随机选的效果稍微好点，类似于“臭皮匠”。“强分类器”具有很强的分类能力，也就是把特征扔给它，他能分的比较准确，算是“诸葛亮”一类的。如果直接可以建立一个强分类器，那弱分类器实际上就是多余的，但是，这世上“绝顶聪明的诸葛亮”少之又少，反而，在某方面有才华的人很多。于是，Boost选择了用三个臭皮匠去顶诸葛亮。

2022-09-22

8320

YOLOv5超详细的入门级教程（思考篇）（一）——关于遮挡问题与小目标检测问题

图像处理图像识别神经网络深度学习人工智能

还是这张老图，16年到18年CVPR和ICCV的高频词词云。从2012年进入深度学习时代开始，目标检测、图像分割这样的视觉基本任务到现在已经火了有10年已久了（如果算上传统图像处理的方法，那么目标检测到现在已经被集中攻克22年了）。

2022-08-18

1.9K0

机器学习特征数据预处理

scikit-learn 机器学习神经网络深度学习人工智能

关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例，主要是标签处理、特征处理和OneHot。

2022-08-18

9720

YOLOv5超详细的入门级教程（训练篇）（二）——VOC2007模型复现

python 神经网络深度学习人工智能图像识别

- TIPS：用迅雷下载速度起飞哦！！！（之前我只下载了训练集，在这里补下测试集）

2022-08-18

1.2K0

【小白学习Keras教程】四、Keras基于数字数据集建立基础的CNN模型

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

-CNN的基本结构：CNN与MLP相似，因为它们只向前传送信号（前馈网络），但有CNN特有的不同类型的层

2022-08-18

4630

近几年，关于基于Imagenet数据集图像分类的模型总结

机器学习深度学习人工智能神经网络

在过去的几年里，许多深度学习模型涌现出来，例如层的类型、超参数等。在本系列中，我将回顾几个最显着的 deeplearn 图像分类的模型。

2022-08-18

1.3K0

【小白学习PyTorch教程】十三、迁移学习：微调Alexnet实现ant和bee图像分类

机器学习深度学习人工智能 pytorch 神经网络

多年来，CNN许多变体已经发展起来，从而产生了几种 CNN 架构。其中最常见的是：

2022-08-18

5560

【小白学习PyTorch教程】十一、基于MNIST数据集训练第一个生成性对抗网络

机器学习深度学习人工智能 https 网络安全

GAN 是使用两个神经网络模型训练的生成模型。一种模型称为生成网络模型，它学习生成新的似是而非的样本。另一个模型被称为判别网络，它学习区分生成的例子和真实的例子。

2022-08-18

3070

【小白学习PyTorch教程】十、基于大型电影评论数据集训练第一个LSTM模型

机器学习深度学习人工智能神经网络

本博客对原始IMDB数据集进行预处理，建立一个简单的深层神经网络模型，对给定数据进行情感分析。

2022-08-18

4940

Pytorch | RNN分类姓氏

https 机器学习神经网络深度学习人工智能

原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104436267

2020-02-25

8420

卷积神经网络

机器学习深度学习人工智能卷积神经网络神经网络

原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/88777955

2020-02-25

6430

What is 人工智能

机器学习 apache 神经网络人工智能 c++

经过60多年的演进，人工智能发展进入新阶段，成为国际竞争的新焦点。当今世界，主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

2019-10-18

1.1K0

机器学习之决策树（下）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

这就是所谓的过拟合，当深度越深，分的次数越多，训练集的错误率还ok，但是在测试集就完了。

2019-10-09

4500

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