作业讲解KNN的实现主要分为两步：训练：分类器简单地记住所有的数据测试：测试数据分别和所有训练数据计算距离，选取k个最近的训练样本的label，通过投票（vote）获得预测值。在cs231n\classifiers文件夹中的 k_nearest_neighbor.py 完成KNN的实现代码 双循环 每个测试数据和每个训练数据分别计算（两层循环），可以直接使用numpy中一个函数：np.linal
通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架比如tensorflow 不同的版本之间的差异较大， 为了解决这个混乱问题，LF AI 这个组织联合 Faceb
ONNX内部节点修改方法承接上回《PyTorch转ONNX之F.interpolate》，因为op10的计算输出大小问题，导致我上采样的结果的大小出现小数，由预期输出结果output_size=[1., 3., 9., 9.]变成了output_size=[1., 3., 8.999, 8.999]，经过后续强制转换操作抹平成为了output_size=[1, 3, 8, 8]，这就很气了。如下图
试想有一天，我们带着平板电脑，悠哉的喝着下午茶，几个点击的动作极可将游戏里面的角色插件出来，接着再挑选角色需要的动作，喝完咖啡的时候，我们的一组带不同动作的角色模型已经完成，你觉得这是一个天方夜谭吗?Autodesk Character Generator 的诞生帮助我们跨出了这一步，现在我们来看看要如何实现这个神话，首先进入云端角色的的页面位置：https://charactergenerato
要重视图神经网络理论简介Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。 ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Fa
ncnn编译依赖OpenCV和protobuf一、安装OnenCV下载Releases · opencv/opencv · GitHub以OpenCV 4.5.4为例，下载Source code(zip)，##
原创
2024-04-11 14:32:05
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文章目录一、基本概念二、逻辑表达三、物理存储3.1 NCHW3.2 NHWC四、RGB图像数据举例五、不同框架支持 流行的深度学习框架中有不同的数据格式，典型的有NCHW和NHWC格式。本文从逻辑表达和物理存储角度用图的方式来理解这两种数据格式，最后以RGB图像为例来加深NHWC和NCHW数据存储格式的理解。 一、基本概念深度学习框架中，数据一般是4D，用NCHW或NHWC表达，其中：N -
PDF文件是一种可靠的文件格式，可以在各种操作系统和软件上打开和查看。而dxf是CAD文件的一种格式，打开它一般都是需要相关的操作软件才能打开，不是特别方便，将dxf文件转换成PDF格式就可以很好的解决这一问题，下面教大家几种简单方法，一起来学习下吧。 工具一：迅捷CAD转换器这是一个专业的CAD文件格式转换工具，可以将CAD文件转换成图片、PDF格式、dwg或者是dxf格式，文件的版本
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2024-10-14 10:31:23
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nc的使用方法 netcat被誉为网络安全界的‘瑞士军刀’，相信没有什么人不认识它吧...... 一个简单而有用的工具，透过使用TCP或UDP协议的网络连接去读写数据。它被设计成一个稳定的后门工具，能够直接由其它程序和脚本轻松驱动。同时，它也是一个功能强大的网络调试和探测工具，能够建立你需要的几乎所有类型的网络连接，还有几个很有意思的内置功能(详情请看下面的使用方法)。 在中国，它的
文章目录引言mtcnn介绍mtcnn是什么图像金字塔模型+参数配置ncnn介绍ncnn是什么深度学习框架是什么 引言刚接触人脸识别，各种新名词看的很懵逼，下面介绍下mtcnn和ncnn的概念入门mtcnn介绍mtcnn是什么mtcnn：Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络） 其实是一种网络模型，一种算法，同级别的还有下面一些模型物体分
1、KNN模型简介KNN模型，是最简单的机器学习算法之一，其作用是以全部训练样本作为代表点，通过计算未知样本与所有训练样本的距离，并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的依据；即根据测试数据与k个已知点的最短距离来划分未知数据的类别。为更好理解其算法原理，我们对几组概念进行说明。训练数据，即用于训练模型的数据。所谓训练数据，其本质就是将该数据作为模型运算的已知数据；换句话讲，以后模型的运算都是基于
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2024-10-30 08:59:42
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一、简单k-近邻算法本文将从k-近邻算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此之外，本文也对sklearn实现k-近邻算法的方法进行了讲解。实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。 文章中大部分文字和例题参考自https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml
说明onnx和tensorRT是分开的，onnx像是prototxt和weight的打包在一起的东西。所以由onnx转到tensorRT下，还需要让onnx能搜索到（或parsing）所对应的层。
caffeparsing有注册自定义层的函数，而onnx没有，下面会就onnx-tensorRT的源码详细说到。对于自定义的onnx层，需要修改后重新编译onnx-tensorRT，查到的资料也是这样说
文章目录系列文章目录1 ONNX模型表示2 模型转换3 Python环境下的推理参考资料 上一篇博客中简单介绍了ONNXRuntime推理引擎和DBFace检测模型，这篇博客中将展示如何使用其Python API进行初步验证及推理部署。1 ONNX模型表示ONNX（Open Neural Network Exchage）是一个开源机器学习模型数据的存储标准，支持不同的人工智能框架，从而将其训练好
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2024-09-30 06:23:27
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语音转换成文本 技术实现In this article, I'll discuss some pro tips that'll help you ace your interviews at your dream companies and get the most out of your job offers. 在本文中，我将讨论一些专业技巧，这些技巧可以帮助您在理想的公司进行面试，并从工作机会
首先先从NN（nearest-neighbor）分类器开始介绍,下图是使用NN分类器对CIFAR-10数据库进行分类的一个结果。可以看出，分类出来的效果并不好，如将车分类成了horse类。那么为什么会造成这样的结果呢？是否可以优化呢？是不是意味着NN或者KNN在实际中就没有用处了呢？我们带着这些疑问继续去学习以下内容。计算出的L1距离越小，意味着与训练图越相似，当为0的时候，两张图就是一模一样了。
???物体检测-系列教程 总目录
有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码10、模型可视化yolov5的工程代码几乎都是用pytorch来编写训练的，生成的网络模型文件也是pt格式（pt即pytorch）有一个非常好用的工具，叫做netron，可以将预训练的模型文件直接解析成可视化界面，可以非常直观并且详细的查看前向传播过程，
开放神经网络交换，提出用来表示深度学习模型的开放格式。所谓开放就是ONNX定义了一组和环境，平台均无关的标准格式，来增强各种AI模型的可交互性。即无论使用何种训练框架训练模型（比如TensorFlow/Pytorch/OneFlow/Paddle），在训练完毕后都可以将这些框架的模型统一转换为ONNX这种统一的格式进行存储。注意ONNX文件不仅仅存储了神经网络模型的权重，同时也存储了模型的结构信息
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2024-02-21 14:30:13
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第十六届全国大学生智能汽车竞赛AI智能视觉组过程回顾省赛前从去年12月前开始第十六届全国大学生智能汽车竞赛比赛规则初稿，我从其中就对AI智能视觉组就情有独钟，可能对我本人来说这种带有任务型竞赛比较满足我对竞赛的渴望。但是，在享受任务有趣的同时，确实这项新的组别在一定程度上有一定的挑战性，对于我这种小白来说。 还没分组前，就已经开始着手尝试这个组别，在考完试之后就找同学借个星曈科技的openmv玩了
主要任务：将mobileNet模型转换为ncnn模型
参考博客：
实现方法：
１、前提条件：下载并成功编译ncnn
（主要参考github文档：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build）
install g++ cmake protobuf
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2024-08-22 11:43:47
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