１ 下载darknet并编译测试 (1) 下载darknet源码并编译git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet如果使用CPU，直接make如果使用GPU，需要先修改Makefile文件，修改部分如下GPU=1
CUDNN=1
...
NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc然后make(2) 运行demo进行
1. Fine-Tuning Language Models from Human Preferences reward model：774
原创
精选
2023-03-11 19:45:28
361阅读
1. Fine-Tuning Language Models from Human Preferences reward model：
原创
2023-04-02 11:07:43
125阅读
笨比（我）训练yolo在上一次配置好ubuntu端的rknn环境后，我们现在需要训练一个检测器，由于项目需要，我们选择YOLO数据集就更简单了，常见的数据集都可以，为了方便后续，选择：红外航拍人车检测数据集,光电红外开源平台下载数据集数据集结构如下：datasets
---dataset
----00000.jpg
----00001.jpg
-----…………
-----00
直接加载时以上问题都会导致报错，下面的代码可以实现正确加载，只加载网络层名称和权重形状一致的层，不一致时保留目标网络的。import torch
from typing import OrderedDict
def load\_pretrained(dict1: OrderedDict, dict2: OrderedDict):
"""
加载预训练权重，键（网络层名）或值（网络权重）
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
# 加载模型
model = YOLO(r'yolov8.yaml') # 不使用预训练权重训练
# model = YOLO(r'yolov8.yaml').load("yolov8n.pt") # 使用预训练权重训练
# 训练参数 -------
文章目录1 总体概述2 加载权重3 冻结特征提取层权重进行训练4 项目整体代码5 感谢链接 1 总体概述在Imagenet上训练的预训练权重，用到CIFAR10数据集上，再代码层面有以下几个问题，模型最后一层权重个数不同，如何加载呢？要是想冻结权重进行训练又怎么办呢？下面分别进行解答。2 加载权重以Mobilenetv2为例，Imagenet2012分类数据集，类别个数为1000，故网络最后一层
注：此过程是运行在darknet已编译完成后的情况，具体运行环境参考上一篇博文：编译darknet网络-下载git版本时间20210520 一、在darknet主目录下创建yolo-obj.cfg配置文件，拷贝yolov4-custom.cfg的内容到yolo-obj.cfg中，并对部分内容进行修改。修改batch=64，修改subdivisions=64（如果显卡性能较高，可以设置ba
what在目标检测和实例分割两个领域，我们使用随机初始化方法训练的模型，在 COCO 数据集上取得了非常鲁棒的结果。其结果并不比使用了 ImageNet 预训练的方法差，即使那些方法使用了 MaskR-CNN 系列基准的超参数。在以下三种情况，得到的结果仍然没有降低：
仅使用 10％ 的训练数据；使用更深和更宽的模型使用多个任务和指标。ImageNet 预训练模型并非必须，ImageNet
信息检索中的神经排序模型研究，初识信息检索 ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ
论文：《A Deep Look into Neural Ranking Models for Information Retrieval 》
论文时间：2019零、与现有工作的不同之处分析+对比+讨论。从不同维度深入研究 neural ranking model（主要研究用于文本检索 te
迁移学习在计算机视觉领域中是一种很流行的方法，因为它可以建立精确的模型，耗时更短。利用迁移学习，不是从零开始学习，而是从之前解决各种问题时学到的模式开始。这样，我们就可以利用以前的学习成果。一：使用预训练权重
今天和大家一起聊聊高价高分的养分方法，我们要将低分词养成高分的词，这个是容易理解的，但是为什么还要选用高分的词来开车?这样做的原理其实是为了整体计划的权重，而不是单一宝贝的权重。一、怎么判断计划权重的高低?大家都知道直通车出价的公式=下一位的出价*下一名的质量得分/你的质量得分+0.01，在这公式里我们能控制的只有质量分这一个变量，我们直通车的质量分表面上是10是最高，但实际是10只是一个量化，还
《Machine Learning in action》，机器学习实战（笔记）之Logistic regression使用工具- Python3.7
- pycharm
- anaconda
- jupyter notebook使用Sklearn构建Logistic回归分类器接下来就是使用：Sklearn的Logistic回归分类器！ 首先看看sklearn官方的英文文档：sklearn skle
预训练权重，顾名思义，就是预先训练好的权重，这类权重是在大型数据集上进行训练的，训练出来的权重是普遍通用的，因此不必担心是否符合自己的实际情况，我们个人往往很难训练出预训练权重的效果。并且如果不使用预训练权重的话，那么训练就会从0开始，模型没有找到好一点的感觉，它会花费相当的时间渐入佳境，这样一部份时间是我们不希望看到的，因此在进行训练自己的模型时，通常都要使用预训练模型。能大家会有疑问，预训练权
YOLOv5 的预训练权重是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了 Ultralytics对未来视觉AI方法的公开研究，其中包含了在数千小时的研究和开发中所获得的经验和最佳实践。大多数情况下，无需更改模型或训练设置即可获得良好的结果，前提是数据集足够大且标记良好。如果一开始没有得到好的结果，你可以采取一些步骤来改进，但我们始终建议用户在考虑任何更改之前先使用所有默
KNN邻近算法KNN的自述原理参数K值确定K和weights对模型的影响KNN在不同数据集的表现 KNN的自述Km模型仍为有监督的学习算法。它属于一种惰性学习算法，即不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行，该算法与决策术功能类似既可以针对离散性变量作出分类，又可以对于连续型变量作出预测，其核心思想就是比较已知y值的样本与未知y值样本的相似度，然
ML主要分为训练和预测两个阶段,此教程就是将训练好的模型freeze并保存下来.freeze的含义就是将该模型的图结构和该模型的权重固化到一起了.也即加载freeze的模型之后,立刻能够使用了。下面使用一个简单的demo来详细解释该过程,一、首先运行脚本tiny_model.py#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy a
论文作者 | Barret Zoph，Golnaz Ghiasi ，Tsung-Yi Lin 等 编译 | 吴少杰 编辑 | 蔡芳芳 在计算机视觉领域，预训练对下游分类和目标检测等任务效果都有很大的提升。近期，谷歌大脑团队(Google Brain)通过实验证实，自我训练对分类和目标检测等下游任务，效果有很大提升。本文是 AI 前线第 111 篇论文导读，我们将对这项研究工作进行详细解读。
前言长期做预训练的小伙伴，可以关注一下这个技术点即adapter，最近关于这方面的工作还挺多的，其是这样一个背景：在不遗忘以前学到知识前提下，怎么向大模型中持续性注入知识。今天就给大家带来两篇最新的相关工作，开拓一下思路～，感兴趣的小伙伴可以去查更多相关的paper。当然了该想法也不是特别新鲜，之前已经有很多类似的想法工作了，所以大家在看的时候一方面是学习一下其设计的思路，另一方面更重要的是学习其
一、回顾YOLOV1和YOLOV2的骨干网络 在YOLOV1中，输入数据为448x448x3，经过骨干网络后，最后输出7x7x30大小的矩阵。表示为一个输入图片被划分为7x7的网格，每一个网格输出2个BBOX，每一个BBOX有4个位置参数，1个置信度参数，每一个网格还有20个标签分类概率。故总的大小为7x7x(2x5+20)。在YOLOV2中，输入数据为416x416x3，通过Darknet-19
