深度学习框架模型均采用python语言进行开发，而传统的应用程序均采用C++开发，OpenCV dnn从3.4开始提供了深度学习框架模型，可以访问tensorflow、caffe等深度学习模型，采用C++开发的传统应用程序也可以利用这一接口实现深度学习功能模块，本文以人脸表情数据集为例，说明利用keras模型建立深度学习框架，再转换为tensorflow模型，然后利用OpenCV dnn调用学习
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2024-04-18 08:26:03
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在这一部分我们为检测创建输入输出管线，包含从硬盘的读取图片，做出预测，用预测画出锚框，保存到硬盘中，也会学习怎么使用摄像头实时检测工作。 我们需要安装OpenCV3 在目录文件夹中创建检测文件detector.py，在开头导入如下包from __future__ import division
import time
import torch
import torch.nn as nn
from
在ultralytics/YOLO V5中官方给出了利用opencv c++ cuda 进行YOLO V5加速的实例代码，但是代码中并没有给出相关注释，今天花了些时间，把示例源码仔细看了看，并把每一部分都进行了详细注释。内容在下方，欢迎大家交流学习。官网示例源码参考链接：doleron/yolov5-opencv-cpp-python: Example of using ultralytics Y
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2024-03-20 10:24:48
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traits 是Scala中能够被重用的一种基本单元。 trait 中封装了方法和字段定义，这样就可以将他们混合成类。和类的继承不同的是，类必须是单继承的，但是一个类中可以混有多个 trait. 这一章就是为你展现 trait 是如何工作的，并且展现了两个最常见的有用的方式：扩宽瘦接口到胖接口（widening thin interfaces to rich ones），并且定义了可存储的更改
一 Value-BasedQ-LearningQ-Learning是RL算法中Value-Based的算法，Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的s状态下(s∈S)，采取 动作a (a∈A)能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward。所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。 下面是Q-
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2024-09-12 08:39:36
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1 课程学习本节课主要对于大白AI课程：《Pytorch模型推理及多任务通用范式》课程中的第二节课进行学习。2 作业题目题目描述必做题：
（1） 从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 'resnet18-5c106cde.pth' (在物料包的weights文件夹中)。
（2） 将（1）中加载好权重的resnet18模型，保存成onnx文件。
tensorrt, batch1. trtexec编译trtexec地址参考官方的说明，进行项目编译2. 模型转换pytorch->onnx的时候，需要在动态尺寸上定义好，例如：dynamic_axes =
原创
2021-09-06 17:17:59
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# 使用 Python 实现 Batch 模块的指南
在 Python 中，"batch" 模块主要用于处理一组数据或任务。作为一名刚入行的小白，了解和实现 batch 模块的过程将使你的编程更高效。本文将为你详细介绍这一过程，并通过示例代码帮助你理解。
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现 batch 模块的整个流程：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-15 04:21:10
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AI公园介绍Batch Normalization是将各层...
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2021-07-18 15:23:15
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Batch Normalization是将各层的输入进行归一化，使训练过程更快、更稳定的一种技术。在实践中，它是一个额外的层，我们通常添加在计算层之后，在非线性之前。它包括两个步骤：
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2021-08-30 17:23:26
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Batch Normalization是将各层的输入进行归一化，使训练过程更快、更稳定的一种技术。
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2021-07-22 16:08:01
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引入COCO数据集中的标注类别名称，博主使用的是COCO缩减数据集，大家可以按照这个格式进行制作。的代码中已经给出了推理模块
原创
2023-07-02 00:53:12
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二、PyTorch主要组成模块1. 深度学习的步骤1）数据预处理：通过专门的数据加载，通过批训练提高模型表现，每次训练读取固定数量的样本输入到模型中进行训练2）深度神经网络搭建：逐层搭建，实现特定功能的层（如卷积层、池化层、批正则化层、LSTM层等）3）损失函数和优化器的设定：保证反向传播能够在用户定义的模型结构上实现4）模型训练：使用并行计算加速训练，将数据按批加载，放入GPU中训练，对损失函数
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2023-11-27 08:50:26
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上一个教程 ： 高级 API： 文本检测模型和文本识别模型下一个教程 ： 转换 PyTorch 分类模型并使用 OpenCV Python 发布原作者Chengrui Wang, Yuantao Feng兼容性OpenCV >= 4.5.4简介本节将介绍用于人脸检测的 cv::FaceDetectorYN 类和用于人脸识别的 cv::FaceRecognizerSF模型本模块需要两个预先训练
Batch Status批次也是有两个状态的，一个是限制状态，一个是非限制状态。后台配置：SPRO-后勤常规-批次管理-指定批级别并激活状态管理1、未激活：未激活的话只有非限制状态（正常状态）；2、激活：激活了就会有两个状态，限制和非限制状态；那么怎么看一个批次是什么状态呢？事务代码：MSC2N/MSC3NIntegration-整合性如果启用了批次管理，正常的货物移动均会用到批次。Shelf L
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2022-10-17 10:01:49
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模型推理加速！融合Batch Normalization Layer和Convolution Layer我们讨论了如何通过将冻结的batch normalization层与前面的卷积层融合来简化网络结构，这是实践中常见的设置，值得研究。Introduction and motivationBatch normalization (often abbreviated as BN) is a popular method used in modern neural networks as it often
原创
2022-03-02 11:27:15
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K近邻算法原理下图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 K 最近邻 (k-Nearest Neighbor，KNN) 分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一，1968年由 Cover 和 Hart 提出
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2024-05-10 16:10:46
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