文章目录前言一、nn.Upsample上采样二、nn.ConvTranspose2d转置卷积前言这次就不废话了，我想赶在10点前回去洗头（现在9.17，还差一篇文章）一、nn.Upsample上采样该函数有四个参数：参数的介绍如下：稍微翻译一下：参数：1）size（int或Tuple[int]或Tuple[int，int]或Tupple[int，int，int]，可选）：输出空间大小2）scale_factor（float或Tuple[floot]或Tuple[floot，float]或Tuple[floot、float、float]，可选）：空间大小的乘数。如果是元组，则必须匹配输入大小。3

文章目录前言一、nn.Upsample上采样二、nn.ConvTranspose2d转置卷积前言这次就不废话了，我想赶在10点前回去洗头（现在9.17，还差一篇文章）一、nn.Upsample上采样该函数有四个参数：参数的介绍如下：稍微翻译一下：参数：1）size（int或Tuple[int]或Tuple[int，int]或Tupple[int，int，int]，可选）：输出空间大小2）scale_factor（float或Tuple[floot]或Tuple[floot，float]或Tuple[floot、float、float]，可选）：空间大小的乘数。如果是元组，则必须匹配输入大小。3

需要源程序的可以关注评论我我会给大家邮箱的形式发送~目录摘要研究背景算法设计及实现过程车辆目标数据集的构建基于YOLOv4的目标检测对YOLOv4模型进行改进实验结果及分析结论与展望代码实现摘要    针对车辆检测，本文提出了一种基于YOLOv4车辆检测算法。制作了一个多天侯、多时段、多场景的车辆目标数据集，对车辆数据集进行手工标注，将其划分为训练集和测试集以便模型使用，经过DarkNet53网络框架进行训练，发现实验结果良好，可满足实际应用的需求。研究背景    随着经济的发展，交通拥堵问题凸显，严重影响人民生活水平的提高，构建智能化的交通监测系统对减少交通拥堵、提高交通运输效率具有重要意义

需要源程序的可以关注评论我我会给大家邮箱的形式发送~目录摘要研究背景算法设计及实现过程车辆目标数据集的构建基于YOLOv4的目标检测对YOLOv4模型进行改进实验结果及分析结论与展望代码实现摘要    针对车辆检测，本文提出了一种基于YOLOv4车辆检测算法。制作了一个多天侯、多时段、多场景的车辆目标数据集，对车辆数据集进行手工标注，将其划分为训练集和测试集以便模型使用，经过DarkNet53网络框架进行训练，发现实验结果良好，可满足实际应用的需求。研究背景    随着经济的发展，交通拥堵问题凸显，严重影响人民生活水平的提高，构建智能化的交通监测系统对减少交通拥堵、提高交通运输效率具有重要意义

目录0.FPS记录的原理1.自己的2.其实yolov5有自带的打印这些参数3.清风大佬分享的3.1单个的计算fps函数3.2整体的完整代码4.记录运行B导yolov7-tiny后计算fps的方法0.FPS记录的原理参考自：睿智的目标检测21——如何调用摄像头进行目标检测FPS简单来理解就是图像的刷新频率，也就是每秒多少帧假设目标检测网络处理1帧要0.02s，此时FPS就是50#---------------------------分割线--------------------------------#也就是说在计算FPS的时候，会强调每秒、每张。因此，在众多博客中计算FPS时，都会注意以下两点

1.简介这篇文章主要是介绍了使用pytorch框架构建生成对抗网络GAN来生成虚假图像的原理与简单实例代码。数据集使用的是开源人脸图像数据集img_align_celeba，共1.34G。生成器与判别器模型均采用简单的卷积结构，代码参考了pytorch官网。建议对pytorch和神经网络原理还不熟悉的同学，可以先看下之前的文章了解下基础：pytorch基础教学简单实例（附代码）_Lizhi_Tech的博客-CSDN博客_pytorch实例2.GAN原理简而言之，生成对抗网络可以归纳为以下几个步骤：随机噪声输入进生成器，生成虚假图片。将带标签的虚假图片和真实图片输入进判别器进行更新，最大化log

【图像分割】【深度学习】SAM官方Pytorch代码-各功能模块解析SegmentAnything：建立了迄今为止最大的分割数据集，在1100万张图像上有超过1亿个掩码，模型的设计和训练是灵活的，其重要的特点是Zero-shot(零样本迁移性)转移到新的图像分布和任务，一个图像分割新的任务、模型和数据集。SAM由三个部分组成：一个强大的图像编码器(Imageencoder)计算图像嵌入，一个提示编码器(Promptencoder)嵌入提示，然后将两个信息源组合在一个轻量级掩码解码器(Maskdecoder)中来预测分割掩码。本博客将大致讲解SAM各模块的功能。文章目录【图像分割】【深度学习】S

昨天，老黄又「赢麻了」！为啥呢？原来在最新的MLPerf基准测试中，英伟达H100GPU芯片组在以下八项基准测试中全部创下了新纪录，同时成为唯一一个跑完所有测试的硬件平台。据悉，最新MLPerfTrainingv3.0包含了基于GPT-3175B的大型语言模型（LLM）测试，侧重于生成式AI能力。图源：MLPerfbenchmarks。LLM训练测试中还使用了专注于GPU加速的云计算服务提供商CoreWeave提供的NVIDIAHGXH100基础设施，在多个规模上联合提交了LLM工作负载。出来的结果令人振奋：在896个英特尔XeonPlatinum8462Y和3584个英伟达H100芯片的合作

Yolov5自带detect.py加入cv2简单操作     说明：im0为mat的原图  detect.py参数解析     1、运行detect.py的两种方式：          (1)、使用命令：               pythondetect.py--source./testfiles/img1.jpg--weightsruns/train/base/weights/best.pt--conf0.4          (2)、在ide或无参命令运行detect.py文件               该方式将方式一的命令参数直接在detect.py中修改后执行      2、参数

在使用yolov5制作数据集时，yolov5使用txt格式的标签，打标签的工具如labelimg使用的是xml格式的标签，需要进行数据集格式的转换：yolov5保存检测结果的txt标签python3.8detect.py--weights'/home/*/**.pt'--source'/home/*/images/*.png'--device0--save-txttxt格式的数据集标签转为xml格式importosimportxml.etree.ElementTreeasETfromPILimportImageimportnumpyasnp#图片文件夹，后面的/不能省img_path='/ho