深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、背景知识--CSPNet二、CSP结构分析1、总括2、CSP1_X结构（BottleneckCSP和C3均有分析）3、CSP2_X结构（BottleneckCSP和C3均有分析）三、源码分析（内含注释分析）1、BottleneckCSP部分2、C3部分一、背景知识--CSPNet有关CSPNet的介绍分析可以康康博主之前的博客深度学习之CSPNet分析_tt丫的博客-CSDN博客二、CSP结构分析1、总括YOLOv5s的CSP结构是将原输入分成两个分支，分别进行卷积操作使得通

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pytorch2.0安装与体验一只胖橘的个人博客介绍pytorch2.0相对1.x进行了大版本更新，向下兼容！！！！通过官网阅读可知他最大的更新是torch.compile()，通过编译的方式，用一行代码实现模型的稳定加速。compiled_model=torch.compile(model)这个语句返回一个原来模型的引用，但是将forward函数编译成了一个更优化的版本。官方同时提供一些参数可以使用：deftorch.compile(model:Callable,*,mode:Optional[str]="default",dynamic:bool=False,fullgraph:bool=

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YOLOv8&YOLOv7&YOLOv5不同模型参数/性能对比0.引言1.软硬件配置（1）硬件配置（2）软件配置2.数据集配置3.不同模型性能对比表4.结论5.后记0.引言由于YOLOv5/YOLOv7使用的设备不尽相同，考虑控制变量法，特此写一篇博客记录一下各模型的横向对比（由于时间有限，因此只针对640尺寸的模型进行训练测试）1.软硬件配置（1）硬件配置CPU：英特尔E5-2640v3@2.6GHzGPU：TeslaP4024G*4内存：64G（2）软件配置Ubuntu18.04cuda11.3pytorch:1.11.0torchvision:0.12.02.数据集配置2020年kagg

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0.前言目标检测是计算机视觉上的一个重要任务,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Yolov5训练意外中断后如何接续训练的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下1.配置环境操作系统：Ubuntu20.04CUDA版本：11.4Pytorch版本：1.9.0TorchVision版本：0.7.0IDE：PyCharm硬件：RTX2070S*22.问题描述在训练YOLOv5时由于数据集很大导致训练时间十分漫长，这期间Python、主机等可能遇到死机，或者任务量繁重导致功耗过大主机自动重启的情况，如果需要训练300个epoch但是训练一晚后发现在200epoch时停下是十分崩溃了

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简介BestYOLO：https://github.com/WangRongsheng/BestYOLOBestYOLO是一个以科研和竞赛为导向的最好的YOLO实践框架!目前BestYOLO是一个完全基于YOLOv5v7.0进行改进的开源库，该库将始终秉持以落地应用为导向，以轻便化使用为宗旨，简化各种模块的改进。目前已经集成了基于torchvision.models模型为Backbone的YOLOv5目标检测算法，同时也将逐渐开源更多YOLOv5应用程序。替换为ResNet50模型修改common.py在最后添加：fromtorchvisionimportmodels'''模型：resnet5

PPO2代码玩gym库的Pendulum环境2022-8-02更新我发现这篇文章浏览量惨淡啊。咋滴，是不相信的我代码能用是吗？所以，我给出reward的收敛曲线图：开玩笑，出来混，我能卖你生瓜码子吗？——————————————————这里分割线————————————————xdm，时隔一年，今天终于走到了莫烦视频的最后一章——PPO，不得不说，我自己个人亲历，感觉PPO比其他基础算法（PG、DQN、A2C、DDPG）都要难点儿。我之前的关于A2C等等博客直接都是给出代码就不管事了，但是，今天，这篇针对PPO2的博客，我们既谈算法~~~~~也抠代码！！！！！-PPO与PPO2的区别：首先说明