Swintransformer是microsoft在2021年提出的方法（原版code链接），本文通过将其与小波时频图结合起来，共同用于轴承故障诊断中，目前还没有人将这个方法用于故障诊断哟。1.Swintransformer结构    上图展示的是官方的模型结构图，实际上是tiny模型，。它首先通过利用patchpartition将输入的图像分割为非重叠patch。其次采用linearembedding，将patch投影到维度C，然后交替使用窗口注意力机制与移位窗口注意力，并采用patchmerging进行下采样操作（起到CNN中池化层的作用）。与基于resnet的结构类似，可

        Swintransformer是microsoft在2021年提出的方法（原版code链接），本文通过将其与小波时频图结合起来，共同用于轴承故障诊断中，目前还没有人将这个方法用于故障诊断哟。1.Swintransformer结构    上图展示的是官方的模型结构图，实际上是tiny模型，。它首先通过利用patchpartition将输入的图像分割为非重叠patch。其次采用linearembedding，将patch投影到维度C，然后交替使用窗口注意力机制与移位窗口注意力，并采用patchmerging进行下采样操作（起到CNN中池化层的作用）。与基于resnet的结构类似，可

YOLOv5-不同map值计算0.源码链接：1.显示效果2.解决思路3.修改部分0.源码链接：Github项目链接1.显示效果yolov5运行val.py时，显示如下(图1)所示，只有map50和map50-95,如果想显示map75,如下(图2)所示,应该修改部分代码内容。2.解决思路任务背景：yolov5版本：6.2，解决问题为12个类别的检测问题解决关键代码在276行,如下加粗部分打印ap的值：结果如下图所示：输出结果12行，代表12个类别；每一行有10个数，分别代表ap[50,55,60,65,70,75,80,85,90,95],所以ap75=ap[5],map75=ap.mean[

YOLOv5-不同map值计算0.源码链接：1.显示效果2.解决思路3.修改部分0.源码链接：Github项目链接1.显示效果yolov5运行val.py时，显示如下(图1)所示，只有map50和map50-95,如果想显示map75,如下(图2)所示,应该修改部分代码内容。2.解决思路任务背景：yolov5版本：6.2，解决问题为12个类别的检测问题解决关键代码在276行,如下加粗部分打印ap的值：结果如下图所示：输出结果12行，代表12个类别；每一行有10个数，分别代表ap[50,55,60,65,70,75,80,85,90,95],所以ap75=ap[5],map75=ap.mean[

一、conda创建并激活虚拟环境前提：确定你安装好了anaconda并配置好了环境变量，如果没有，网上有很多详细的配置教程，请自行学习打开AnacondaPrompt创建conda虚拟环境并激活注：env_name表示创建虚拟环境的名字，可以起任意名（我创建时命名为pytorch）激活虚拟环境总结：#创建一个虚拟环境condacreate-n[your_env_name（你的虚拟环境的名字）]python==[X.X]（2.5、3.8等)#eg：condacreate-nnnunet_envpython=3.8#进入虚拟环境condaactivate[你的虚拟环境名]#退出虚拟环境condad

基于语义分割GroundTruth（GT）转换yolov5图像分割标签（路面积水检测例子）概述随着开发者在issues中对用yolov5做分割任务的呼声高涨，yolov5团队真的在帮开发者解决问题，v6.0版本之后推出了最新的解决方案并配指导教程。之前就有使用改进yolo添加分割头的方式实现目标检测和分割的方法，最新的v7.0版本有了很好的效果，yolov8在分割方面也是重拳出击因此使用yolo进行完成目标检测也是落地项目的一个选择，而且yolo的生态更适合落地，并且实现试试检测。但是目前的公开数据集大部分使用的是其他分割领域模型，当然标签也是适配其他模型。我在做极市平台的比赛时想到了这一点，

【图像分类】【深度学习】ViT算法Pytorch代码讲解文章目录【图像分类】【深度学习】ViT算法Pytorch代码讲解前言ViT(VisionTransformer)讲解patchembeddingpositionalembeddingTransformerEncoderEncoderBlockMulti-headattentionMLP完整代码总结前言ViT是由谷歌公司的Dosovitskiy,Alexey等人在《AnImageIsWorth16x16Words:TransformersForImageRecognitionAtScale[ICLR2021]》【论文地址】一文中提出的模型，

文章目录从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV+爬虫实现是否佩戴口罩检测1.数据集的制作1.1使用爬虫采集数据集1.2使用labelme对图片进行标注2.YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2YOLOv5获取与调试2.2.1下载yolov5代码2.2.2安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3下载预训练的权重文件2.2.4配置自己的yaml文件2.2.5开始训练2.2.5编写detection方法用于后续检测的调用3.Pyqt53.1介绍3.2window平台安装4.OpenCV安装5.图片检测5.1界面布局5.2模型加载5.3点击上传按钮事件和检测展示绑定5.4完整代

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor·深入浅出Pytorch函数——torch.ones·深入浅出Pytorch函数——torch.zeros·深入浅出Pytorch函数——torch.full·深入浅出Pytorch函数——torch.ones_like·深入浅出Pytorch函数——torch.zeros_like·深入浅出Pytorch函数——torch.full_like语法torch.zeros(*size,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=N

文章目录1远程服务器安装anaconda1.1安装anaconda1.2配置环境变量1.3在终端中进入/退出conda环境1.4查看服务器CUDA最高版本(也包含GPU使用率/内存使用情况等信息)2配置PyTorch环境2.1安装PyTorch2.2检验PyTorch安装成功1远程服务器安装anaconda1.1安装anaconda进入anaconda官网，因为服务器是Linux系统，所以点击下图图标：点击下图位置（一般情况下下载这个即可），即可开始下载安装anaconda所需的文件，我这里是Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh（后续更新版本会有差别）：下载好后我