写在前面：首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。文末附项目代码和数据集，请看检测效果：1.介绍火灾烟雾检测和识别是指通过计算机视觉技术，对火灾现场的图像或视频进行分析，检测和识别是否存在烟雾和火灾等异常情况。该技术可以帮助及时发现火灾，并且可以避免人为巡检盲区和风险，提高火灾事故的预防和应对能力。火灾烟雾检测和识别的主要流程包括以下几个步骤：图像采集：使用摄像头等设备采集火灾现场的图像或视频。图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像尺寸调整等处理，以提高检测精度和效率。烟雾检

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返回一个形状与input相同且值全为0的张量。torch.zeros_like(input)相当于torch.zeros(input.size

目录一、前期理论学习二、使用YOLO（复现yolov5）1、环境搭建2、认识YOLO代码中的文件并简单运行（detect.py）3、模型训练（train.py）一、前期理论学习绘制思维导图手把手教你搭建自己的yolov5目标检测平台大白讲AI_讲解YoloV3和V4二、使用YOLO（复现yolov5）创新的基础是搞清楚，跑通现有的代码1、环境搭建搞清楚Anaconda和pyCharm是干嘛用的，并安装下载（可视化的anaconda好香！！我好爱！！）安装教程见下：（这个视频系列全学完）Python+Anaconda+PyCharm的安装和基本使用【适合完全零基础】不只是教你如何安装，还告诉你为

目录一.前言二.源码下载三.环境安装 opencv安装四.ONNX模型导出五.总结一.前言   我们在之前的yolov7入门教程中讲到了如何进行环境的安装和python终端运行：    YOLOv7（目标检测）入门教程详解---环境安装    YOLOv7（目标检测）入门教程详解---检测，推理，训练   今天我们就来学习一下如何用c++部署yolov7二.源码下载 c++源码下载地址： https://github.com/UNeedCryDear/yolov7-opencv-dnn-cpp 使用这个源码的要求是opencv版本>=4.5.0三.环境安装 opencv安装 竟然要使用open

1.项目背景：目前随着电子领域的快速发展，芯片也已经成为日常生活中不可或缺的一部分。随着市场对芯片的需求不断增大，裸芯片表面缺陷检测任务的压力也越来越大。裸芯片表面的缺陷检测不仅能保证芯片成品的质量，而且有着统计缺陷数量，反馈给生产前道工序的重要意义，但是目前许多生产线对于裸芯片表面依旧采用人工目检的方法进行缺陷检测，不仅实时性差，耗时长，而且结果会受到检测人员主观因素的影响。　　目前国内外的芯片表面缺陷检测设备不仅价格昂贵，而且功能比较单一，因此本文提出了一种基于深度学习的裸芯片表面缺陷检测算法，具有高效率，实时性好的特点，与传统人工目检的方式相比具有一定的优势。2.识别效果展示2.视频演示

1.介绍针对在使用传统图像处理工具时可能遇到的困难，深度学习已成为医疗保健领域的主要解决方案。因为医学图像比标准图像更难处理（高对比度、人体的广泛变化……）深度学习用于分类、对象检测，尤其是分割任务。在分割方面，深度学习用于分割人体器官，如肝脏、肺和……或分割来自身体不同部位的肿瘤。医学图像有很多不同的类型，例如MRI（主要用于脑肿瘤分割）、CT扫描、PET扫描等。本文将重点介绍CT扫描，但同样的操作也适用于其他类型。所以我们知道执行深度学习任务需要许多步骤，其中一个是数据预处理，这是我们在开始训练之前必须做的第一件事。这是本文的主题；我们将讨论可用于执行此预处理的工具。准备数据因任务而异；例

目录简化流程数据集存放样式制作数据集流程1.获取数据集2.将make_txt.py和train_val.py写入根目录3.运行make_txt.py4.运行train_val.py5.删减文件夹的结构至需要格式reference简化流程得到数据集文件夹→修改文件夹名称并加入两个py文件→修改py文件→运行两个py文件→删减文件夹结构至所需结构数据集存放样式官网上有两种数据集的存放样式传入数据集的txt文件，txt文件中保存的是图片的绝对路径。由于在云端服务器训练的时候查到不到路径会报错。因此我并没有选择这种存放样式。path:../datasets/coco#datasetrootdirtra

pycharm中安装和配置pycharm前提条件已经安装了anaconda和pycharm查看自己的显卡驱动版本查看驱动程序版本，以便后面选择cuda软件版本cuda版本，这里是实际的cuda版本，但是可以用低版本的cuda软件去管理高版本，应该理解为高版本兼容低版本才合适选择适合的CUDA版本根据上面的显卡驱动程序版本选择cuda管理工具软件CUDA12.1ReleaseNotes(nvidia.com)下载对应的pytorch版本这里有两个pytorch和torchvision需要下载，根据下面的连接结合上面安装的CUDA版本进行选择，这是有组合的，不要乱选，看官网推荐（打开以下链接查看）

文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GAT网络3.1定义GAT层3.1.1将节点信息进行空间映射3.1.2注意力分数3.1.3获取邻接矩阵3.1.4获得注意力分数矩阵3.1.5加权融合特征3.1.6GATConv层3.2定义GAT网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python

文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GAT网络3.1定义GAT层3.1.1将节点信息进行空间映射3.1.2注意力分数3.1.3获取邻接矩阵3.1.4获得注意力分数矩阵3.1.5加权融合特征3.1.6GATConv层3.2定义GAT网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python