1、parameters（1）nc代表目标检测所检测的种类（2）depth_multiple：控制通道的深度的系数，表示channel的缩放系数，就是将配置里面的backbone和head部分有关通道的设置，全部乘以该系数即可；width_multiple：控制网络宽度的系数；在此解释一下网络深度与网络宽度网络深度实际在构建网络模型的时候，并不是直接使用上述第二个参数，而是用网络深度去乘以第二个参数，最终获得的数量才是真正的层数量。举个例子，此时网络深度是0.33，某个层的第二个参数是3，那么实际在构建网络模型的时候只创建了0.33*3=1个，并不是三个。网络宽度同网络深度都需要乘系数 2、

目录一、多目标追踪的主要步骤二、sort流程三、Deepsort算法流程一、多目标追踪的主要步骤获取原始视频帧利用目标检测器对视频帧中的目标进行检测将检测到的目标的框中的特征提取出来，该特征包括表观特征（方便特征对比避免IDswitch）和运动特征（运动特征方便卡尔曼滤波对其进行预测）计算前后两帧目标之前的匹配程度（利用匈牙利算法和级联匹配），为每个追踪到的目标分配ID。二、sort流程        Deepsort的前身是sort算法，sort算法的核心是卡尔曼滤波算法和匈牙利算法。        卡尔曼滤波算法作用：该算法的主要作用就是当前的一系列运动变量去预测下一时刻的运动变量，但是第

1.BoTNet（BottleneckTransformerNetwork）UC伯克利，谷歌研究院(AshishVaswani,大名鼎鼎的Transformer一作）论文：https://arxiv.org/abs/2101.11605Github：https://github.com/leaderj1001/BottleneckTransformersBoTNet（BottleneckTransformerNetwork）：一种基于Transformer的新骨干架构。BoTNet同时使用卷积和自注意力机制，即在ResNet的最后3个bottleneckblocks中使用全局多头自注意力（Mu

pytorch1.13安装，个人参考情况交代安装流程注意事项显卡配置查看创建环境激活环境安装对应的torch版本检查使用piplist导入查看卸载下载gpu版本的验证把这个内核加到jupyter完成情况交代显卡3060，cuda版本12.0已有一个虚拟环境安装了cuda11.2和cudnn8.1.0以及对应的tensorflow现在需要创建一个可以使用GPU加速的pytorch环境安装流程注意事项pytorch自身是带了cuda环境的，所以不需要强制要求和之前tensorflow那个环境一致torch1.13.0不支持cuda10.2和11.3版本了显卡配置查看nvidia-smi+-----

【人工智能概论】PyTorch可视化工具Tensorboard安装与简单使用文章目录【人工智能概论】PyTorch可视化工具Tensorboard安装与简单使用一.安装Tensorboard1.1安装Tensorboard1.2验证安装二.Tensorboard功能简介一.安装Tensorboard1.1安装TensorboardTensorboard原本是Tensorflow的可视化工具，但自PyTorch1.2.0版本开始，PyTorch正式内置Tensorboard的支持，尽管如此仍需手动安装Tensorboard。否则会报错。ModuleNotFoundError:Nomodulena

在前面的文章中已经详细介绍了在本机上安装YOLOv5的教程，安装YOLOv5可参考前面的文章YOLOv5训练自己的数据集(超详细)https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/118188085https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/118188085目录 一、数据集介绍二、构建训练数据集 1、先构建数据集文件夹2、数据集格式转换3、训练集划分代码4、生成yolo格式的标签三、修改配置文件1、数据配置文件2、网络参数修改3、trian.py修改四、训练及测试1、训练 2、测试一、数

yolov5创新C3GN：引荐HorNet递归门控卷积GnConv重构目标检测颈部网络1、引荐HorNet递归门控卷积思想论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdf递归门控卷积GnConv模块：主要思想：通过门控卷积和递归设计执行高阶空间交互，新的操作具有高度的灵活性和可定制性，将自注意力中的二阶交互扩​​展到任意阶，而不会引入大量额外的计算，并通过引入高阶交互来进一步增强模型容量，具有与自注意力相似的输入自适应空间混合功能。以GnConv模块构建GnBlock：遵循与Transformer相同的元架构来构建基本块GnBlock,包含空间混合层和前馈网络

什么是激活函数？ ​​​​​​​什么是激活函数&该选哪种激活函数？_哔哩哔哩_bilibili深度学习笔记：如何理解激活函数？（附常用激活函数）-知乎(zhihu.com)  多种激活函数详解详解激活函数（Sigmoid/Tanh/ReLU/LeakyReLu等）-知乎(zhihu.com)激活函数面试问答算法面试问题二（激活函数相关）【这些面试题你都会吗】-知乎(zhihu.com)1.激活函数作用：引入非线性因素，提高了模型的表达能力。如果没有激活函数，那么模型就只有线性变换，可想而知线性模型能表达的空间是有限的。而激活函数引入了非线性因素，比线性模型拥有更大的模型空间。2.主要常用的激活

onnx优化上来先贴onnx优化后的效果：左图是yolov5s原模型导出的onnx，右图是经过优化后的onnx，效果是一致的，可以看到优化后简洁了不少，最主要的是模型简化后，可以排除很多不必要的麻烦。1.首先是动态维度，前面说过通常只设定batch为动态维度，因此找到yolov5官方的onnx转化代码export.py，找到torch.onnx.export函数，进行修改。torch.onnx.export(model,im,f,verbose=False,opset_version=opset,training=torch.onnx.TrainingMode.TRAININGiftraine

Pytorch是目前最火的深度学习框架之一，另一个是TensorFlow。不过我之前一直用到是CPU版本，几个月前买了一台3070Ti的笔记本（是的，我在40系显卡出来的时候，买了30系，这确实一言难尽），同时我也有一台M1芯片MacbookPro，目前也支持了pytorch的GPU加速，所以我就想着，在这两个电脑上装个Pytorch，浅度学习深度学习。Applesilicon首先是M1芯片，这个就特别简单了。先装一个conda，只不过是内置mamba包管理器，添加conda-forge频道，arm64版本。#下载wgethttps://github.com/conda-forge/minif