笔者在很久之前就装过Pytorch，但当时装的是CPU版本，今天尝试装GPU版本，几经波折，总结一些问题在此，以少走弯路。一．版本号选取问题1.查看自己的CUDA版本对于英伟达30系显卡，算力达到8.x，一般需要适配11.x的CUDA。自己可以针对性根据自己的显卡算力查看适配的CUDA。按下WIN+R键，输入cmd，进入命令行界面。输入nvidia-smi，可以查看NVIDIA显卡（笔者显卡的型号为3060）支持的CUDA版本为11.8，说明我们在安装Pytorch对应的CUDA版本时，应选择11.8以下的版本。也可以由控制面板（在图窗搜索栏搜索NVIDIAControlPanel）选择进入N

文章目录前言CIFAR10简介Backbone选择训练+测试训练环境及超参设置完整代码部分测试结果完整工程文件Reference前言分享一下本人去年入门深度学习时，在CIFAR10数据集上做的图像分类任务，使用了多个主流的backbone网络，希望可以为同样想入门深度学习的同志们，提供一个方便上手、容易理解的参考教程。 CIFAR10简介CIFAR-10数据集是图像分类领域经典的数据集，由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理得到，一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、

‍‍🏡博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主🎄所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』🍻上期文章：LabVIEW+OpenCV快速搭建人脸识别系统(附源码))📰如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话，还望大家多多支持呀！欢迎大家✌关注、👍点赞、✌收藏、👍订阅专栏文章目录前言一、YOLOv8简介二、环境搭建2.1部署本项目时所用环境2.2LabVIEW工具包下载及安装三、yolov8导出onnx3.1安装YOLOv83.2下载模型权重文件3.3导出模型为onnx四、项目实践4.1YOLOv8在LabVIREW中实现图片推理4.2YOLOv8在LabV

目录一、目标检测二、目标检测的速度和精度的权衡1、速度和精度的概念和定义2、如何评估目标检测算法的速度和精度3、速度和精度之间的权衡三、基于模型结构提高目标检测速度1、Backbone网络的选择2、特征金字塔网络的设计3、通道注意力机制4、混合精度训练一、目标检测目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的主要目标是在图像或视频中准确地定位和识别特定目标。目标检测算法的速度和精度是衡量其性能的两个重要指标，它们通常是相互矛盾的。在实际应用中，我们需要在速度和精度之间进行权衡，选择适合实际需求的算法。本文将介绍如何使用YOLOv7算法提高目标检测的速度和精度，并给出相应的代码示例。二、目标检测

（已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件）本文基本逻辑是：一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDAtoolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载最后检查—————————————————————————

（已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件）本文基本逻辑是：一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDAtoolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载最后检查—————————————————————————

前段时间整理了一个可以添加SwinTransformerBlock的YOLOv5代码仓库。不需要任何其他的库包，可以运行YOLOv5程序的环境即可以正常运行代码。分别进行了SwinTransformerBlock、PatchMerging、PatchEmbed阶段的代码整理，以使得这些模块可以适配于u版YOLOv5的模型构建代码。和YOLOv5一样，通过对模型yaml文件的修改，可以实现自定义模型结构设计。具体方法可以参考下方使用说明，以搭建符合自己需要的添加了SwinT相关模块的模型。对于代码仓库有任何疑问或者改进优化，可以下方评论、提issue、或着邮箱联系yjhcui@163.comYO

树莓派：目标检测一、前言二、树莓派深度学习环境镜像：三、基于深度学习环境镜像搭建YOLOv51、将python设置成默认python32、安装pytorch3、安装OpenCV4、安装YOLOv5四、YOLOv5镜像分享及运行教程：一、前言1、之前一直打算在树莓派上跑目标检测，但自己弄环境总是出现问题，一直没弄成功。前几天看到一位大佬做成了一个用于深度学习的镜像，里面已经装好了关于深度学习的环境配置了。我安装好后很快就搭建好YOLOv5，并且运行成功。只是帧率很慢，三秒多一帧，不过有其他的方法可以让帧率快一点，现在先分享YOLOv5的搭建和镜像。2、官方模型测试（后面有搭建好的YOLOv5镜像

目录一、EfficientNet骨干网络1、EfficientNet架构2、EfficientNet在目标检测中的应用3、EfficientNet分辨率的缩放4、EfficientNet深度与宽度的缩放二、YOLOv7结构1、YOLOv7网络架构2、YOLOv7骨干网络3、YOLOv7使用了EfficientNet作为骨干网络，具有以下几个优点：4、下面是YOLOv7中EfficientNet的具体应用过程：5、下面是YOLOv7中EfficientNet的具体应用示例代码：三、实验结果1、实验环境2、实验结果3、结果分析大家好，我是哪吒。🏆往期回顾：1、YOLOv7如何提高目标检测的速度和精

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿选题指导,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/project-sharing-1/