文章目录前言一优化器二超参数参考前言一优化器机器学习的五个步骤：数据->模型->损失->优化器->迭代训练。我们通过前向传播的过程，得到了模型输出与真实标签的差异，我们称之为损失，有了损失，我们会进入反向传播过程得到参数的梯度，那么接下来就是优化器干活了，优化器要根据我们的这个梯度去更新参数，使得损失不断的降低。那么优化器是怎么做到的呢？该博主从三部分进行展开，首先是优化器的概念，然后是优化器的属性和方法，最后是常用的优化器。深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程。该博主详细告诉你这些算法是如何一步一步演

博文目录文章目录版本说明版本选择下载代码创建并激活虚拟环境使用CPU推理安装工程运行的最少依赖运行detect.py使用NvidiaGPU推理安装PyTorchCUDA环境运行detect.py安装TensorRT导出engine运行detect.py额外配置版本说明截止到2022.12.24,相关工具情况如下NvidiaGeForceGameReady驱动程序:527.56,运行nvidia-smi可知该驱动最高已支持到最新的CUDA12NvidiaCUDA:最新版CUDA版本为12NvidiaTensorRT:TensorRT8.5GAUpdate1,支持CUDA11.0到11.8Nvid

前言本人从一个小白，一路走来，已能够熟练使用YOLOv5算法来帮助自己解决一些问题，早就想分析一下自己的学习心得，一直没有时间，最近工作暂时告一段落，今天抽空写点东西，一是为自己积累一些学习笔记，二是可以为一些刚接触YOLOv5算法的小白们提供一些参考，希望大家看之前能够动动你的小手，给我点个关注，给文章点个赞，如果此文确实给你提供了帮助，希望你能在留言区打两个字个“此文有用！”，以此来让这篇文章获得更多的流量，让更多小白能够看到。YOLOv5那么多深度学习算法，为什么要用YOLOv5？我觉得很简单，因为YOLOv5快、YOLOv5火、YOLOv5流行啊，为什么不用YOLOv7、YOLOv8，

文章目录更新提醒：2023/04/01更新YOLOv7简介预训练权重（用不用？用哪个？）总结更新提醒：2023/04/01更新YOLOv7简介YOLOv7论文链接：YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors官方github代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7YOLOv7于2022.07发布，已被CVPR2023接收！此贴记录自己使用YOLOv7训练自己数据集时权重使用问题最后个人建议，能不用YOLOv7就别用！！！别用！！！别用！

目录1SENet1.1SENet原理1.2 SENet代码(Pytorch)1.3 YOLOv5中加入SE模块 1.3.1 common.py配置1.3.2 yolo.py配置1.3.3创建添加RepVGG模块的YOLOv5的yaml配置文件2CBAM2.1CBAM原理2.2 CBAM代码(Pytorch)2.3 YOLOv5中加入CBAM模块 2.3.1 common.py配置2.3.2 yolo.py配置2.3.3创建添加CBAM模块的YOLOv5的yaml配置文件 3CA3.1CA原理3.2 CA代码(Pytorch)3.3 YOLOv5中加入CA模块 3.3.1 common.py配置

目录一、开发背景二、网络结构三、模型特点四、代码实现1.model.py2.train.py3.predict.py4.spilit_data.py五、参考内容一、开发背景VGGNet在2014年由牛津大学计算机视觉组VGG(VisualGeometryGroup)提出，斩获该年ImageNet竞赛中LocalizationTask(定位任务)第一名和ClassificationTask(分类任务)第二名（第一名是GoogLeNet）。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误

 目录训练参数说明：--weights:--cfg:--data:--hpy:--epoch:--batch_size：--img-size:--rect:--resume:--nosave:--notest:--noautoanchor:--evolve：--bucket:--cach-images:--image-weights：--device:--multi-scale:--single-cls:--adam:--sync-bn:--local_rank:--workers:--project:--name:--exist-ok：--linear-lr:--label-smoothin

欢迎访问个人网络日志🌹🌹知行空间🌹🌹孪生神经网络介绍及pytorch实现1.孪生神经网络2.孪生神经网络的损失函数2.1TripletLoss2.2ContrastiveLoss3.动手实现一个孪生网络3.1网络结构3.2损失函数3.3数据3.4训练结果4.SiameseNetWork的一些应用参考资料1.孪生神经网络在深度学习领域，神经网络取得了成功。但普通的神经网络模型的训练需要大量的数据，对于一些数据有限的场景，如人脸验证，签字验证，必须考虑其他方法。Siamese古语表示瞿罗，即现在的泰国，如Siamesecat，之所以Siamese表示孪生，是因为19世纪瞿罗出了一对连体双胞胎，在美

源码：https://github.com/WongKinYiu/yolov7论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696这个yolov7是yolov4团队的作品，我等着你yolov100。背景yolo系列已经成了大家学习工作中常用的目标检测网络，果然，yolov7又来了。一般人yolo取名到2亿都可以，但听说这个作者是yolov4的，我就来踩踩坑，试试火代码搭建环境，这里直接用conda按照源码requirements.txt安装就行。（我yolov5环境(python3.7+torch1.8.0)都可以训练,我之前写过一篇几分钟搭建yolov5的文章）数据准备现成

yolov5模型训练后的结果会保存到当前目录下的run文件夹下里面的train中下面对训练结果做出分析confusion_matrix.png(混淆矩阵)在yolov5的训练结果中，confusion_matrix.png文件是一个混淆矩阵的可视化图像，用于展示模型在不同类别上的分类效果。混淆矩阵是一个n×n的矩阵，其中n为分类数目，矩阵的每一行代表一个真实类别，每一列代表一个预测类别，矩阵中的每一个元素表示真实类别为行对应的类别，而预测类别为列对应的类别的样本数。在混淆矩阵的可视化图像中，对角线上的数值表示模型正确分类的样本数，而非对角线上的数值则表示模型错误分类的样本数。可以通过观察非对角