💡💡💡本文全网首发独家改进：可改变核卷积（AKConv），赋予卷积核任意数量的参数和任意采样形状，为网络开销和性能之间的权衡提供更丰富的选择，解决具有固定样本形状和正方形的卷积核不能很好地适应不断变化的目标的问题点，效果秒殺DSConv 1）AKConv替代标准卷积进行使用；推荐指数：五星AKConv  | 全网独家首发，在多个数据集验证可行性，咋在COCO2017、VOC07+12和VisDrone-DET2021展示了 AKConv的优势，实现暴力涨点💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新&

文章目录YOLOv2概述BatchNormalization（批归一化）HighResolutionClassifier（高分辨率预训练分类网络）NewNetwork：Darknet-19神经网络中的filter（滤波器）与kernel（内核）的概念Anchor卷积YOLOV1和YOLOV2网格输出维度对比DimensionClusters（AnchorBox的宽高由聚类产生）K-means聚类中的距离直接位置预测（DirectedLocationPrediction）细粒度特征（Fine-GrainedFeatures）感受野多尺度训练（Multi-Scale）YOLOv2概述YOLOv1虽

文章目录前言一、卷积的相关计算公式（复习）二、残差块ResidualBlock复现（pytorch）三、残差网络ResNet18复现（pytorch）四、直接调用方法五、具体实践(ResNet进行猫狗分类）六.可能报错6.1.TypeError:__init__()takes2positionalargumentsbut4weregiven前言这两天为了搞硕士论文课题的创新点，在网上找了大量的开源项目代码进行实验，但是很可惜每次跑完demo之后就不知道干啥了（主要还是练习少了，很多代码看不董，不知道为何要这么用），归根结底还是自己在深度学习的基础代码上面的知识学的很不扎实（尤其是构建网络这些，

       在torch中，如果要改变某一个tensor的维度，可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法，这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。​expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对比。1torch.expand()作用： expand()函数可以将张量广播到新的形状。注意：只能对维度值为1的维度进行扩展，无需扩展的维度，维度值不变，对应位置可写上原始维度大小或直接写作-1；且扩展的Tensor不会分配新的内存，只是原来的基础上创建新的视图并返回

本文参考了许多官网和博客，肯定是存在抄袭的，请各位大哥不要喷我啊。自己工作找到的是医学信号方向的算法工程师，所以以后和CV可能无缘了，将自己一个多星期的心血历程发表出来，希望大家接起我的CV火炬，接着前行，各位加油！（后面也学习了yolov5-6.0yolov7的模型部署）本人小白，没怎么发过博客，所以有点乱，标题也没整，太费时间了，我的态度真的是极差，不管了，哈哈哈。话不多说，开整吧烧录环境：Ubuntu20.04主机（虚拟机也可以），为了下载资源，烧录用的ubuntu20.04主机需要预留大约100G的内存空间。我的windows装了双系统，首先进入Ubuntu系统安装SDKManager

本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052承接上文：自己深度学习环境搭建和免费环境使用+Tensor构造+Tensor基本操作：从X入门深度学习(Pytorch版本)这里写目录标题1Tensor的索引和切片2Tensor的转换3Tensor的拼接4Tensor的拆分5Tensor的规约操作1Tensor的索引和切片汇总：NameOuta[i,j,k,…]=a[i][j][k][…]获取张量a的具体数据a[start:end:step,start1:end1:step1,]获取张量a第一维[start,end)步长为

 目录  1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较 2.G_ghost介绍实验ImageNet图像分类目标检测

    刚换过电脑，今天想重新装一下pytorch的CPU版本，也遇到了诸多问题，这里分享一下本人的安装过程。    首先默认大家已经安装了anaconda，打开anacondaprompt后，输入如下代码，可获得当前condaconfig--show环境的配置信息。运行condainfo-e可查看anaconda所有虚拟环境。    下面是清华镜像源的配置文件.condarc channels:-defaultsshow_channel_urls:truechannel_alias:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondadefault_ch

文章目录第一步M1芯片安装Pytorch环境安装Miniforge创建虚拟环境安装Pytorch第二步下载李沐Jupyter文件第三步配置vscode参考第一步M1芯片安装Pytorch环境安装MiniforgeMac打开终端（Mac电脑如何启动终端？打开启动台，搜索终端即可）安装包管理工具Homebrew/bin/bash-c"$(curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"如果遇到报错curl:(7)Failedtoconnecttoraw.githubusercontent.co

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、CRNN模型介绍1.模型结构2.CTCLossbeamsearch二、使用pytorch实现crnn数据集前言文本识别是图像领域的一个常见任务，场景文字识别OCR任务中，需要先检测出图像中文字位置，再对检测出的文字进行识别，文本介绍的CRNN模型可用于后者，对检测出的文字进行识别。AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-BasedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition原论文地址：论文地址一、C