收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、研究的内容与方法二、基于深度学习的安全帽识别算法2.1深度学习2.2算法流程2.3目标检测算法2.3.1FasterR-CNN2.3.2SSD2.3.3YOLOv3三实验与结果分析3.1实验数据集3.1.1实验数据集的构建3.1.2数据集的分类3.1.3增强数据集四原型系统实现4.1生成系统的Web页面4.2上传检测图片五结论目录概要  　　基于深度学习算法，以PaddlePaddle深度学习框架作为实验环境，选取了开源的安全帽识别数据库和实地拍摄的安全帽佩戴照片，使用样本扩增增加了实验数据集的样本数，选取了FasterR-CNN、SSD与YO

构建pytorch训练模型读取的数据，是有模版可以参考的，是有套路的，这点相信使用过的人都知道。我也会给出一个套路的模版，方便学习和查询。同时，也可以先去参考学习之前的一篇较为简单的3D分类任务的数据构建方法，链接在这里：【3D图像分类】基于Pytorch的3D立体图像分类1（基础篇）到了本篇训练的数据构建，相比于上面参考的这篇博客，就多了一丢丢的复杂。那就是有了原始图、mask图后，又多了一个结节目标的中心点坐标和半径。那就意味着，我们读取到的原始图、mask图三维信息后，不能直接放进去训练，因为尺寸也不一样，背景信息太多了。那就需要根据结节目标的坐标信息，先进行裁剪，裁剪出固定大小区域的目

在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术，从其定义、发展历程，到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要，并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后，文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战，强调了其在信息过载时代的重要性。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。1.概述文本摘要是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，其核心目的是提取文本中的关键信息，生成简短、凝练的内容摘要。这不仅有

深度学习小白从零开始学习配置环境，记录一下踩过的雷坑，做个学习笔记。配置了好几次之后总结出来的最简单，试错成本最小的方案，分享给大家~安装顺序：Anaconda+CUDA+CuDnn+Pytorch STEP1.Anaconda1.1Anaconda的简介Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。安装它可以方便我们后续进行conda环境管理器下的命令生成和跑各自深度学习模型。1.2Anaconda的下载记得选用对应版本，推荐各位下载在D盘，内存空间较大，方便后续配置虚拟环境下载地址：官网首页：Anaconda|

一、说明及准备工作最近在安装pytorch3D的时候遇到了很多问题，查了很多博客，但发现讲的都不太全，所以特将自己的及收集到的安装过程经验总结如下。我是在Anaconda中虚拟环境下安装的。1.1准备工作官方安装教程如下：https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md，完全按照这个教程安装可能会遇到很多问题，因此需要补充一些细节。安装这个的前提是已经安装了pytorch。1.2相关包的安装总共需要安装的包有：fvcoreiopathcubscikit-imageblackusortflake8matplotl

目录Anaconda虚拟环境安装pytorch-GPU版本算法框架--超详细教程一、常见问题解析二、安装Anaconda1、安装Anaconda①简介②安装地址③详细安装步骤2、更新Anaconda①初始化②更新③更新环境3、常用命令4、pycharm配置虚拟环境三、安装CUDA1、环境要求2、下载3、安装四、安装cudnn1、环境要求2、下载3、解压安装①将压缩包解压②安装③添加环境变量④检验安装是否成功五、安装pytorch1、环境要求2、初始化环境3、torch下载4、安装①简洁描述②具体演示4、测试torch六、pytorch常见问题1、torch.cuda.is_available(

基于YOLOv7的头部解耦改进|利用YOLOX解耦头优化YOLOv7|提高计算机视觉识别率近年来，计算机视觉技术不断发展，其中物体识别技术的提升对于多个领域具有重要意义。目前，一种被广泛使用的物体识别算法是YOLO（YouOnlyLookOnce）。而YOLOv7是YOLO的最新版本。在YOLOv7中，头部设定了多个任务，包括分类、回归和目标检测等。然而，这些任务间并不是完全独立的，因此，我们需要将它们解耦，以提高算法的准确度。为了解决这个问题，我们采用YOLOX中的头部解耦方法，将头部分成两个独立的分支，一个用于分类任务，一个用于目标检测任务。以下是我们所使用的代码。首先，我们需要设置新的头

1.环境搭建逻辑如下图所示，为pytorch或tensorflow的环境搭建逻辑2.一般情况一般情况下，我们需要按照如下顺序考虑我们该安装哪个版本的cuda以及安装哪个版本的pytorch2.0查看是否已安装cuda通过下述cmd命令行C:\Users\asus>nvcc-V如果已安装cuda，则如下图所示，可知悉安装的cuda版本2.1安装哪个版本的cuda（尚未安装cuda）1.通过以下cmd命令行获悉最高能安装的cuda版本C:\Users\asus>nvidia-smi结果如下图所示2.通过以下网址，结合自己对pytorch版本的需要，综合考虑该安装哪个版本的cudacuda-pyto

前言在Gayhub上看到个项目，有人在YOLOv5的基础上，新增了一个分割头，把BiSeNet语义分割算法加入到了目标检测中，使其能够同时进行目标检测和语义分割。项目地址：https://github.com/TomMao23/multiyolov5效果预览先看我使用原作者提供的模型，复刻出来的效果：(本来想放视频的，不过传了两次CSDN都莫名其妙消失了，那就放动图了)模型架构目标检测模型采用的是YOLOv5，具体原理在我之前的博文【目标检测】从YOLOv1到YOLOX(理论梳理)里已经详细解读过。语义分割模型采用的是部分BiSeNet结构，因为我不是这个方向的，具体原理不做细究，放张BiSe

研一上半学期一直在跑小模型CPU版本足够使用，当时也尝试安装了好多次GPU版本的环境一直安装不上，到最后不聊聊之了。但现在需要跑检测模型CPU显得力不从心，决定再痛苦的尝试安装GPU版本。安装环境是所有学习AI人前期最头疼的事，本文就是安装PytorchGPU版本的脑残带图版。PyTorch官网：https://pytorch.org/文章目录前提一、查看cuda版本二、创建虚拟环境三、离线安装GPU四、跑代码（IDE中配置虚拟环境）前提最好已经安装好Anaconda，提前查询自己电脑的NVIDIAGPU算力GPU算力查询提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、查看cuda版本1.右