PyTorch深度学习实战（15）——迁移学习0.前言1.迁移学习1.1迁移学习基本概念1.2迁移学习的重要性1.3ImageNet1.4迁移学习流程2.VGG16架构3.使用预训练VGG16模型实现猫狗分类小结系列链接0.前言迁移学习(TransferLearning)是一种利用从一项任务中获得的知识来解决另一项类似任务的技术。一个使用数百万张图像训练的模型，训练数据涵盖数千种对象类别，模型的卷积核将能够学习图像中的各种形状、颜色和纹理，通过重用这些卷积核可以学习到新图像的特征，并最终用于执行计算机视觉任务。随着训练数据集中可用图像数量的增加，模型的分类准确率会不断提高，然而，在实际训练模型

🌷🍁博主libin9iOak带您GotoNewWorld.✨🍁🦄个人主页——libin9iOak的博客🎐🐳《面试题大全》文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学！欢迎大家来踩踩~🌺🌊《IDEA开发秘籍》学会IDEA常用操作，工作效率翻倍~💐🪁🍁希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🍁🐥文章目录GPU版本PyTorch（CUDA12.1）清华源快速安装教程：Windows、Mac和Linux系统教程目录Windows系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA12.1）步骤1：检查GPU兼容性步骤2：安装NVIDIA驱动程序步骤3：安装CUDAToolkit步骤4：配置环境变量步骤5：

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLO

TorchserveTorchserve是AWS和Facebook推出的pytorch模型服务库，整体架构如下torchserve架构图.png特点提供ManagementAPI和InferenceAPI，用户通过API进行模型管理和模型推理支持多模型，多GPU部署InferenceAPI支持批量推理支持模型版本控制提供日志服务，默认情况下，TorchServe将日志消息打印到stderr和stout适用性torchserve镜像接口地址：http://localhost:8080/predictions/bert传入参数：data字段参数格式：Torchserve传入数据为json格式响应参

YOlov5-6.0+TensorRT+dll+python/c++调用简介1.项目环境2.TensorRT验证1.在tensorrtx-yolov5-v6.0\yolov5目录下新建build目录2.编写CMake.txt,根据自己目录更改2（OpenCV_DIR）、3（TRT_DIR）、10（Dirent_INCLUDE_DIRS）3.打开Cmake工具，设置目录后，依次点击Configue、Generate、OpenProject(我自己的打不开报错，不影响)4.在build目录下查看生成的文件5.用Visualstudio打开**yolov5.sln**文件，设置CUDA自定义文件6.

解决Pytorch的版本问题1.背景介绍2.解决方案3.相关资料1.背景介绍最近，笔者在跑代码时，出现了如下问题。翻译过来，大意是目前所使用的RTX3090的显卡的算力是8.6，而当前Pytorch所依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、6.1、7.0、7.5。UserWarning:NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_

官网打开可能较慢，耐心等待pytorch官网以下操作在默认网络环境即可使用，2023年8月20日更新一、说明和前期准备1.pytorch是一个和tensorflow类似的框架如果需要安装tensorflow，可以参考：tensorflow1，2cpu+gpu（windows+linux）安装2.安装anaconda主要是为了一台机器安装多个互不干扰的环境。安装最新版即可anaconda安装（windows+linux）注意：安装anaconda要启动notebook（安装上面的教程来）3.安装cuda安装cuda11.8版本cudawindows安装cudalinux安装4.显卡（可选）gpu

往期内容从零开始完成Yolov5目标识别（二）制作并训练自己的训练集从零开始完成Yolov5目标识别（一）准备工作目录往期内容一、项目框架：二、核心内容：1.QtDesign设计：2.检测部分2.1导包2.2main.py要实现的主要功能三、效果一、项目框架：其中main.py和MainWindow.py是pyqt5的功能文件。二、核心内容：pyqt5的安装过程略过；1.QtDesign设计：用来显示视频、图像和摄像头内容的label、textBrowser和按钮控件采用水平布局；窗口空白处单击右击-》布局-》水平布局，可以使控件自适应页面大小。用转换工具使.ui文件转化成python代码py

上一篇文章《基于OpenVNO部署YOLOv5-seg实时实例分割模型》介绍了基于OpenVINOPythonAPI部署YOLOv5-Seg实例分割模型，本文介绍基于OpenVINOC++API部署YOLOv5-Seg实例分割模型，主要步骤有：配置OpenVINOC++开发环境下载并转换YOLOv5-Seg预训练模型使用OpenVINORuntimeC++API编写推理程序下面，本文将依次详述。第一步，配置OpenVINOC++开发环境，请参考《在Windows中基于VisualStudio配置OpenVINOC++开发环境》第二步，参考《基于OpenVNO部署YOLOv5-seg实时实例分割

摘要：基于深度学习的高精度80类动物目标检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位80类动物目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的80类动物目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括动物目标训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标列表、