Stable-Diffusion、Imagen等文生图大模型已经具备了强大的生成能力，假设我们的Prompt为 [CyberpunkStyle]，SD或许能很快画出赛博朋克风格的一幅画。但你作为一个不知名的人，不能奢求SD在训练的时候把你自己想要的风格也加进去吧？这时就需要我们能自己个性化调整一下原始的基础大模型。我们日常所用的底模的参数量是巨大的，自己训练是完全不可能的（训练整个Stable-Diffusion-1.4大概要15万GPU小时）。Dreambooth是谷歌的一种微调模型的方案。LORA是Dreambooth的一个简化版。通常来说Dreambooth对于一些比较抽象的或者泛指的概
文章目录0前言1v6.2项目结构改动2快速上手🌟2.1train2.2val2.3predict3重要参数解析🚀3.1"--data"🍀3.1.1划分数据集3.1.2修改超参数3.2"--seed"🍀4模型推理5Test集验证🎉更多内容导航有问题欢迎大家指正，如果感觉有帮助的话请点赞支持下👍📖🌟0前言在8月17日晚上，YOLOv5官方发布了v6.2版本，v6.2版本支持分类模型训练、验证、预测和导出；v6.2版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单！下一个版本v6.3计划于9月发布，将为YOLOv5带来官方实例分割支持，今年晚些时候将发布一个主要的v7.0版本，更新所有3个任务的架构——分类、
一.引言目前国内大部分开源模型都集中在7B、13B，而国外开源模型则是集中在7B、13B、70B的尺寸范围，算法开发很需要一个介于13B-70B的大模型，弥补13B模型能力不足和70B模型显卡不够的空档。虽然LLaMA-1-33B有一些衍生的Chinese版本，但是LLaMA2后期并未更新维护该模型，作者在测试中发现LLaMA-1-33B能力与新版的Baichuan-2-13B相近，所以放弃了这款33B模型。11月零一万物正式开源发布首款预训练大模型Yi-34B，今天也顺便分享下Yi-34B模型以及其LoRA微调，有需要的同学欢迎评论区交流讨论～二.零一万物1.模型简介模型地址: https:
小扎宣布新目标：Allin开源AGI。不错，小扎又Allin了，正是OpenAI谷歌必争之地。不过在AGI之前，着重强调了是OpenSourse（开源）的。此举受到不少好评，一如此前LIama系列大模型开源之时。不过此次又一波Allin，不禁让网友想起上一波Allin了：元宇宙去哪里了？？？但必须要说的是，此次列的Flag确实更具体一些，甚至也透露了一些关键数据。比如，年底将有35万块H100，而包括其他GPU在内，总算力将相当于60万块H100。FAIR团队的工作将与GenAI团队更为紧密。LIama3即将到来。最后他还打了个小广告。他们正在打造以AI为中心的新型计算设备，比如RayBanM
人脸识别OpenCV中的人脸识别通常基于哈尔特征分类器（HaarCascadeClassifier）进行。以下是OpenCV人脸识别的基本原理：HaarCascadeClassifier：特征分类器：Haar特征是一种基于矩形区域的特征，可以用于图像中的对象检测。这些特征可以表示边缘、线和区域的变化等。级联分类器：Haar级联分类器是由大量的弱分类器组成的级联结构，每个弱分类器用于检测图像的一个特定特征。级联分类器能够快速排除非目标区域，提高效率。训练分类器：Haar分类器需要经过训练，使用正样本（包含人脸的图像）和负样本（不包含人脸的图像）进行训练。OpenCV提供了工具来训练这些分类器。人
目录一、anchor_target函数的传入参数（1）batched_anchors参数（2）batched_gt_bboxes参数（3）batched_gt_labels参数（4）assigners参数（5）nclasses参数二、anchor_target函数原理（1）计算每个anchor与真实gt框的交并比iou（2）利用iou判断正负样本（3）Matcher部分，对每个anchor分类（4）BoxCoder部分，计算anchor先验框和gt真实框的偏移量（5）计算anchors方向角三、完整代码anchor部分代码持续更新中！欢迎阅读第二篇验证部分anchor计算代码：anchor锚框
用剪枝的方式加速AI训练，也能实现无损操作了，只要三行代码就能完成！今年的深度学习顶会ICLR上，新加坡国立大学尤洋教授团队的一项成果被收录为Oral论文。利用这项技术，可以在没有损失的前提下，节约最高40%的训练成本。这项成果叫做InfoBatch，采用的依然是修剪样本的加速方式。但通过动态调整剪枝的内容，InfoBatch解决了加速带来的训练损失问题。而且即插即用，不受架构限制，CNN网络和Transformer模型都能优化。目前，该算法已经受到了多家云计算公司的关注。那么，InfoBatch能实现怎样的加速效果呢？无损降低40%训练成本研究团队在多个数据集上开展的实验。都验证了InfoB
欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来谈谈AI训练算力，是谈谈AI发展系列的第三篇。邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDq在去年六月份(没错，是去年了)，我开了一个系列"谈谈AI发展"，里面规划是包含五篇内容：谈谈AI发展第一篇：AI训练框架==>访问方式：链接；谈谈AI发展第二篇：AI推理框架==>访问方式：
前言：随着自动驾驶技术的不断发展，汽车目标检测成为了研究的热点。本文将介绍公开＋自定义的yolov5汽车目标检测数据集以及用linux操作系统训练yolov5。先展示一下推理结果： GPU在13.2ms每帧，基本满足项目需要。一、数据集简介前段时间跟朋友一起整理了一个汽车目标的数据集，主要包括UA-DETRAC车辆检测数据集和自定义数据集。1.UA-DETRAC车辆检测数据集UA-DETRAC车辆检测数据集是一个具有挑战性的真实世界多目标检测和多目标跟踪基准。该数据集是由北京智能车联科技有限公司（简称“智车科技”）开发并维护的，旨在为自动驾驶和智能交通领域的研究人员提供一个真实、丰富且具有挑战
LoRa是semtech公司开发的一种低功耗局域网无线标准，其名称“LoRa”是远距离无线电（LongRangeRadio），它最大特点就是在同样的功耗条件下比其他无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，它在同样的功耗下比传统的无线射频通信距离扩大3-5倍。由于其超长的传输距离和低功耗特性，LoRa技术在物联网领域具有广泛的应用前景。例如，在智能城市中，LoRa可用于智能照明、智能停车和智能安防等系统，实现高效的城市管理。在农业领域，LoRa可以用于土壤监测、气象监测和水产养殖等应用，提高农业生产效率。此外，在物流和供应链管理方面，LoRa技术也可用于物品追踪和仓储管理等场景，提高
