摘要：基于深度学习的高精度人脸口罩检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位人脸口罩目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的人脸口罩目标检测识别，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人脸口罩训练模型的导入、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、位置信息；
基于pytorch实现VGG16模型前言最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。完整的代码在最后。本系列必须的基础python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的一是帮助自己巩固知识点；二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足；三是希望可以给大家一个参考。目录结构文章目录基于pytorch实现VGG16模型1.VGG16模型介绍：2.VGG16模型构建：3.总结：1.VGG16模型介绍：VGG是2014发布的，在图像分类上的ImageNet比赛上为当时的亚军，冠军
文章目录一.requires_grad属性：查看是否记录梯度二.requires_grad_()函数：调用函数设置记录梯度与否三.requires_grad属性参数，创建tensor时设置是否记录梯度四.查看模型的权重名称和参数值五.查看模型权重梯度值一.requires_grad属性：查看是否记录梯度x=torch.rand(3,3)#直接创建的tensor变量默认是没有梯度的x.requires_grad结果如下：False二.requires_grad_()函数：调用函数设置记录梯度与否函数：requires_grad_(requires_grad=True)x=torch.tensor
文章目录一.requires_grad属性：查看是否记录梯度二.requires_grad_()函数：调用函数设置记录梯度与否三.requires_grad属性参数，创建tensor时设置是否记录梯度四.查看模型的权重名称和参数值五.查看模型权重梯度值一.requires_grad属性：查看是否记录梯度x=torch.rand(3,3)#直接创建的tensor变量默认是没有梯度的x.requires_grad结果如下：False二.requires_grad_()函数：调用函数设置记录梯度与否函数：requires_grad_(requires_grad=True)x=torch.tensor
pytorchgpu是必须装的，因为cpu太慢了。最新的pytorch版本是2.0下面是安装教程。首先，登录pytorch.org网站，看你要安装的cuda版本。目前最新的支持cuda11.8，于是我选择了11.8然后，登录cuda官网，下载cuda11.8cuda最新版已经是12.1了。pytorch不支持！！！！！所以，找11.8版下载。安装cuda。安装的时候，gpu显卡驱动需要用cuda11.8版本里面带着的显卡驱动。可以解压缩，强制安装（直接用设备管理器，显卡更新驱动，解压cuda11.8的安装文件，找到里面的显卡驱动文件夹）。直接用cuda的安装会提示，因为有新版本安装不成功。验证
1.反直觉的bfloat16torch支持单精度浮点数bfloat16。这种数据类型在使用的时候需要格外小心，因为它很可能会表现出一系列的“反人类直觉”特性。什么是bfloat16BF16是brainfloat的简称（来源于googlebrain）。不同于普通的单精度浮点数FP16(i.e.,torch.float16)，BF16是介于FP16和FP32之间的一种浮点数格式。BF16的指数位比FP16多，跟FP32一样，不过小数位比较少。即，BF16尝试采用牺牲精度的方法，来换取更大的数值空间(DynamicRange)。bfloat16带来的问题虽然有实验和研究都已经表明，BF16的这种“牺
【pytorch】维度变换View操作unSqueeze操作图片处理的一个案例squeeze维度删减操作维度扩展-expand维度扩展-repeat矩阵的转置操作-transposeView操作将一个四维的张量（bxcxhxw）转换成一个二维的张量对于四张图片将每一张图像用一行向量进行表示，忽略通道信息unSqueeze操作增加一个维度，在指定索引位置添加维度吗，不会改变数据本身，相当于新增加一个组别图片处理的一个案例bias相当于给每一个channel上的所有像素增加一个偏置需要变换bias的维度squeeze维度删减操作b.squeeze()删减所有维度为1维度扩展-expand应用场景：
一、实验目的：利用LeNet-5实现手写数字识别二、实验环境：Win10+VisualStudioCode+Python3.6.6CUDA11.3+cuDNN8.2.1Pytorch1.10.0torchvision0.11.1numpy1.14.3+mklmatplotlib2.2.2三、实验理论知识——LeNet-51.背景 1998年计算机科学家YannLeCun等提出的LeNet5采用了基于梯度的反向传播算法对网络进行有监督的训练，YannLeCun在机器学习、计算机视觉等都有杰出贡献，被誉为卷积神经网络之父。LeNet5网络通过交替连接的卷积层和下采样层，将原始图像逐渐转换为一系列
我想此后只要能以工作赚得生活费，不受意外的气，又有一点自己玩玩的余暇，就可以算是万分幸福了。 ———《两地书》 🎯作者主页：追光者♂🔥 🌸个人简介： 💖[1]计算机专业硕士研究生💖 🌟[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟 🏅[3]阿里云社区特邀专家博主🏅 🏆[4]CSDN-人工智能领域优质创作者🏆
文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GraphSAGE网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.11.0PyG版本：2.1.0💥项目专栏：【图神经网络代码实战目录】本文我们将使用Pytorch+PytorchGeomet
