目录一、tools/train.py二、源码详解三、核心函数详解（一）build_detector（mmdet/models/builder.py）（二） build_dataset（mmdet/datasets/builder）（三） train_detector（mmdet/apis/train.py）（四）set_random_seed：（五）get_root_logger：一、tools/train.py可选参数:#===========optionalarguments===========#--work-dir存储日志和模型的目录#--resume-from加载checkpoint
目录一、tools/train.py二、源码详解三、核心函数详解（一）build_detector（mmdet/models/builder.py）（二） build_dataset（mmdet/datasets/builder）（三） train_detector（mmdet/apis/train.py）（四）set_random_seed：（五）get_root_logger：一、tools/train.py可选参数:#===========optionalarguments===========#--work-dir存储日志和模型的目录#--resume-from加载checkpoint
YOLOV7基于自定义数据集训练专属于自己的目标检测模型0.引言1.数据集准备（1）把yolov7克隆到本地（2）指定格式存放数据集（3）按比例划分数据集（4）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件（5）查看自定义数据集标签类别及数量2.训练配置准备（1）安装requirements（2）修改模型配置文件（3）修改数据加载配置文件3.训练检测模型4.测试模型性能5.实战检测模型性能6.导出模型7.后续0.引言YOLOv7作为YOLO系列的又一大巅峰之作，下面将介绍利用自己的数据集训练YOLOv7模型。github代码链接：https://github.com/WongKinYiu/
YOLOV7基于自定义数据集训练专属于自己的目标检测模型0.引言1.数据集准备（1）把yolov7克隆到本地（2）指定格式存放数据集（3）按比例划分数据集（4）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件（5）查看自定义数据集标签类别及数量2.训练配置准备（1）安装requirements（2）修改模型配置文件（3）修改数据加载配置文件3.训练检测模型4.测试模型性能5.实战检测模型性能6.导出模型7.后续0.引言YOLOv7作为YOLO系列的又一大巅峰之作，下面将介绍利用自己的数据集训练YOLOv7模型。github代码链接：https://github.com/WongKinYiu/
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
题目列表A.ABBAE.ElvisPresleyG.BiologicalSoftwareUtilitiesJ.BurnishedSecurityUpdatesA.ABBA题意：就是问你一个矩阵能由几个行向量表示出来Solution其实就是求矩阵的秩，但是会被卡精度（被卡了好几发），直接抄个矩阵求秩的板子就AC了Code#defineCLR(x)memset(x,0,sizeof(x))//定义宏usingnamespacestd;doublemat[300][300];//定义矩阵intr,c;intcmp(doublex,doubley){doublev=x-y;if(v>1e-1)retu
题目列表A.ABBAE.ElvisPresleyG.BiologicalSoftwareUtilitiesJ.BurnishedSecurityUpdatesA.ABBA题意：就是问你一个矩阵能由几个行向量表示出来Solution其实就是求矩阵的秩，但是会被卡精度（被卡了好几发），直接抄个矩阵求秩的板子就AC了Code#defineCLR(x)memset(x,0,sizeof(x))//定义宏usingnamespacestd;doublemat[300][300];//定义矩阵intr,c;intcmp(doublex,doubley){doublev=x-y;if(v>1e-1)retu
原文：https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html熵熵：表述一个概率分布的不确定性。例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上，看他们平稳后状态。很明显，魔方可能有6种状态，而不倒翁很大可能就一个状态，那么我们说在这种情况下，不倒翁的确定性高于魔方。也就是魔方的熵大于另外一个。那么我看表达式：\(H(p)=-\sum_i^nP_ilogP_i\)很明显，当p的概率是0或1时，没有不确定性，熵值为0。当为0.5时，熵最大，最不确定。相对熵https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186zui两个分布相似度的一种度量定义：性质：D(
原文：https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html熵熵：表述一个概率分布的不确定性。例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上，看他们平稳后状态。很明显，魔方可能有6种状态，而不倒翁很大可能就一个状态，那么我们说在这种情况下，不倒翁的确定性高于魔方。也就是魔方的熵大于另外一个。那么我看表达式：\(H(p)=-\sum_i^nP_ilogP_i\)很明显，当p的概率是0或1时，没有不确定性，熵值为0。当为0.5时，熵最大，最不确定。相对熵https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186zui两个分布相似度的一种度量定义：性质：D(
