大家好，今天和各位分享一下深度确定性策略梯度算法(DeterministicPolicyGradient，DDPG)。并基于OpenAI的gym环境完成一个小游戏。完整代码在我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model1.基本原理深度确定性策略梯度算法是结合确定性策略梯度算法的思想，对DQN的一种改进，是一种无模型的深度强化学习算法。DDPG算法使用演员-评论家（Actor-Critic）算法作为其基本框架，采用深度神经网络作为策略网络和动作值函数的近似，使用随机梯度法训练策略网络
本文介绍在anaconda中安装pytorch。最近因为学习需要，要下载pytorchGPU版本来训练网络。相信pytorch大家都不陌生了，PyTorch是一个Torch7团队开源的Python优先的深度学习框架，提供两个高级功能：强大的GPU加速Tensor计算（类似numpy）构建基于tape的自动升级系统上的深度神经网络于是我在网上查了对应版本，在anaconda中创建了虚拟环境，然后到pytorch官网复制了conda命令安装，结果却遇到许多问题。上网查了查，很多文章都是修改源，或者更换镜像，然后增加报错时间等方法，然而许多我尝试之后都不成功，出现各种报错，还浪费很多时间。最后直接下
本文介绍在anaconda中安装pytorch。最近因为学习需要，要下载pytorchGPU版本来训练网络。相信pytorch大家都不陌生了，PyTorch是一个Torch7团队开源的Python优先的深度学习框架，提供两个高级功能：强大的GPU加速Tensor计算（类似numpy）构建基于tape的自动升级系统上的深度神经网络于是我在网上查了对应版本，在anaconda中创建了虚拟环境，然后到pytorch官网复制了conda命令安装，结果却遇到许多问题。上网查了查，很多文章都是修改源，或者更换镜像，然后增加报错时间等方法，然而许多我尝试之后都不成功，出现各种报错，还浪费很多时间。最后直接下
文章目录版本选择Python安装Anaconda安装PyTorch安装PyCham测试前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。再推荐一个网站，专注于人工智能：黑红鸟网https://www.hongheiniao.com/本文主要参考PyTorch文档版本选择不同操作系统，不同语言，不同包管理器安装PyTorch方法不一样。Anaconda是官网推荐的和主流的包管理器，若支持CUDA则能更好的用GPU进行加速，不过不是必选项。首先查看是否支持GPU加速，即NVDIA显卡支持，这是硬件决定的，没有的憨憨不必去下NVDIA驱动软件了。最直观
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文章目录前言一、YOLO简介二、代码下载三、数据集准备四、配置文件的修改1.data下的yaml2.models下的yaml3.训练train五、搭载服务器训练1.上传数据2.租服务器3.pycharm连接服务器1.添加ssh2.输入密码3.配置服务器环境路径跟代码映射路径4.解压数据5.开始训练6.文件下载到本地六、测试总结前言在前面文章中提到，目标检测有两种方式，一种是one_stage（单阶段）如YOLO一种是two_stage（双阶段）如Faster_Rcnn，Mask_Rcnn。之前介绍了Faster_Rcnn，这篇文章主要介绍YOLOV5代码复现过程，以及配置文件的修改。一、YOL
文章目录前言一、YOLO简介二、代码下载三、数据集准备四、配置文件的修改1.data下的yaml2.models下的yaml3.训练train五、搭载服务器训练1.上传数据2.租服务器3.pycharm连接服务器1.添加ssh2.输入密码3.配置服务器环境路径跟代码映射路径4.解压数据5.开始训练6.文件下载到本地六、测试总结前言在前面文章中提到，目标检测有两种方式，一种是one_stage（单阶段）如YOLO一种是two_stage（双阶段）如Faster_Rcnn，Mask_Rcnn。之前介绍了Faster_Rcnn，这篇文章主要介绍YOLOV5代码复现过程，以及配置文件的修改。一、YOL
一、在backbone后面引入注意力机制1、先把注意力结构代码放到common.py文件中，以SE举例，将这段代码粘贴到common.py文件中2、找到yolo.py文件里的parse_model函数，将类名加入进去3、修改配置文件（我这里拿yolov5s.yaml举例子），将注意力层加到你想加入的位置；常用的一般是添加到backbone的最后一层，或者C3里面，这里是加在了最后一层当在网络中添加了新的层之后，那么该层网络后续的层的编号都会发生改变，看下图，原本Detect指定的是[17,20,23]层，所以在我们添加了SE注意力层之后也要Detect对这里进行修改，即原来的17层变成了18层
一、在backbone后面引入注意力机制1、先把注意力结构代码放到common.py文件中，以SE举例，将这段代码粘贴到common.py文件中2、找到yolo.py文件里的parse_model函数，将类名加入进去3、修改配置文件（我这里拿yolov5s.yaml举例子），将注意力层加到你想加入的位置；常用的一般是添加到backbone的最后一层，或者C3里面，这里是加在了最后一层当在网络中添加了新的层之后，那么该层网络后续的层的编号都会发生改变，看下图，原本Detect指定的是[17,20,23]层，所以在我们添加了SE注意力层之后也要Detect对这里进行修改，即原来的17层变成了18层
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1J3411C7zd?vd_source=a0d4f7000e77468aec70dc618794d26f代码：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processingFCN是2015年提出的首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。如今的pytorch实现的FCN都是基于ResNet-50的backbone，不是论文中的VGG16，且使用的是空洞卷积（也叫膨胀卷积）pytorch官方实现的FCN网络结构图博主github：https://githu
