论文题目：Slim-neckbyGSConv:Abetterdesignparadigmofdetectorarchitecturesforautonomousvehicles论文：https://arxiv.org/abs/2206.02424代码：https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv直接步入正题~~~目标：为YOLOv5模型构建一个简单高效的Neck模块。考虑了卷积方法、特征融合结构、计算效率、计算成本效益等诸多因素。一、GSConvclassGSConv(nn.Module):#GSConvhttps://github.com
目录一、简介二、IoU（IntersectionoverUnion）三、GIoU（GeneralizedIoU）四、DIoU（Distance-IoU）五、CIoU(Complete-IoU)六、EIoU(Efficient-IoU)七、pytorch代码实现八、总结一、简介 在目标检测任务中，常用到一个指标IoU，即交并比，IoU可以很好的描述一个目标检测模型的好坏。在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中，划分正负样本的依据；同时也可用作损失函数；在推理阶段，NMS中会用到IoU。同时IoU有着比较严重的缺陷，于是出现了GIoU、DIoU、CIoU、EIoU，下
目录一、简介二、IoU（IntersectionoverUnion）三、GIoU（GeneralizedIoU）四、DIoU（Distance-IoU）五、CIoU(Complete-IoU)六、EIoU(Efficient-IoU)七、pytorch代码实现八、总结一、简介 在目标检测任务中，常用到一个指标IoU，即交并比，IoU可以很好的描述一个目标检测模型的好坏。在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中，划分正负样本的依据；同时也可用作损失函数；在推理阶段，NMS中会用到IoU。同时IoU有着比较严重的缺陷，于是出现了GIoU、DIoU、CIoU、EIoU，下
pytorchlightning最简上手pytorchlightning是对原生pytorch的通用模型开发过程进行封装的一个工具库。本文不会介绍它的高级功能，而是通过几个最简单的例子来帮助读者快速理解、上手基本的使用方式。在掌握基础API和使用方式之后，读者可自行到pytorchlightning的官方文档，了解进阶API。本文假设读者对原生pytorch训练脚本的搭建方法已经比较熟悉。安装pytorchlighning的安装非常简单，直接使用pip安装即可：pipinstallpytorch-lightning最简例子pytorchlightning有两个最核心的API：LigtningM
pytorchlightning最简上手pytorchlightning是对原生pytorch的通用模型开发过程进行封装的一个工具库。本文不会介绍它的高级功能，而是通过几个最简单的例子来帮助读者快速理解、上手基本的使用方式。在掌握基础API和使用方式之后，读者可自行到pytorchlightning的官方文档，了解进阶API。本文假设读者对原生pytorch训练脚本的搭建方法已经比较熟悉。安装pytorchlighning的安装非常简单，直接使用pip安装即可：pipinstallpytorch-lightning最简例子pytorchlightning有两个最核心的API：LigtningM
1包介绍 torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。这允许构建用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。 不可能通过随机样本直接反向传播。但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播的代理函数。这些是评分函数估计量scorefunctionestimato似然比估计量likelihoodratioestimatorREINFORCE路径导数估计量pathwisederivativeestimatorREINFORCE通常被视为强化学习中策略梯度方法的基础，路径导数估计器常见于变分自编码器的重新参数化技巧中。 虽然评分函数只需要样
1包介绍 torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。这允许构建用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。 不可能通过随机样本直接反向传播。但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播的代理函数。这些是评分函数估计量scorefunctionestimato似然比估计量likelihoodratioestimatorREINFORCE路径导数估计量pathwisederivativeestimatorREINFORCE通常被视为强化学习中策略梯度方法的基础，路径导数估计器常见于变分自编码器的重新参数化技巧中。 虽然评分函数只需要样
1、显卡驱动的安装最近，在学习pytorch深度学习，遇到很多的坑，环境配置也出现过问题，忍不住和大家进行分享，现在把环境搭建过程分享给大家。1.1、查看自己的显卡。具体操作：我的电脑-——属性——设备管理器——显示适配器1.2、驱动的下载、安装。在找到自己的显卡后，去NVIDIA官网下载安装驱动 选择自己的显卡类型，如果你是GTX显卡，有可能只能选择GameReady，区别很小，能用就行1.3、显卡驱动安装检测win+R输入cmd 打开窗口后输入：nvidia-smi 如果成功显示显卡数据，恭喜。右上角的11.6，说明我的显卡驱动最高支持11.6的cuda。但我肯定不能安装11.6，因为py
1、显卡驱动的安装最近，在学习pytorch深度学习，遇到很多的坑，环境配置也出现过问题，忍不住和大家进行分享，现在把环境搭建过程分享给大家。1.1、查看自己的显卡。具体操作：我的电脑-——属性——设备管理器——显示适配器1.2、驱动的下载、安装。在找到自己的显卡后，去NVIDIA官网下载安装驱动 选择自己的显卡类型，如果你是GTX显卡，有可能只能选择GameReady，区别很小，能用就行1.3、显卡驱动安装检测win+R输入cmd 打开窗口后输入：nvidia-smi 如果成功显示显卡数据，恭喜。右上角的11.6，说明我的显卡驱动最高支持11.6的cuda。但我肯定不能安装11.6，因为py
大家好，今天和各位分享一下SAC(SoftActorCritic)算法，一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法。基于OpenAI的gym环境完成一个小案例，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model1.基本原理Deepmind提出的SAC(SoftActorCritic)算法是一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法，适合于真实世界的机器人学习技能。SAC算法的效率非常高，它解决了离散动作空间和连续性动作空间的强化学习问题。SAC算法在以最大化未来累积奖励的基础上
