老规矩，先看最后成果图（如果想要全部工程，文章最后我会把github链接放上）1、分割车牌2、分割字符3、识别字符最终识别的车牌号码是：浙F99999整个车牌识别分五步：1、一个分割车牌的语义分割模型2、用训练好DeepLabV3+模型将车牌从图片里面抠出来3、将车牌字符一个个分割开4、训练一个预训练模型来识别单个车牌字符5、用训练好的预训练模型去识别分割好的字符从而得到车牌号第一步：训练分割车牌的语义分割模型我这里用的是Bubbliiiing大佬用pytorch写好的DeepLabV3+框架，框架原博传送门：Pytorch搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台首先我用labelme工具制
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最近人工智能等多门课需要复现论文，近两年的论文很多都是基于Pytorch环境做的实验，所以，这里总结一下Pytorch的安装教程，做好最快、最简单、最好地完成安装。本机环境Win10+1050Ti+Python3.71、查看本机的CUDA版本cmd命令行输入nvidia-smi，在第一行最右边可以看到CUDA的版本号，我的版本是11.12、安装Pytroch1、点击进入Pytorch官网然后选择GetStarted，就是如下界面2、这里进行Pytorch版本的选择，首先我选择的是Stable稳定版，然后OS是Windows系统，Package包就使用Conda，Language肯定选Pytho
最近人工智能等多门课需要复现论文，近两年的论文很多都是基于Pytorch环境做的实验，所以，这里总结一下Pytorch的安装教程，做好最快、最简单、最好地完成安装。本机环境Win10+1050Ti+Python3.71、查看本机的CUDA版本cmd命令行输入nvidia-smi，在第一行最右边可以看到CUDA的版本号，我的版本是11.12、安装Pytroch1、点击进入Pytorch官网然后选择GetStarted，就是如下界面2、这里进行Pytorch版本的选择，首先我选择的是Stable稳定版，然后OS是Windows系统，Package包就使用Conda，Language肯定选Pytho
CUDA安装教程，以Windows10系统为例：CUDA.exe安装查看电脑的支持的CUDA版本，按照如下教程：首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板，然后打开：然后点击左下角系统信息再点击“组件”，查看NVCUDA64.DLL的CUDA支持版本，在这我们支持CUDA11.2版本。再到官网下载CUDA对应的版本。官网链接如下https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择对应系统的版本，最后点击下载即可下载完成后在浏览器下载目录下存在一个exe可执行文件，双击运行程序开始安装安装步骤如下所示建议不要更改文件目录（会减少后续的很多麻烦）
CUDA安装教程，以Windows10系统为例：CUDA.exe安装查看电脑的支持的CUDA版本，按照如下教程：首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板，然后打开：然后点击左下角系统信息再点击“组件”，查看NVCUDA64.DLL的CUDA支持版本，在这我们支持CUDA11.2版本。再到官网下载CUDA对应的版本。官网链接如下https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择对应系统的版本，最后点击下载即可下载完成后在浏览器下载目录下存在一个exe可执行文件，双击运行程序开始安装安装步骤如下所示建议不要更改文件目录（会减少后续的很多麻烦）
文章目录1.函数语法格式2.参数解释3.尺寸关系4.使用案例5.nn.functional.conv2d1.函数语法格式CONV2D官方链接torch.nn.Conv2d( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)2.参数解释in_channels：输入的通道数，RGB图像的输入通道数为3out_channels：输出的通道数kernel_size：卷积核的
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图卷积神经网络(GCN)综述与实现（PyTorch版)本文的实验环境为PyTorch=1.11.0+cu113，PyG=2.0.4，相关依赖库和数据集的下载请见链接。一、图卷积神经网络介绍1.1传统图像卷积卷积神经网络中的卷积(Convolution)指的是在图像上进行的输入和卷积核之间离散内积运算，其本质上就是利用共享参数的滤波器，通过计算中心值以及相邻节点的值进行加权获得带有局部空间特征的特征提取器。其具有三个重要的特征，分别为：稀疏连接相较于全连接层，卷积层输入和输出间的连接是稀疏的，能够大大减少参数的数量，加快网络的训练速度。参数共享卷积核的权重参数可以被多个函数或操作共享，这样只需要
图卷积神经网络(GCN)综述与实现（PyTorch版)本文的实验环境为PyTorch=1.11.0+cu113，PyG=2.0.4，相关依赖库和数据集的下载请见链接。一、图卷积神经网络介绍1.1传统图像卷积卷积神经网络中的卷积(Convolution)指的是在图像上进行的输入和卷积核之间离散内积运算，其本质上就是利用共享参数的滤波器，通过计算中心值以及相邻节点的值进行加权获得带有局部空间特征的特征提取器。其具有三个重要的特征，分别为：稀疏连接相较于全连接层，卷积层输入和输出间的连接是稀疏的，能够大大减少参数的数量，加快网络的训练速度。参数共享卷积核的权重参数可以被多个函数或操作共享，这样只需要
