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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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2019-02-14Artificial intelligence (AI) is intelligence exhibited by machines. In computer science, the field of AI research defines itself as the study of “intelligent agents”: any device that perceives its ...
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Artificial Intelligence for Robotics
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2017-12-04Artificial Intelligence Games draft This is the first textbook dedicated to explaining how artificial intelligence (AI) techniques can be used in and for games.
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
2023-10-06本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。
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YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
2024-03-12YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
2023-10-09yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
2023-11-12这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现
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社交平台上经济类话题的文章热度信息,数据是真实的,但不是真实日期
2023-03-16使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见:https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
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2024-02-17本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而,由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性,使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管,不仅工作量巨大,极为耗时,而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页:https://space.bilibili.com/161240964 C站主页:https://blog.csdn.net/ECHOSON
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全新的SOTA模型YOLOv9
2024-02-22当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需要设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实:当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息,以计算目标函数,从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外,我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络(GELAN)。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示,GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型,它可以获取完整信息,使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果,比较结果如图1所示。
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pycharm连接autodl服务器(yolov8训练自己的数据集)
2024-02-16里面没写怎么配置yolov8环境,这个参考官方文档就行很简单一行代码即可
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zotero翻译插件.xpi
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2023-11-10本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例,它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper,可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的,Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型,Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理,以捕捉序列中的长期依赖关系,并利用Transformer的编码器-解码器结构进行预测,通过阅读本文你可以学会利用个人数据集训练模型。Informer是一种用于长序列时间序列预测的Transformer模型,但是它与传统的Transformer模型又有些不同点,与传统的Transformer模型相比,Informer具有以下几个独特的特点: 1. ProbSparse自注意力机制:Informer引入了ProbSparse自注意力机制,该机制在时间复杂度和内存使用方面达到了O(Llog L)的水平,能够有效地捕捉序列之间的长期依赖关系。 2. 自注意力蒸馏:通过减少级联层的输入,自注意力蒸馏技术可以有效处理极长的输入序列,提高了模型处理长序列的能力
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2023-12-26这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统,专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法,结合了COCO数据集的8种常见姿态,能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例,后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点: 高效识别:使用了先进的YOLOv8-Pose算法,确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态:能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力:项目设计支持实时姿态识别,适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法: 环境要求:详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤:提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南:说明如何启动姿态识别任务,包括命令行参数等。
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2022-02-13兄弟们好呀,这里是肆十二,这转眼间寒假就要过完了,相信大家的毕设也要准备动手了吧,作为一名大作业区的UP主,也该蹭波热度了,之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程,所以这期内容我们搞波新的,我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范,训练一个皮肤病分割的模型出来,用户输入图像,模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。
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YOLO数据集数据增强代码
2023-07-16资源内是YOLO数据集数据增强代码,含有图像旋转、剪裁、平移、加噪声、调节亮度、翻转、镜像、缩放等方法。另外附有xml到txt转换的代码,并可实现带标签扩增。 内含教程,非常简单易上手。
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labelme v5.3.1 (2023年8月新版本,双击打开即用)
2023-10-06Labelme是一个开源的图像标注工具,由麻省理工学院(MIT)开发。它是一个在线的JavaScript工具,可以在任何地方使用,无需在电脑中安装大型数据集。此外,Labelme也可以在PyCharm中运行,方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如,可以通过修改相应的.py文件来实现汉化,将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外,Labelme的界面开发使用了图形开发工具QT Designer,这是一种可以集成到PyCharm中的工具,可以生成.ui文件并转换为.py文件,从而实现图形界面开发。在使用和研究Labelme的过程中,可能会遇到一些问题,例如转化为.exe文件时的路径不正确问题,需要根据提示信息修改程序路径;或者图片不能显示的问题,需要将图片转换为base64形式保存。这些都是PyInstaller需要完善的地方。总的来说,Labelme是一个强大的图像标注工具,适合在图像处理和机器学习等领域使用。 项目源地址:https://github.com/wkentaro/labelme/releases
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zotero 插件分享 茉莉花压缩包
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YOLOv8目标追踪实战全套资源包 - 源码与数据集完整分享
2023-12-27这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码和相关数据集,旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型,专注于实现高效准确的物体追踪功能,并且适用于各种现实场景。此外,还附带了用于训练和测试的数据集,这些数据集经过精心选择和预处理,以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者,还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者,这个资源都将是一个简单的参考。通过下载和探索这个资源,您可以方便地理解YOLOv8的工作原理,并在实际项目中应用这一先进的目标追踪技术。 该源码是和《超详细概述YOLOV8实现目标追踪任务全解析》相对应的,大家下载这份源码后,有不明白的地方可以直接看这个博客进行进一步的理解。
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nhit完整源码+论文学习
2024-04-26神经网络预测的最新进展加速了大规模预测系统的性能。然而,长时序预测仍然是一项非常艰巨的任务。困扰该任务的两个常见挑战是预测的波动及其计算复杂性。我们提出了N-HiTS,该模型通过结合新的分层插值和多频率数据采样技术来解决挑战。这些技术使提出的方法能够顺序组装其预测,在分解输入信号并合成预测的同时,强调了不同频率和尺度的组件。我们证明,在平稳性的情况下,分层插值技术可以有效地近似任意长的视野。此外,我们从长远的预测文献中进行了广泛的大规模数据集实验,证明了我们方法比最新方法的优势,其中相比于最新的Transformer结构在减少50倍计算时间的同时,N-HiTS的平均准确度精度提高了20%。