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如何使用 YOLOv5 训练自己的数据集
很多小伙伴都想用 YOLOv5 训练自己的数据集,于是 Dave 特意出了一版分享给大家。
Dave
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如何使用 PyTorch 进行半精度、混(合)精度训练
V100 的正确使用姿势? PyTorch 半精度、混(合)精度训练,更少的 GPU 显存占用,更快的速度
Dave
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真实场景篡改图像检测挑战赛 —— 训练
暂无简介
Dave
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PyTorch 图像分类与图像分割中使用 CutMix
本实验主要是使用 CutMix 方法在管状腺癌、粘液腺癌、乳头状腺癌在病理图样上的识别,辅助现代医疗系统进行癌症诊断。
Dave
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如何使用 PyTorch 进行图像分类
使用 PyTorch 进行图像分类的基础代码
Dave
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轴承异常检测
轴承是在机械设备中具有广泛应用的关键部件之一。由于过载,疲劳,磨损,腐蚀等原因,轴承在机器操作过程中容易损坏。轴承状态的监测和分析非常重要
Dave
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如何部署 PyTorch 深度学习模型
使用 TorchServe 对 PyTorch 训练的模型进行部署
Dave
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5 分钟将 TensorFlow 1 代码转换到 TensorFlow 2
tf_upgrade_v2 帮助将旧代码转换为新 API
Dave
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真实场景篡改图像检测挑战赛 —— EDA
暂无简介
Dave
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显存不够用怎么办 —— 梯度累积
🎉 论如何用 GTX 3080 跑出 GTX 3090 的效果,节约显存好办法 —— 梯度累积 🎉
Dave
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真实场景篡改图像检测挑战赛 —— 预测
暂无简介
Dave
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DINO 自监督算法简介
DINO 的初衷是质疑自监督学习相较于 CNN 是否为 Transformer(ViT) 提供了新的属性,但是在过程中,发现: - 自监督 ViT 的特征在图像的语义分割中包含的显式信息,这是之前监督学习下无论 ViT 还是 CNN 都没有出现的情况。 - 这个架构用一个很小的 ViT 提取出来的特征用 k-NN 来对 ImageNet 图像数据集进行分类可以达到 78.3% top-1 论文将这个自监督结构命名为 DINO 🦖 ,这种没有引入标签的“自蒸馏”形式在结合各种 ViTs 以后可以达到 80.1% top-1.
Dave
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聊聊内存 / 显存溢出
你的程序真的需要很大的显存吗?可能并不一定,来看看这篇文章能否帮助你省钱。
Louis Official
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真实场景篡改图像检测挑战赛 —— 数据增强
暂无简介
Dave
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如何在实例中使用 Docker (使用 Docker 安装 Detectron2)
🎉 Featurize 支持 Docker 了!点击右上角的保存至云盘自己试试吧!🎉
Dave
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聊天机器人
暂无简介
漂亮的承太郎
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Anaconda 管理 Python 环境
1. 创建 Python 环境 2. 激活环境 3. 将环境添加到 Jupyter Kernel
Dave
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COVID-19 X 光医学影像分类
2019年至2020年间由严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)所引发全球大流行疫情。截至2020年5月11日,全球已有220多个国家和地区累计报告逾400万名确诊病例,逾28万名患者死亡。
Dave
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PyTorch 各种 Scheduler 学习率可视化
这个笔记本展示了各个 PyTorch Scheduler 的学习率曲线,你可以保存之后自行调整参数来查看学习率变化情况。
Louis Official
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使用 TensorBoard
通过端口转发的方式访问实例上的 TensorBoard,对于其他应用也同样适用,例如 Microsoft NNI 等。
Louis Official
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