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原创 Pytorch深度学习 - 学习笔记
PyTorch是一个由Facebook的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架。在2016年发布后，PyTorch很快就因其易用性、灵活性和强大的功能而在科研社区中广受欢迎。
2023-10-20 20:24:39
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原创 数据分析之Matplotlib
数据可视化就是将数据转换成图或表等，以一种更直观的方式展现和呈现数据。通过“可视化”的方式，我们看不懂的数据通过图形化的手段进行有效地表达，准确高效、简洁全面地传递某种信息，甚至帮助我们发现某种甚至帮助我们发现某种规律和特征，挖掘数据背后的价值。
2023-07-19 13:08:31
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原创 数据分析之Numpy
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。
2023-04-21 13:04:15
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原创 Docker基础
Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可抑制的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器完全使用沙盒机制，相互之间不会存在任何接口。几乎没有性能开销，可以很容易的在机器和数据中心运行。最重要的是，他们不依赖于任何语言、框架或者包装系统。DevOps：开发+运维传统：一堆帮助文档，安装程序Docker：打包镜像，发布测试，一键运行使用了Docker之后，我们部署应用就像搭积木一样。
2024-04-09 09:35:38
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原创 Machine Learning - 机器学习笔记
机器学习是研究计算机模仿人类学习的过程，利用新的数据改善自身的性能，是人工智能的核心。机器学习，人工智能，深度学习之间的关系：机器学习是实现人工智能的一种方法；深度学习是实现机器学习的一种技术。概念包含关系上：人工智能>机器学习>深度学习。机器学习很常见，如谷歌搜索（搜出的网站排序算法）、邮箱的垃圾站（无监督）。任务：T，性能度量：P，经验：E机器学习主要包括：监督学习和无监督学习，另外也包括强化学习（Reinforcement Learning）和推荐系统（Recommender Systems）。
2024-02-20 13:26:21
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原创 Vision Transformer - VIT
此外，我们还需要加上关于位置的信息，position embedding，对应于上图中的0，1，2，3，…将这一系列token加上class token以及位置参数输入到Transformer Encoder之中，Transformer Encoder对应的又是右图中的Encoder Block重复堆叠L次。需要注意：在MLP Block中，第一个全连接层，它的节点个数是我们输入节点个数的4倍，第二个全连接层又回将节点个数还原回原来的大小。，stride为16，卷积核个数为768。
2024-02-20 13:08:45
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原创 目标检测 - FPN结构
Feature pyramid network是CVPR2017年的一篇文章，它在目标检测中融入了特征金字塔，提高了目标检测的准确率，尤其体现在小物体的检测上。
2024-01-22 13:13:31
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原创 目标检测数据集 - PASCAL VOC2012
PASCAL VOC挑战赛（The PASCAL VIsual Object Classes）是一个世界级的计算机视觉挑战赛，PASCAL全称：Pattern Analysis，Statical Modeling and Computational Learning，是一个由欧盟资助的网络组织。
2024-01-21 13:24:25
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原创 Python爬虫 - 网易云音乐下载
因为网页中，只能显示出歌单的前20首歌曲，所以仅支持下载前20首歌曲（非VIP音乐）爬取网易云音乐实战，仅供学习，不可商用，出现问题，概不负责！联系邮箱：[email protected]。分为爬取网易云歌单和排行榜单两部分。下载部分与下载歌单歌曲相同。
2024-01-18 22:16:03
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原创 轻量化CNN网络 - ShuffleNet
ShuffleNet是Face++的一篇关于降低深度网络计算量的论文，号称是可以在移动设备上运行的深度网络。
2024-01-18 13:44:44
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原创 轻量化CNN网络 - MobileNet
自从2017年由谷歌公司提出，MobileNet可谓是轻量级网络中的Inception，经历了一代又一代的更新。成为了学习轻量级网络的必经之路。
2024-01-17 13:59:06
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原创 CNN感受野
在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称为感受野。通俗的解释是，输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小。
2024-01-15 21:14:40
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原创 Transformer - 注意力机制
Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络。
2024-01-10 10:19:47
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原创 深度学习笔记 - 刘二大人
PyTorch是一个由Facebook的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架。在2016年发布后，PyTorch很快就因其易用性、灵活性和强大的功能而在科研社区中广受欢迎。下面我们将详细介绍PyTorch的发展历程。
2023-12-07 09:25:54
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原创 TypeScript学习笔记
TS以JavaScript为基础构建的语言，一个JavaScript的超集，可以在任何支持JS的平台中执行，TS扩展了JS，并添加了类型，TS不能被JS解析器直接执行，要将TS编译程JS才能够执行。
2023-12-03 21:02:47
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原创 目标检测算法 - YOLOv4
YOLOv4是YOLOv3的改进版。YOLOv4并不是原YOLO项目的作者。发表于CVPR2020。主干特征提取网络：Darknet53 -> CSPDarknet53特征金字塔：SPP，PAN分类回归层：YOLOv3（未改变）。
2023-11-23 14:14:42
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原创 Head、Neck、Backbone介绍
采用 backbone、neck 和 head 这种形式可以使深度学习模型更加灵活、可重用、易于训练和优化，同时也更易于扩展和应用于不同的任务。
2023-11-22 14:52:38
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原创 目标检测算法 - YOLOv3
YOLOv1、YOLOv2都是在CVPR这种正规的计算机视觉学术会议上发表的正式学术论文。YOLOv3不算一篇严谨的学术论文，是作者随笔写的技术报告。
2023-11-22 12:33:35
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原创 1x1卷积核
1x1卷积核相当于在输入数据的通道上做了一个降维（经过一个神经元个数为1的全连接层），从而相当于大幅度降低了特征图的数量，但不影响特征图的结构。
2023-11-14 13:55:35
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原创 目标检测算法 - YOLOv2
2017年，提出了yolov2和yolo9000，yolo9000能够实时检测超过9000种物体，主要检测网络还是yolov2。yolov2的整体网络架构和基本思想没有变化，重点解决yolov1召回率和定位精度方面的不足。相比其它的检测器，速度更快、精度更高、可以适应多种尺寸的图像输入。
2023-11-14 12:23:48
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原创 目标检测算法 - YOLOv1
YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。
2023-11-07 15:26:29
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原创 注意力机制
心理学动物需要在复杂环境下有效关注值得注意的点心理学框架：人类根据随意（有意识）线索和不随意（无意识）线索选择注意点注意力机制是一种在深度学习领域中的重要技术，尤其在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成果。
2023-10-31 15:41:13
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原创 循环神经网络 - RNN
循环神经网络（Rerrent Neural Network,RNN）是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络（DNN）、卷积神经网路(CNN)、生成对抗网络（GAN)等。
2023-10-31 13:47:25
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原创 时间序列模型
序列模型就是输入输出均为序列数据的模型，序列模型将输入序列数据转换为目标序列数据。自然语言处理的输入输出基本上都是序列，序列问题是自然语言处理最本质的问题。
2023-10-31 13:13:29
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原创 目标检测中常见指标 - mAP
目标检测与图像分类明显差距是很大的，在图像分类中，我们通常是统计在验证集当中，分类正确的个数除以验证集的总样本数就能得到准确率。
2023-10-30 15:23:50
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原创 样式迁移 - Style Transfer
所谓风格迁移，其实就是提供一幅画(Reference style image)，将任意一张照片转化成这个风格，并尽量保留原照的内容(Content)。之前比较火的修图软件Prisma就提供了这个功能
2023-10-30 13:57:03
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原创 转置卷积 - 一种特殊的卷积操作
转置卷积（Transpose Convolution），一些地方也称为“反卷积”，在深度学习中表示为卷积的一个逆向过程，可以根据卷积核大小和输出的大小，恢复卷积前的图像尺寸，而不是恢复原始值。
2023-10-30 13:30:49
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原创 目标检测算法-SSD
SSD是单阶段的目标检测算法，通过卷积神经网络进行特征提取，取不同的特征层进行检测输出，所以SSD是一种多尺度的检测方法。在需要检测的特征层，直接使用一个3*3卷积，进行通道的变换。SSD采用了anchor的策略，预设不同长宽比例的anchor，每一个输出特征层基于anchor预测多个检测框（4或者6）。采用了多尺度检测方法，在浅层用于检测小目标，深层用于检测大目标。
2023-10-30 10:19:30
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原创 经典目标检测神经网络 - RCNN、SSD、YOLO
One-Stage：YOLO系列（v1-v8），SSD系列（R-SSD、DSSD、FSSD等），Retina-Net，DetectNet，SqueezeDet。Two-Stage：RCNN系列（Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN），SPPNet，R-FCN。
2023-10-28 14:43:26
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