机器学习 - 古月居

以UVTR代码为例学习基于MMDetection3D库相关代码的阅读方法

UVTR论文链接：https://arxiv.org/abs/2206.00630 UVTR论文笔记：Unifying Voxel-based Representation with Transformer for 3D Object Detection （UVTR）论文笔记 UVTR代码链接：https://github.com/dvlab-research/UVTR 看本文前建议阅读MMDe

目标检测深度学习 Python MMDetection

byzy
34 分钟前
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Machine Learning-L8-SVM：支持向量机全面解析

支持向量机（Support Vector Machine）由Cortes 和Vapnik于1995年正式发表（“Support vector networks”, Machine Learning, 20(3):273-297)，由于在二维表分类任务中显示出卓越性能，很快成为机器学习的主流技术，并在2000年掀起了统计学习的高潮。图(a)中红色和蓝色分别代表两个不同类别的数据，显然是线性可分的，

经验分享 SVM 向量机

机器学习Zero
1 天前
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文本识别之MASTER

论文： MASTER: Multi-Aspect Non-local Network for Scene Text Recognition Github：https://github.com/wenwenyu/MASTER-pytorch https://github.com/jiangxiluning/MASTER-TF 主要贡献：提出了Global Context（GC）block，Mul

人工智能深度学习 Python 计算机视觉文本识别

watersink
1 天前
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MMDetection3D简单教程：模型定义、注册与搭建

写在前面：本人正在学习MMDetection3D的过程中，可能有理解错误，欢迎指正。在MMDetection3D中，如果需要自定义模型，需要进行类的注册。该部分需要一定的python编程基础知识（类的继承以及函数修饰符@），不熟悉的可参考这篇文章。 1.从头开始定义模型先看一下官方SECOND的代码： # Copyright (c) OpenMMLab. All rights res

目标检测深度学习 Python MMDetection

byzy
1 天前
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MMDetection简单教程：Python基础知识之类的继承、函数修饰器@和*args/**kwargs

为了看懂基于MMDetection/MMDetection3D的目标检测模型代码，有必要先了解一些重要但平时不常用的python基础知识。 1.类的继承参考：Python中的init和super() - 知乎 python定义类的语句如下： class ClassName: <statements> 也可在类名后加括号，括号内写上另一个已定义类的名称表示新类继承旧类的属性和

目标检测深度学习 Python MMDetection

byzy
2 天前
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人头检测之FRN

论文：Detecting Heads using Feature Refifine Net and Cascaded Multi-scale Architecture Github：https://github.com/HCIILAB/SCUT-HEAD-Dataset-Release 针对人头这种小目标检测问题，论文提出了特征融合模块Feature Refifine Net (FRN)，以及级联

人工智能深度学习 Python 计算机视觉物体检测

watersink
2 天前
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Machine Learning-L7-最大熵模型

最大熵模型 1. 最大熵原理 2. 最大熵模型定义 3. 最大熵模型 4. 最大熵模型学习（1）转化为无约束优化问题（2）求解内部极小化问题（3）求解外部极大化问题 4. 最大熵模型与逻辑回归总结 1. 最大熵原理最大熵（Maximum Entropy）原理是概率模型学习的一个准则，认为在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型就是最好的模型，在1957年由

人工智能深度学习逻辑回归公式推导最大熵

机器学习Zero
2 天前
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MMDetection3D/3D目标检测中的边界框和坐标系介绍（含相关函数以及坐标变换的介绍）

1.准备知识参考：带你玩转 3D 检测和分割（二）：核心组件分析之坐标系和 Box - 知乎 1.1 坐标系介绍激光雷达坐标系通常定义如下左图所示，其中x指向前方，y指向左方，z指向上方。相机坐标系通常定义如上右图所示，其中x指向右方，y指向下方，z指向前方。 1.2 3D边界框的定义一般来说，对于自动驾驶目标检测任务而言，一个3D边界框可以由7个参数决定：位置（x

目标检测深度学习 Python 坐标变换 MMDetection

byzy
3 天前
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自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务：词性标注（POS Tagging）和句法分析（Syntactic Parsing）

词性标注词性是词语在句子中扮演的语法角色，也被称为词类（Part-Of-Speech，POS）。例如，表示抽象或具体事物名字（如“计算机”）的词被归为名词，而表示动作（如“打”）、状态（如“存在”）的词被归为动词。词性可为句法分析、语义理解等提供帮助。词性标注（POS Tagging）任务是指给定一个句子，输出句子中每个词相应的词性。例如，当输入句子为：他喜欢下象棋。则词性标注的

人工智能深度学习自然语言处理词性标注句法分析

von Neumann
4 天前
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手语检测识别

论文：Real-Time Sign Language Detection using Human Pose Estimation Github：https://github.com/google-research/google-research/tree/master/sign_language_detection SLRTP 2020 手语识别任务包括手语检测（Sign language

人工智能深度学习 Python 计算机视觉手语识别

watersink
5 天前
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精选自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务：语义分析（Semantic Analysis）

自然语言处理的核心任务即是让计算机“理解”自然语言所蕴含的意义，即语义（Semantic）。前文介绍的文本向量表示，可以被认为隐性地蕴含了很多语义信息。而一般意义上的语义分析指的是通过离散的符号及结构显性地表示语义。根据待表示语言单元粒度以及语义表示方法的不同，语义分析又可以被分为多种形式。从词语的粒度考虑，一个词语可能具有多种语义（词义），例如“打”，含义即可能是“攻击”（如“打人”），还可

人工智能深度学习自然语言处理应用任务

von Neumann
5 天前
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精选自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务：中文分词和子词切分

自然语言处理的一大特点是任务种类纷繁复杂，有多种划分的方式。从处理顺序的角度，可以分为底层的基础任务以及上层的应用任务。其中，基础任务往往是语言学家根据内省的方式定义的，输出的结果往往作为整个系统的一个环节或者下游任务的额外语言学特征，而并非面向普罗大众。本文和后文介绍几种常见的基础任务，包括词法分析（分词、词性标注）、句法分析和语义分析等。中文分词词（Word）是最小的能独立使用的音义结合体，

人工智能深度学习自然语言处理中文分词字词切分

von Neumann
6 天前
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video caption之S2VT

论文：Sequence to Sequence – Video to Text GitHub：GitHub - AdrianHsu/S2VT-seq2seq-video-captioning-attention: S2VT (seq2seq) video captioning with bahdanau & luong attention implementation in Tenso

人工智能深度学习 Python 计算机视觉 video caption

watersink
6 天前
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MMDetection 简单教程之配置文件（MMDetection3D也可从此开始学习）

写在前面：本人正在学习MMDetection3D的过程中，可能有理解错误，欢迎指正。参考视频链接：4小时入门深度学习+实操MMDetection 第二课官方中文文档：MMDetection 文档一、模型推断在官方github上下载所需模型（预训练模型参数文件/pth文件）及其配置文件（后面会讲配置文件的内容/py文件）。然后使用下列代码进行单张图片的推断： from mmdet im

目标检测深度学习 Python MMDetection 配置文件

byzy
6 天前
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医学图像分割之MedNeXt

论文：MedNeXt: Transformer-driven Scaling of ConvNets for Medical Image Segmentation ConvNeXt网络是一种借鉴Transformer的思想进行了改进实现的全卷积网络，其通过全卷积网络和逆向残差瓶颈单元的设计，可以实现比较大的空间感受野。本文在此基础上提出了新的可伸缩，标准化的网络结构MedNeXt。 MedNeXt

人工智能深度学习神经网络图像分割

watersink
2023-11-21 10:20
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机器学习中的数学原理——F值与交叉验证

一、F值在之前的学习中，我们已经学习了精确率Precision和召回率Recall，有没有这样一个值能够综合得考虑这两个值呢？如果只是简单地计算平均值并不算很好的方法。假设现在有两个模型，它们的精确率和召回率是这样的：模型 B 的召回率是 1.0，也就是说所有的 Positive 数据都被分类为 Positive 了，但是精确率也实在是太低了。如果将所有的数据都分类为 Positive，那么召回

人工智能学习笔记数据挖掘交叉验证

爱睡觉的咋
2023-11-21 09:49
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基于Yolov5的吸烟行为识别检测

前言上一篇《win10系统下Yolov5目标检测环境搭建（Anaconda3+Pytorch+Yolov5，CPU，无GPU）》中，介绍了win10系统下yolov5的环境搭建步骤，本篇在此环境下，实现吸烟行为识别检测。一、数据集smoke_data 1、Annotations文件夹存放labelimg标注工具生成的.xml标注文件，每一张图片对应一个xml文件 2、ImageSets/

深度学习 Python Pytorch yolov5

敲代码的雪糕
2023-11-20 09:48
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文本检测之DBNet，DBNet++

论文： DBNet：Real-time Scene Text Detection with Differentiable BinarizationReal-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization DBNet++：Real-Time Scene Text Detection with Differentiable Bi

人工智能深度学习 Python 计算机视觉文本检测

watersink
2023-11-20 09:33
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精选深度学习Pytorch框架学习之Mnist数据识别简单程序

深度学习Pytorch框架学习之Mnist数据识别简单程序代码平台notebooks #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[31]: import numpy as np from torch import nn,optim from torch.autograd import Variable from torchvision impor

目标检测深度学习 Pytorch 数据识别

墨亦淡
2023-11-20 09:28
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精选自然语言处理从入门到应用——静态词向量：全局向量词嵌入GloVe（Global Vectors for Word Representation）

分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录无论是基于神经网络语言模型还是word2vec的词向量预训练方法，本质上都是利用文本中词与词在局部上下文中的共现信息作为自监督学习信号。除此之外，另一类常用于估计词向量的方法是基于矩阵分解的方法，例如潜在语义分析（参考《自然语言处理从入门到应用——文本的表示方法》）等。这类方法首先对语料进行统计分析，并获得含有全局统计信息的“词–上下文”共现矩阵，然

人工智能深度学习自然语言处理词向量 GloVe

von Neumann
2023-11-18 10:11
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