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原创 CV计算机视觉的数据增强方法：使用albumentations库批量数据增强，同时实现了坐标变换
CV算法、计算机视觉数据增强albumentation批量处理代码
2024-07-24 14:58:27
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原创 Vision Transformer（ViT）一种将Transformer架构应用于计算机视觉领域的模型
Vision Transformer（ViT）是一种将Transformer架构应用于计算机视觉领域的模型，它通过自注意力机制处理图像数据，与传统的卷积神经网络（CNN）相比，ViT能够更好地捕捉全局依赖关系。它将图像切分为多个固定大小的图像块（patches），每个图像块通过线性嵌入到固定大小的向量中，类似于自然语言处理中的单词嵌入。Patch Embeddings：将图像分割成固定大小的图像块，并将每个图像块展平为一维向量，然后通过线性变换转换为嵌入向量。
2024-08-18 22:37:36
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原创 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）
CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）一种多模态学习框架
2024-08-12 08:18:17
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原创 神经网络中的评价指标：混淆矩阵、Acc, Precision, Recall, F1分数、mAP@0.5与mAP@0.5:0.95的含义
神经网络中的评价指标：混淆矩阵、Acc, Precision, Recall, AP, mAP、mAP@0.5与mAP@0.5:0.95的含义
2024-08-07 15:46:04
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1原创 纪念贴，CSDN人工智能算法技术贴内容输出10天左右，竟然上了内容榜~~~
今天打开CSDN突然发现自己入选了《人工智能领域内容榜》第28名。现在基本分享的都是一些基础的深度学习概念，就当知识点复习啦，如果大家喜欢的话多支持呀~~~
2024-08-03 23:05:54
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原创 支持向量机SVM（Support Vector Machine）
首先，将文本中的单词转换成特征向量，例如使用TF-IDF（词频-逆文本频率）来表示每个单词的重要性。训练完成后，可以将新的文本输入到SVM中，根据SVM的输出判断文本所属的类别。最后，我们使用predict()方法预测新的样本所属的类别，并使用predict_proba()方法计算样本属于各类别的概率。通过提取图像的特征向量，并将其作为SVM的输入，可以训练一个分类器来识别人脸。训练完成后，可以将新的图像输入到SVM中，并根据SVM的输出进行分类，判断图像中是否存在人脸。
2024-08-03 15:07:22
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原创 机器学习中的线性回归、逻辑回归（分类）和聚类问题的概念、原理和特点，三种问题的区别是什么？
机器学习中的线性回归、逻辑回归（分类）和聚类问题的概念、原理和特点，三种问题的区别是什么？
2024-08-03 01:15:58
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原创 深度学习中归一化的方法
它通过减去均值，再除以标准差，将每个组的特征维度转化为均值为0，标准差为1的分布。深度学习中常用的归一化方法有：最大最小归一化（Min-Max Scaling）、Z-score归一化（Standardization）、小数定标归一化（Decimal Scaling）、批量归一化（Batch Normalization，BN）、层归一化（Layer Normalization，LN）、实例归一化（Instance Normalization，IN）和组归一化（Group Normalization，GN）。
2024-08-02 03:19:04
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空空如也
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