matlab_python22的博客

诞生了 Yolo3 yolo4 yolo5 yolo6 yolo7 yolox集成的综合体。然后实现了集成和开发 便捷的实现了有关的数据集成。对于目标检测等方面具有较好的现实意义和价值。可以轻松地配置各个网络。

------------------------------------nn.rnn模型实现。#------------------------------------模型实现。#-----------------------------------训练模型。#-----------------------------------训练模型。#--------------------------------读取数据。实现循环神经网络，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、...

-------------------------------------读取数据集指定train、test文件夹。#-------------------------------------读取数据集指定train、test文件夹。#-----------------------------------读取数据（转化图片成一个尺寸）#----------------------------------自定义卷积层。#-----------------------------------进行训练。.....

w=torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,(num_inputs,1)),dtype=torch.float32)#设置参数并进行梯度跟踪。w=torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,(num_inputs,1)),dtype=torch.float32)#设置参数并进行梯度跟踪。print('现在时间=',time.strftime('%Y%m%d',time.localtime(time.time())))......

CMT((stem_conv1)Conv2d(3,16,kernel_size=(3,3),stride=(2,2),padding=(1,1))(stem_relu1)GELU()(stem_norm1)BatchNorm2d(16,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(stem_conv2)Conv2d(16,16,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1)

rotra算法可以实现当一个图像数据的时候，可以采取有关的方法。两部分的损失函数加起来，实现了损失函数的统一。比如旋转102030190度数等。进而对于不同的旋转角度获取其分类的准确率。进而咱们可以得到当两个损失函数。一个是当前的分类别的准确损失函数。一个是旋转角度带来的损失函数。进一步的，得到最后的数据结果。...