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在上一篇文章中我們介紹了如何劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，劃分好之后我們的前期準(zhǔn)備工作就已經(jīng)全部完成了，下面開始訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集吧！
前期回顧：
YOLOv5入門實(shí)踐（1）——手把手帶你環(huán)境配置搭建文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845973.html
YOLOv5入門實(shí)踐（2）——手把手教你利用labelimg標(biāo)注數(shù)據(jù)集文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845973.html
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本人從一個(gè)小白，一路走來，已能夠熟練使用YOLOv5算法來幫助自己解決一些問題，早就想分析一下自己的學(xué)習(xí)心得，一直沒有時(shí)間，最近工作暫時(shí)告一段落，今天抽空寫點(diǎn)東西，一是為自己積累一些學(xué)習(xí)筆記，二是可以為一些剛接觸YOLOv5算法的小白們提供一些參考，希望大家
在8月17日晚上， YOLOv5 官方發(fā)布了 v6.2 版本， v6.2 版本支持分類模型訓(xùn)練、驗(yàn)證、預(yù)測(cè)和導(dǎo)出； v6.2 版本的推出使得訓(xùn)練分類器模型變得超級(jí)簡(jiǎn)單！ 下一個(gè)版本 v6.3 計(jì)劃于9月發(fā)布，將為 YOLOv5 帶來官方實(shí)例分割支持，今年晚些時(shí)候?qū)l(fā)布一個(gè)主要的 v7.0 版本，更新所有3個(gè)任務(wù)
? 這兩天我將pycharm社區(qū)版換成了專業(yè)版，也順帶著把環(huán)境從CPU改成了GPU版，本篇文章也就是我個(gè)人配置過程的一個(gè)簡(jiǎn)單記錄，希望能夠幫到大家啦~ ?? ???本人YOLOv5源碼詳解系列：??
演示視頻：YOLOv5/v7添加 PyQT5 頁面 我的畢業(yè)有救了 ！嗶哩嗶哩
YOLOV7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集整個(gè)過程主要包括：環(huán)境安裝----制作數(shù)據(jù)集----參數(shù)修改----模型測(cè)試----模型推理 labelme標(biāo)注的數(shù)據(jù)格式是VOC，而YOLOv7能夠直接使用的是YOLO格式的數(shù)據(jù)，因此下面將介紹如何將自己的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成可以直接讓YOLOv7進(jìn)行使用。 1. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 在data目錄下新建
隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，電力系統(tǒng)的投資與建設(shè)也日益加速。在電力系統(tǒng)中，輸電線路作為電能傳輸?shù)妮d體，是最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一。而絕緣子作為輸電環(huán)節(jié)中的重要設(shè)備，在支撐固定導(dǎo)線，保障絕緣距離的方面有著重要作用。大多數(shù)高壓輸電線路主要架設(shè)在非城市內(nèi)地
首先我們要先了解深度學(xué)習(xí)的概念和AI計(jì)算框架的角色（ https://zhuanlan.zhihu.com/p/463019160 ），本篇文章將演示怎么利用MindSpore來訓(xùn)練一個(gè)AI模型。和上一章的場(chǎng)景一致，我們要訓(xùn)練的模型是用來對(duì)手寫數(shù)字圖片進(jìn)行分類的LeNet5模型 請(qǐng)參考（ http://yann.lecun.com/exdb/lenet/ ）。 圖1 M
使用Transformer進(jìn)行語義分割的簡(jiǎn)單高效設(shè)計(jì)。 將 Transformer 與輕量級(jí)多層感知 (MLP) 解碼器相結(jié)合，表現(xiàn)SOTA！性能優(yōu)于SETR、Auto-Deeplab和OCRNet等網(wǎng)絡(luò) 相比于ViT，Swin Transfomer計(jì)算復(fù)雜度大幅度降低，具有輸入圖像大小線性計(jì)算復(fù)雜度。Swin Transformer隨著深度加深，逐漸合并圖像塊來
常見的DDD實(shí)現(xiàn)架構(gòu)有很多種，如經(jīng)典四層架構(gòu)、六邊形（適配器端口）架構(gòu)、整潔架構(gòu)（Clean Architecture）、CQRS架構(gòu)等。架構(gòu)無優(yōu)劣高下之分，只要熟練掌握就都是合適的架構(gòu)。本文不會(huì)逐個(gè)去講解這些架構(gòu)，感興趣的讀者可以自行去了解。 本文將帶領(lǐng)大家從日常的三層架構(gòu)
VAE（Variational Autoencoder）變分自編碼器是一種使用變分推理的自編碼器，其主要用于生成模型。 VAE 的編碼器是模型的一部分，用于將輸入數(shù)據(jù)壓縮成潛在表示，即編碼。 VAE 編碼器包括兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)：一個(gè)是推斷網(wǎng)絡(luò)，另一個(gè)是生成網(wǎng)絡(luò)。推斷網(wǎng)絡(luò)輸入原始輸入數(shù)據(jù)，并輸出兩
