本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括数据集的准备，卷积神经网络的搭建，训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行，根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手，也可以用到项目当中。代码精炼，容易修改进行二次完善和开发。

中文多模态医学大模型智能分析X光片，实现影像诊断，完成医生问诊多轮对话

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

2017-2018年国科大计算机视觉期末考试（董秋雷）

网上大部分cityscapes转VOC的代码都不完整，所以写了这个完整转换VOC格式的脚本 注意事项： cityscapes_root需要自行修改，应设为leftImg8bit_trainvaltest和gtFine_trainvaltest所在的目录。 由于cityscapes的中并不包含VOC中的truncated和difficult信息，所以将所有object中truncated和difficult的值都设为0。 cityscapes数据集，通常将val作为test集用于验证性能，因为官方没有放出test集的标注，目的是防止有人用test集训练，在网站上刷分。

zootracer软件+使用教程+环境配置教程

包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式 包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式

人工智能和基于机器学习的机器人计算机视觉

深度学习+Alex图像分类数据集+猫狗分类： 一共有两类：猫、狗： 数量的话分别在12500张 关于模型训练详细教程可以看我的博客：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=129293973

UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。 数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。 UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。 该数据集包含的是原始图片，不包括注释 参考： D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: