内容概要：本文介绍了名为BEVFormer的一种新框架，其特点是在三维视觉感知任务中，特别是多相机图像的三维检测和地图分割，能够从多个摄像头输入中生成鸟瞰图（BEV）特征。BEVFormer充分利用空间和时间信息，通过网格状的BEV查询向量与跨相机视野及历史信息进行交互，并设计了专门的注意力模块，实现了高效的任务性能，特别是在nuScenes测试集上的表现超越了现有技术水平。 适合人群：从事自动驾驶、机器视觉研究的专业人士，以及对基于多传感器融合技术感兴趣的学者。 使用场景及目标：主要用于改善自动驾驶系统中的周围环境感知能力，尤其在低能见度条件下的目标速度估计和遮挡目标检测等方面展现出优势。该方法旨在为自动驾驶中的感知任务提供更精准的数据支持，提高驾驶安全性。 其他说明：本文提出的技术不仅有助于学术界的理论研究，在工业界也有广泛应用前景，比如高级辅助驾驶系统的开发、智能交通系统的建设等。

半自动图像分割标注 用点击与边框做为SAM的提示 手动标注 按住左键拖动鼠标，像绘图一样标注多边形 （每隔0.15 s 一个点） 标注调整 多边形调整 删除点或者调整多边形的遮挡关系 多边形可视化 预览语义分割/实例分割的掩膜 标注导出 支持的转换格式 ISAT标注导出为MSCOCO、 YOLO、 LabelMe及VOC (包含 XML)格式 界面语言切换 软件提供了中文与英文两种界面，可以随时切换。

数据集是一个大规模的虹膜图像数据集，由中国科学院自动化研究所（CASIA）创建。该数据集包含来自 1000 名受试者的 20000 幅虹膜图像，每名受试者提供 20 幅图像。这些图像使用IKEMB-100 双眼虹膜相机采集，分辨率为 640×480 像素。数据集的特点：规模大：包含 1000 名受试者的虹膜图像，是首个公开的千人级虹膜数据集。图像质量高：使用先进的 IKEMB-100 相机采集，图像清晰，适合用于虹膜特征提取。多样性丰富：图像中存在多种类内变化，如眼镜佩戴、镜面反射等，增加了数据集的复杂性和实用性。虹膜识别算法研究：可用于开发和验证虹膜识别算法，包括图像预处理、特征提取、特征匹配等。分类与索引方法开发：适合用于研究虹膜特征的独特性，开发新的分类和索引方法。机器学习与深度学习：为深度学习模型（如卷积神经网络）提供丰富的训练数据，提升模型的准确性和鲁棒性。数据集为虹膜识别研究提供了宝贵的资源，帮助研究者深入探究虹膜特征的独特性和多样性，推动虹膜识别技术在生物特征识别领域的应用和发展。

内容概要：本文详细介绍了UResNet模型的构建与实现。UResNet是一种结合了ResNet和UNet结构的深度学习模型，主要用于图像分割任务。该模型由多个模块组成，包括上采样模块（Up）、基础块（BasicBlock）、瓶颈块（BottleNeck）、VGG块（VGGBlock）以及可选的膨胀大核注意力模块（DLKA）。DLKA模块通过大核分支、小核分支和通道注意力机制来增强特征表示能力。UResNet的主干部分采用ResNet风格的残差连接，并在编码器-解码器架构中引入跳跃连接，从而有效融合多尺度信息。最后通过卷积层输出分类结果。; 适合人群：具备一定深度学习基础，特别是对卷积神经网络有一定了解的研发人员或学生。; 使用场景及目标：①研究和开发医学影像、遥感图像等领域的图像分割应用；②探索基于ResNet和UNet架构改进的新型网络设计；③理解DLKA模块的工作原理及其在提升模型性能方面的作用。; 阅读建议：由于该模型涉及较多的PyTorch代码实现细节，建议读者首先熟悉PyTorch框架的基本用法，同时关注各组件的功能及其之间的联系，在实践中逐步掌握整个网络的设计思路。此外，对于DLKA模块的理解可以帮助读者更好地优化模型性能。

deep learning 中文版 ，带书签

深度学习是人工智能领域的一个核心分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，让计算机能够从大量数据中自动学习特征并进行预测。这份“深度学习 中文版”来源于github，是英文原版Deep Learning的中文翻译，为中文读者提供了便捷的学习资源。 深度学习的基本构成包括神经网络、损失函数、优化算法和激活函数等。神经网络是由多层节点（或称为神经元）组成的计算模型，每层神经元之间通过权重连接。这些节点模仿大脑神经元的工作方式，接收输入信号，经过处理后产生输出。在深度学习中，网络通常包含多个隐藏层，这些层可以逐层提取数据的抽象特征。 损失函数是衡量模型预测结果与真实结果之间差距的指标，常见的有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。优化算法如梯度下降、随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、Adam等，用于调整网络中的权重参数，最小化损失函数，使模型预测更接近实际。 深度学习的应用广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理（NLP）、推荐系统等。在图像识别中，卷积神经网络（CNN）因其对图像特征的高效提取能力而被广泛应用；在语音识别中，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）能够处理序列数据，适合语音的时序特性；在NLP领域，Transformer模型通过自注意力机制革新了语言模型的设计。 在实际应用中，深度学习的训练过程往往需要大量的标注数据和计算资源。GPU的并行计算能力极大地加速了神经网络的训练，使得深度学习得以快速发展。同时，模型的预训练和迁移学习策略也降低了对大量标注数据的依赖，通过在大规模无标注数据上预训练模型，然后在特定任务上进行微调，可以取得良好的效果。 GitHub作为一个开源社区，提供了许多深度学习项目、框架和库，例如TensorFlow、PyTorch、Keras等，便于开发者学习和实践。这份“深度学习 中文版”PDF文档，无疑是中文学习者了解和掌握深度学习理论和技术的重要资源。通过阅读和实践，可以深入理解深度学习的原理，并应用于实际项目中，推动人工智能技术的进步。

基于python的深度学习的人脸识别，识别率非常高，是一个国外友人写的，识别率非诚高

内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现的时空Transformer网络用于隧道交通运行风险动态辨识的项目实例，涵盖模型描述及示例代码。项目旨在提升隧道交通风险辨识的准确性、及时预警与动态调整交通管理策略、优化隧道应急响应能力、推动隧道智能化交通管理的发展等。面对隧道内数据获取、大规模时空数据处理、模型泛化能力、多源数据融合、实时性要求、安全性与隐私保护、系统可扩展性等挑战，项目通过多源数据融合、高效的计算框架与并行处理技术、数据隐私保护与安全性设计等手段解决。项目特点包括基于时空Transformer网络的动态辨识方法、多源数据融合与深度学习模型结合、高效的计算框架与并行处理技术、数据隐私保护与安全性设计、模块化设计与系统可扩展性、高度智能化的交通管理决策支持、跨行业的应用潜力。; 适合人群：对智能交通管理系统感兴趣的科研人员、工程师和技术开发者。; 使用场景及目标：①隧道交通管理中实时监控和分析隧道内的交通状况，及时识别潜在的交通风险；②城市交通安全管理中通过多源数据的实时分析，有效识别潜在的风险并提前采取预防措施；③应急响应与事故处理中实时分析现场数据，迅速识别事故类型与规模，帮助应急处理部门制定科学的处置策略；④智能物流与运输管理中实时分析道路运输中的交通风险，优化运输路径，提升运输安全性和效率。; 阅读建议：本文详细描述了基于时空Transformer网络的隧道交通运行风险动态辨识方法的实现过程，不仅包括模型架构和算法原理，还提供了MATLAB代码示例。读者应结合实际应用场景，理解各个模块的功能和实现细节，并通过代码实践加深对模型的理解和掌握。

labelImg是一款在深度学习领域广泛使用的图像标注工具，专为机器学习和深度学习训练数据的准备而设计。通过使用labelImg，研究人员和开发者能够为计算机视觉项目创建精确的标注文件，这些文件对于训练目标检测和图像识别模型至关重要。特别是，labelImg提供了直观的图形用户界面，使得操作者可以方便地对图像中的对象进行边界框标注，标注结果通常用于生成XML文件，这些XML文件记录了标注的详细信息，如边界框的位置、类别等。 在深度学习中，准确的标注数据是模型训练成功的关键因素之一。通过labelImg创建的标注数据能够被多种深度学习框架所使用，如TensorFlow、PyTorch等，这是因为它生成的是通用的标注格式。深度学习模型通常需要大量的标注数据以提高其泛化能力和准确性，而labelImg能够帮助用户高效地完成这一过程。 labelImg的使用流程一般包括导入图像、绘制边界框、为每个对象指定类别标签、保存标注结果等步骤。此外，labelImg支持热键操作，提高了标注的效率。例如，用户可以通过快捷键快速地绘制边界框，并对框中的对象进行分类标注。这种灵活性使得labelImg成为机器视觉和深度学习领域的热门工具。 在深度学习的实际应用中，目标检测模型如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）和 Faster R-CNN等都依赖于高质量的标注数据。labelImg可以帮助用户快速生成这些模型所需的训练集，从而加速模型的训练和部署。 值得注意的是，尽管labelImg作为一个工具极大地方便了数据标注的过程，但高质量的标注工作仍然需要专业知识和细致的工作态度。标注人员需要对所标注的图像内容有充分的理解，确保标注的准确性和一致性。因此，labelImg通常需要配合专业的标注指南和质量控制流程一起使用，以确保标注数据的质量。 由于深度学习技术的快速发展，labelImg也在不断地更新和优化，以适应新的需求和挑战。例如，随着人工智能标注技术的出现，labelImg也在探索集成这些技术，以减轻人工标注的压力并提高效率。但无论技术如何进步，labelImg在深度学习领域作为基础工具的地位仍然稳固，它为深度学习的研究和应用提供了坚实的数据基础。 分割线

### 动手学深度学习——基础篇 #### 目录概览与背景介绍 《动手学深度学习》是一本旨在帮助读者从理论到实践全面掌握深度学习技术的教材。本书覆盖了深度学习的基础知识、核心算法及实际应用案例。特别地，通过本章节的摘录可以看到，作者们着重于讲解数据操作、数据预处理以及线性代数等基础知识，这些是进行深度学习项目不可或缺的部分。 #### 数据操作 **入门：** - **数组创建：**在深度学习中，我们经常需要处理多维数组（张量）。了解如何在Python中使用`NumPy`或深度学习框架如`PyTorch`和`TensorFlow`创建基本的数组结构至关重要。 - **数据类型：**了解不同数据类型（如整型、浮点型）及其在计算中的意义。 **运算符：** - **算术运算：**加减乘除等基本运算。 - **比较运算：**用于判断两个数组元素之间的关系。 - **逻辑运算：**如与、或、非等，用于复合条件的判断。 **广播机制：** - **定义：**广播机制允许我们在不同形状的数组之间执行算术运算。例如，可以将一个形状为`(1, 2)`的数组与一个形状为`(3, 1)`的数组相加，得到一个形状为`(3, 2)`的结果数组。 - **应用场景：**在深度学习中，广播常被用于权重更新等场景，使得模型训练更加高效。 **索引和切片：** - **索引：**获取特定位置的元素。 - **切片：**选取连续的一段元素，支持多维度的选取方式。 - **高级索引：**使用布尔数组或整数数组进行复杂索引操作。 **节省内存：** - **视图：**不复制原始数据，而是提供对原数据的不同视角，有效减少内存占用。 - **转置：**改变数组的轴序，但不会增加额外内存负担。 **转换为其他Python对象：** - **列表：**将数组转换为Python列表，方便进一步的数据处理。 - **字典：**当数据需要按照键值对形式存储时，可以考虑将特定数组转换成字典。 #### 数据预处理 **读取数据集：** - **文件格式：**常见的数据集格式包括CSV、JSON等，了解如何读取这些格式对于处理实际数据至关重要。 - **库选择：**利用Python库如`pandas`来高效读取和解析数据集。 **处理缺失值：** - **缺失值识别：**使用特定的函数或方法识别数据集中的缺失值。 - **填充策略：**采用插值、均值/中位数填充等方式处理缺失值，避免数据偏差。 **转换为张量格式：** - **定义：**将数据转换为张量格式，便于后续的深度学习模型处理。 - **库支持：**多数深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）提供了内置函数来实现这一转换过程。 #### 线性代数 **标量、向量、矩阵与张量：** - **标量：**单一数值，没有方向。 - **向量：**一组按顺序排列的数值，可以视为具有方向的线段。 - **矩阵：**由行和列组成的二维数组，常用于表示线性变换。 - **张量：**多维数组，可以视为矩阵的推广。 **张量算法的基本性质：** - **张量加法：**与向量、矩阵加法相似，对应位置的元素相加。 - **张量乘法：**包括点积、外积等多种形式。 - **转置：**交换张量的维度，对于多维张量来说尤为重要。 **降维：** - **定义：**减少数据的维度，以便更容易地进行可视化或简化计算。 - **常用方法：**主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等。 **点积（Dot Product）：** - **定义：**两个向量的对应元素乘积之和。 - **应用场景：**计算向量之间的夹角余弦值，评估向量相似度。 **矩阵-向量积：** - **定义：**矩阵的每一行与向量对应元素相乘再求和。 - **应用场景：**在神经网络中用于计算层间传递的信号。 **矩阵-矩阵乘法：** - **定义：**矩阵乘法是矩阵间的一种组合运算，涉及到行列间的点积计算。 - **应用场景：**广泛应用于机器学习模型中，如线性回归、神经网络等。 通过对上述知识点的学习，读者不仅可以获得坚实的数学基础，还能更好地理解和应用深度学习技术。这本教材通过丰富的实例和详尽的解释，为初学者提供了很好的学习路径。