### 深度学习与PyTorch：逐步指南 #### 一、概述 《Godoy -- Deep Learning with PyTorch Step-by-Step -- 2022》是一本旨在为初学者提供深入理解和掌握深度学习及其在PyTorch框架中的应用的书籍。作者Daniel Voigt Godoy以其丰富的经验和清晰的讲解方式，引导读者从零开始逐步了解并实践深度学习项目。本书自2021年首次发布以来，已经经历了多次修订，最新版本为2022年的v1.1.1。 #### 二、版权与免责声明 该书版权所有者为Daniel Voigt Godoy，并明确指出所有权利均受法律保护。书中所包含的信息和指导都是基于作者的最佳努力而提供的。然而，无论直接还是间接地，因使用或应用本书内容而导致的任何损失、损害、责任或费用，作者均不承担任何责任。此外，如果读者使用了书中提及的技术（如代码样本）涉及开源许可或其他知识产权问题，则需自行确保其使用符合相关许可和权利规定。 #### 三、内容简介 本书主要分为以下几个部分： 1. **序言**：介绍编写本书的目的和背景，以及读者群体定位。 2. **基础概念**：包括深度学习的基础知识，如神经网络的基本原理、激活函数、损失函数等。 3. **PyTorch入门**：介绍如何安装和设置PyTorch环境，以及PyTorch的基础操作和数据处理方法。 4. **实战项目**：通过一系列具体的案例来演示如何使用PyTorch构建和训练深度学习模型。这些案例涵盖了图像分类、自然语言处理等多个领域。 5. **高级主题**：探讨深度学习领域的前沿技术和高级技巧，如迁移学习、生成对抗网络（GANs）、注意力机制等。 6. **附录**：提供了一些有用的资源链接和参考文献，帮助读者进一步扩展知识面。 #### 四、目标读者 本书特别适合对深度学习感兴趣的初学者阅读。无论是计算机科学专业学生还是希望转行进入人工智能领域的职场人士，都能从这本书中获得有价值的信息和技术指导。对于有一定编程基础但对深度学习不太熟悉的读者来说，本书也能提供一个循序渐进的学习路径。 #### 五、特色与价值 1. **循序渐进的学习路径**：本书按照难度递增的方式组织内容，帮助读者从基础知识入手，逐渐过渡到更复杂的项目。 2. **丰富的实战案例**：书中提供了大量实际案例，让读者能够在实践中加深理解，并学会如何解决实际问题。 3. **清晰易懂的解释**：作者通过简洁明了的语言和详尽的示例代码，使得复杂概念变得容易理解。 4. **持续更新**：随着深度学习技术的发展，本书也不断进行修订和更新，确保内容始终紧跟技术前沿。 #### 六、总结 《Godoy -- Deep Learning with PyTorch Step-by-Step -- 2022》是一本适合初学者的优秀深度学习教程，不仅覆盖了深度学习的基础理论，还提供了丰富的实战案例。通过本书的学习，读者可以系统地掌握使用PyTorch进行深度学习项目的方法，为进一步探索人工智能领域打下坚实的基础。

马泽维兹 一个简单的交互式可视化工具，用于选择寻路算法。 用香草JavaScript编写。 包括加权算法（Dijkstra，A *）和非加权算法（BFS，DFS）。 这些是通过最小堆，堆栈和队列的组合来实现的。 控制项 单击并拖动任何空的图块以设置墙或权重。 单击并拖动开始/结束节点以重新放置它们。 选择一种算法或通过其下拉菜单调整其速度 使用颜色切换调整性能影响

Matlab武动乾坤上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms.2014剑桥大学教材

Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning By 作者: E. R. Davies ISBN-10 书号: 012809284X ISBN-13 书号: 9780128092842 Edition 版本: 5 出版日期: 2017-11-29 pages 页数: (900 ) Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning (previously entitled Computer and Machine Vision) clearly and systematically presents the basic methodology of computer vision, covering the essential elements of the theory while emphasizing algorithmic and practical design constraints. This fully revised fifth edition has brought in more of the concepts and applications of computer vision, making it a very comprehensive and up-to-date text suitable for undergraduate and graduate students, researchers and R&D engineers working in this vibrant subject. Three new chapters on Machine Learning emphasise the way the subject has been developing; Two chapters cover Basic Classification Concepts and Probabilistic Models; and the The third covers the principles of Deep Learning Networks and shows their impact on computer vision, reflected in a new chapter Face Detection and Recognition. A new chapter on Object Segmentation and Shape Models reflects the methodology of machine learning and gives practical demonstrations of its application. In-depth discussions have been included on geometric transformations, the EM algorithm, boosting, semantic segmentation, face frontalisation, RNNs and other key topics. Examples and applications―including the location of biscuits, foreign bodies, faces, eyes, road lanes, surveillance, vehicles and pedestrians―give the ‘ins and outs’ of developing real-world vision systems, showing the realities of practical implementation. Necessary mathematics and essential theory are made approachable by careful explanations and well-illustrated examples. The ‘recent developments’ sections included in each chapter aim to bring students and practitioners up to date with this fast-moving subject. Tailored programming examples―code, methods, illustrations, tasks, hints and solutions (mainly involving MATLAB and C++)

高斯过程机器学习方面的专著,英文版. have fine and enjoy it

随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域的应用变得越来越广泛。其中，halcon作为一款功能强大的机器视觉软件，其提供的深度学习工具可以帮助用户进行图像标注和模型训练。而YOLO（You Only Look Once）作为一种高效的目标检测算法，以其速度快、准确率高的特点受到了广泛的关注。本文将介绍如何将halcon深度学习工具的标注数据转换成YOLO可以使用的格式，以便直接用于训练，进而提升图像识别与检测的效率和精度。 了解halcon的深度学习工具对于数据标注的支持是非常必要的。halcon的标注数据通常是存储为.hdict格式的文件，这种文件包含了图像数据及其对应的标注信息。为了将这些数据转换为YOLO训练所需的格式，halcon提供了相关的代码实现，即Trans_Halcon_to_python.hdev，该脚本能够解析.hdict文件，并将其转换为YOLO所支持的数据格式。 在转换过程中，halcon代码需要处理不同类型的图像任务，比如语义分割、实例分割等。语义分割是对图像中的每个像素进行分类，而实例分割则是在语义分割的基础上进一步区分同一类别的不同实例。在本次数据转换中，提供了多个具有代表性的深度学习任务实例文件，如针对pill bags（药片袋）和screws（螺丝）的目标检测与定位（Object Detection）任务，以及对水果进行分类（Classification）和对药片袋进行实例分割（Instance Segmentation）的案例。 这些.hdict文件包含了训练模型所需的关键信息，例如特征点的坐标、类别标签、目标区域的形状和尺寸等。转换代码的作用是读取这些信息，并将其转换为YOLO训练框架可以识别的标注格式。通常，YOLO使用一种特定的文本格式来表示目标的边界框和类别信息，格式通常为文本文件，每行对应一个目标，包含五个值：类别索引、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度、高度。 转换后的数据将包括：训练图像文件、标注信息文件和配置文件（如coco128）。其中，coco128是指使用COCO数据集格式转换得到的128×128分辨率的图像，这有助于在数据转换过程中维持数据的统一性和标准化。 转换后的数据可以直接用于YOLO模型的训练。用户可以按照YOLO的训练流程，设置好网络架构、损失函数、优化算法等参数，然后进行模型的训练。值得注意的是，在进行数据转换时，还需考虑数据集的划分，即将数据集分为训练集、验证集和测试集，以保证训练出的模型具有良好的泛化能力。 此外，针对不同的深度学习任务类型，转换代码可能需要做出相应的调整。例如，对于语义分割任务，每个像素点的类别标签都需要转换为YOLO的标注格式；而对于实例分割任务，则需要识别出每个独立实例的轮廓，并转换为相应的边界框信息。 将halcon深度学习工具标注的数据转换为YOLO训练格式，是深度学习图像处理中的一个重要环节。这一过程不仅涉及到了数据格式的转换，还包括了对不同图像任务处理策略的理解。通过合理的转换，可以有效地利用halcon在视觉数据处理方面的优势，结合YOLO在目标检测领域的高效性能，从而提高模型训练的效率和目标识别的准确性。

嗨，大家好，这个资料库包含脚本的源代码，用于检测视频/摄像机框架中的汽车，然后在它们周围绘制矩形框。 用于检测汽车和边界框坐标的ML算法是一种预训练的级联模型。 全文在哪里？ 该项目的完整文章最初发布在上，文章标题 入门 首先，我们必须克隆项目存储库或下载项目zip，然后将其解压缩。 git clone https://github.com/Kalebu/Real-time-Vehicle-Dection-Python cd Real-time-Vehicle-Dection-Python Real-time-Vehicle-Dection-Python - > 依存关系 现在，一旦我们在本地目录中有了项目存储库，现在就可以安装运行脚本所需的依赖项 pip install opencv-python 范例影片 我们在该项目中使用的示例视频是 ，它将在您下载或克隆存储库时出现，以加载具

计算机视觉注释工具（CVAT） CVAT是用于计算机视觉的免费，在线，交互式视频和图像注释工具。 我们的团队正在使用它来注释数百万个具有不同属性的对象。 许多UI和UX决策都是基于专业数据注释团队的反馈。 在线尝试 。 文献资料 截屏 支持的注释格式 单击“上传注释”和“转储注释”按钮后，可以选择格式。 数据集框架允许通过其命令行工具和Python库进行其他数据集转换。 有关支持的格式的更多信息，请参阅。 注释格式 进口 出口 X X X X X X X 分割蒙版 X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 深度学习无服务器功能，用于自动标记 名称 类型 框架 中央处理器 显卡 互动者 OpenVINO X 探测器 OpenVINO X 探测器 OpenVINO X 探测器

多值神经元的CR-梯度学习算法的收敛性，徐东坡，梁爽，基于CR微分理论,我们提出一个CR梯度学习算法用于训练多值神经元模型。在训练样本是$k$-可分的条件下,我们证明了所提出的新学习算法�