张士玉小黑屋

在我的本科毕业论文中，我使用了Yolov5，并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改，例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3或者比Yolov5s更好的（存疑，没有跑过大数据集，可自己实验）Yolov5-EfficientNet。首先在修改之前，先看Yolov5的网络结构。整体看起来很复杂，但是不用慌张，本篇文章的主要修改处Backbone（特征提取网络）可以抽象为只有三部分，也就是只需要修改这一处地方即可。然后了解我们需要修改的代码。需要修改代码主要集中在yolov5的model文件夹下。yaml主要是修改代码后相对应的配置文件。common.py中添加新的模块，yolo.py中则是让模型能够支持读取相应的配置文件。前情介绍完毕。下面正式开始进行模型修改

YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制CBAM注意力机制代码在commen.py中添加CBAM模块在yolo.py中添加CBAM模块名在cfg文件中添加CBAM信息因为项目需要，尝试在yolov7上加入CBAM注意力机制，看看能不能提升点性能。之前有在yolov5上添加CBAM的经验，所以直接把yolov5中的CBAM搬过来，废话不多说，直接看代码吧！CBAM注意力机制首先，介绍一下CBAM注意力机制：论文来源：https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdfConvolutionalBlockAttentionModule(CBAM)由两个模块构成，分别为通道注意力（CAM）和空间注意力模块（SAM），CAM可以使网络关注图像的前景，使网

中国史之【祖甲改制】：祖甲，商朝第25位国王。祖甲即位后，建立了完备的周祭制度，在王位继承问题上，改变兄终弟及制，开始完全采用父死子继制。-来源：全历史APP（心急的同学可以直接跳到第二节安装的介绍）俗话说：“好记性不如烂笔头”，多写写多记记，总不会错。多一些不为什么的坚持，少一些功利主义的追求。上期python系列的笔记已经分享完毕。这期，我们打算切入正题——计算机视觉。有的同学学习CV，都是直接从深度学习开始。当然，目前基本做CV的都是用深度，但是传统的数字图像处理是非常值得学习的，有助于更好理解图像更底层的逻辑。但是，学数字图像处理，也不需要学得非常深入，我觉得以了解和知道相关知识点为主，确实用到的时候，具体再深究。这里推荐两种方式，一是matlab图像处理工具包，二是o

B站视频教程https://www.bilibili.com/video/BV113411J7nk?p=1Github仓库地址https://github.com/Monday-Leo/Yolov5_Tensorrt_Win10项目简介基于Tensorrt加速Yolov56.0支持Windows10支持Python/C++环境说明Tensorrt8.2.1.8Cuda10.2Cudnn8.2.1(特别注意需安装两个cuda10.2补丁)Opencv3.4.6Cmake3.17.1VS2017GTX1650运行案例(Windows)从yolov5releasev6.0下载.pt模型，这里以yolov5s.pt为例。下载yolov56.0源代码和本仓库代码

前言最近在B站上看到一个漂亮的仙女姐姐跳舞视频，循环看了亿遍又亿遍，久久不能离开！看着仙紫小姐姐的蹦迪视频，除了一键三连还能做什么？突发奇想，能不能把小仙女的蹦迪视频转成代码舞呢？说干就干，今天就手把手教大家如何把跳舞视频转成代码舞，跟着仙女姐姐一起蹦起来~视频来源：【紫颜】见过仙女蹦迪吗【千盏】直接跳到文末获取粉丝专属福利。一、核心功能设计总体来说，我们需要分为以下几步完成：从B站上把小姐姐的视频下载下来对视频进行截取GIF，把截取的GIF进行ASCII字符转换把转换的字符gif根据每一帧的顺序重命名排序将排序后的帧gif转换为图片将字符图片合并成视频视频添加背景音乐二、实现步骤1.下载视频首先我们需要准备工作，安装you-get用来下载视频。pipinsta

引言最近硅星人多次报道过AI图片生成技术，提到过DALL·E、Midjourney、DALL·Emini（现用名Craiyon）、Imagen、TikTokAI绿幕等知名产品。实际上，StableDiffusion有着强大的生成能力和广泛的使用可能性，模型可以直接在消费级显卡上运行，生成速度也相当之快。而其免费开放的本质，更是能够让AI图片生成模型不再作为少数业内人士的玩物。在强者如云、巨头纷纷入局的AI图片生成领域，StableDiffusion背后的“神秘”机构StabilityAI，也像是“世外高僧”一般的存在。它的创始人没有那么出名，创办故事和融资细节也不是公开信息。再加上免费开源StableDiffusion的慈善行为，更让人增加了对这

《用于低分辨率图像和小物体的新CNN模块》《NoMoreStridedConvolutionsorPooling:ANewCNNBuildingBlockforLow-ResolutionImagesandSmallObjects》2022年8月7日发表在ECMLPKDD2022论文集上的最新paper作者：来自于Missouri大学的RajaSunkaraandTieLuo论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.03641v1项目地址：https://github.com/labsaint/spd-conv文章目录《用于低分辨率图像和小物体的新CNN模块》1摘要精读2SPD-Conv

学习时间：2022.04.10~2022.04.12文章目录3.卷积神经网络CNN3.1卷积神经网络的概念3.1.1什么是CNN？3.1.2为什么要用CNN？3.1.3人类的视觉原理3.2CNN的基本原理3.2.1主要结构3.2.2卷积层（Convolutionlayer）1.卷积运算2.卷积的三种模式3.卷积的本质3.2.3池化层（Poolinglayer）3.2.4激活层3.2.5光栅化3.2.6全连接层3.2.7反向传播3.2.8CNN的特点1.局部连接/连接剪枝/稀疏连接（SparseConnectivity）2.权值共享/参数共享（ParametersSharing）3.感受野（ReceptiveField）—

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