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CLIP模型原理与代码实现详解

大模型

CLIP模型原理与代码实现详解

文章目录 * * * * * 前言 目前,大模型十分活跃,openai公司呈现GPT系列,特别是Chat-GPT给人深刻印象,意识到大模型厉害之处,随后推出GPT4模型,更是将大模型进一步推到一个高度,并将多模态融合技术留下深刻印象,同时,学者也对多模态融合技术研究呈现百花齐放之势。然而,多模态模型大多以CLIP所提方法或思路实现多模态融合。为此,本文将重新回顾CLIP论文相关理论,也重点梳理其源码,并附其代码供读者参考(本文会涉及VIT与BERT代码解读)。 提示:代码环境安装、重点部分代码解释(如:image encode(VIT),text encode(BERT)等) 论文地址: 官网源代码: 我的代码: 名称为:CLIP模型.zip 提取码:r63z 一、CLIP模型原理 1.背景介绍 CLIP算是在跨模态训练无监督中的开创性工作,作者提到早在2017年之后就陆续有工作提出和本文类似的想法,但数据量太少,而无好结果。本文收集4亿数据的大数据集,才得到很好的效果。这种现象最近好像在机器学习领域越来越突出。本文采用对比方式,

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DETR原理与代码超详细解读

算法

DETR原理与代码超详细解读

文章目录 * * * * * * * * * * * 前言 本文阐明DETR论文相关原理与源码解读,其中本文将花费大量笔墨解读源码,我将从数据准备到数据加工,到CNN特征提取,到transform编解码,到解码二分匹配,到端到端设计Loss,也简要说明DETR推理过程。本文是一篇极少涵盖DETR全部内容,重点结合代码运行过程,使本文有大量内容,初步计算,文字与代码共约5万字左右,实现DETR模型完整代码解读。最重要,本篇文章与大多博客有些区别,我是将DETR所有内容,并包含细节(如:可学习query 二分匹配等)也做了解读,并非其它博客要么解读一部分LOSS或二分匹配,甚至只是理论或文字解读,而未能结合代码说明。为此,我将结合代码,一步一步解读,直击核心,使读者读完便明白原理使用代码实现是如此简单。 论文名称(DETR):End-to-End Object Detection with Transformers 论文链接: 源码链接: 一、DETR论文原理 1、DETR整体介绍 DETR 是 Facebook 团队于 20

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第一节 LLaVA模型安装、预测、训练详细教程

AI

第一节 LLaVA模型安装、预测、训练详细教程

文章目录 * * * * * * 引言 本博客介绍LLava1.5多模态大模型的安装教程、训练教程、预测教程,也会涉及到hugging face使用与wandb使用。 源码链接: demo链接: 论文链接: 一、系统环境 ubuntu 20.04 gpu: 2*3090 cuda:11.6 二、LLava环境安装 1、代码下载 git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git cd LLaVA 2、虚拟环境构建 conda create -n llava python=3.10 -y conda activate llava pip

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nn.embedding函数详解(pytorch)

nn.embedding函数详解(pytorch)

提示:文章附有源码!!! 文章目录 * 前言 最近发现prompt工程(如sam模型),也有transform的detr模型等都使用了nn.Embedding函数,对points、boxes或learn query进行编码或解码。因此,我想写一篇文章作为记录,本想简单对其 介绍,但写着写着就想把所有与它相关东西作为记录。本文章探讨了nn.Embedding参数、使用方法、模型训练与预测的变化,并附有列子源码作为支撑 ,呈现一个较为完善的理解内容。 一、nn.embedding函数解释 Embedding实际是一个索引表或查找表,它是符合随机初始化生成的正太分布的表,将输入向量化,其结构如下: nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim) 第1个参数 num_embeddings 就是生成num_embeddings个嵌入向量。 第2个参数 embedding_dim 就是嵌入向量的维度,即用embedding_dim值的维数来表示一个基本单位。 当然,该函数还有很多其它参数,解释如下: 参数源码注释如下:

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RAM模型从数据准备到pretrain、finetune与推理全过程详细说明

RAM模型从数据准备到pretrain、finetune与推理全过程详细说明

提示:RAM++模型:环境安装、数据准备与说明、模型推理、模型finetune、模型pretrain等 文章目录 * * * * * * 前言 随着SAM模型分割一切大火之后,又有RAM模型识别一切,RAM模型由来可有三篇模型构成,TAG2TEXT为首篇将tag引入VL模型中,由tagging、generation、alignment分支构成,随后才是RAM模型,主要借助CLIP模型辅助与annotation处理trick,由tagging、generation分支构成,最后才是RAM++模型,该模型引入semantic concepts到图像tagging训练框架,RAM++模型能够利用图像-标签-文本三者之间的关系,整合image-text alignment 和 image-tagging 到一个统一的交互框架里。作者也将三个模型整合成一套代码,本文将介绍RAM++模型,主要内容包含环境安装、数据准备与说明、模型推理、模型finetune、模型pretrain等内容,并逐过程解读,也帮读者踩完所有坑,只要按照我我步骤将会实现RAM流畅运行。 T

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MIT线性代数笔记七 列空间和零空间求解 Ax=0:主变量和特解

算法

MIT线性代数笔记七 列空间和零空间求解 Ax=0:主变量和特解

上节课具体定义了矩阵的列空间和零空间,那么如何求得这些向量空间呢?本节课是从定义转到算法。今天主要讲的是 A x = 0 Ax=0 Ax=0对应的零空间。 简单来说,零空间是特解的线性组合。特解的个数等于自由变量的个数。 A x = 0 → U x = 0 → R N = 0 Ax=0 \rightarrow Ux=0 \rightarrow RN=0 Ax=0→Ux=0→RN=0 本节同时提出了秩(rank = #pivot)的概念。 A x = 0 Ax=0 Ax=0本质是求解pivot column(基向量)

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[附源码]Python计算机毕业设计Django志愿者服务平台

python

[附源码]Python计算机毕业设计Django志愿者服务平台

项目运行 环境配置: Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。 项目技术: django + python+ Vue 等等组成,B/S模式 +pychram管理等等。 环境需要 1.运行环境:最好是python3.7.7,我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。 2.pycharm环境:pycharm都可以。推荐pycharm社区版; 3.mysql环境:建议是用5.7版本均可 4.硬件环境:windows 7/8/10 1G内存以上;或者 Mac OS; 6.Navcat11:

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自然语言处理 特征提取

算法

自然语言处理 特征提取

文章目录 * * * * 1. 基本文本处理技能 1.1 分词 在语言中,语义的基本单元是单词。在英语句子中已天然就已经分割成单词(空白符和标点符号隔开),而在汉语中字和字紧紧的连在一起。所以我们需要进行分词。在英文中与分词较为相似的任务称作是tokenization,举例来说: * Mr. Smith visited Wendy’s new house. -> Mr. Smith visited Wendy 's new house . (最后的是句号,所以也要被切分开。) 分词的本质是把字符序列转换成词的序列。而分词是一个歧义性比较强的任务。分词有很多种算法:基于字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的算法(如HMM和n-gram)等。下面重点介绍第一种字符串匹配算法。 1.1.1 分词的正向最大匹配 分词的正向最大匹配本质是基于分治和贪婪两种算法思想。为了便于理解,我们先讲贪婪,后讲分治+

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环境安装问题(库、代码等问题)

python

环境安装问题(库、代码等问题)

文章目录 * 前言: 该文章会一直更新遇到环境安装问题,使用他/她人博客解决方法,并附解决方法博客链接。 二十一、yolov5热力图报错RuntimeError(‘one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [1, 3, 20, 15, 85]], which is output 0 of SigmoidBackward0, is at version 2; expected version 0 instead. Hint: the backtrace further above

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RTDETR论文快速理解和代码快速实现(训练与预测)

算法

RTDETR论文快速理解和代码快速实现(训练与预测)

文章目录 * * * * 前言 最近,我们想比较基于DETR的transformer模型与基于CNN的yolo模型效果,而百度RT-DETR模型声称“在实时目标检测领域打败YOLO”。从数据的角度来看,RT-DETR似乎确实在某些方面超越了YOLO。我选择RT-DETR模型与YOLO模型比较。本篇文章将介绍RT-DETR模型原理–>环境安装–>数据准备–>训练实现–>预测实现。 一、摘要 近期,端到端基于transformer检测器DETRs已有显著性能。然而,DETR的计算成本限制其实际应用,也阻止其无后处理的优势(如:NMS)。在这篇论文,我们首次分析NMS对目标检测的速度与精确率影响,并构建了端到端的speed基准。为了解决这些问题,我们提出RT-DETR模型,据我们所知,这是第一个实时端到端检测模型。特别的,我们设计一个高效混合编码器加工多尺度特征与特征交互和融合,并提出IOU感知查询,通过像解码器提供更高初始目标来提示性能。除此之外,我们提出的检测模型,可使用解码层without retraining灵活调整推理速度,这样可适应多样的实时场景。我

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RTDETR模型一键训练/预测(执行train.sh与detect.sh)

AI

RTDETR模型一键训练/预测(执行train.sh与detect.sh)

文章目录 * * * 引言 本文章基于客户一键训练与测试需求,我使用u公司的yolov8集成的RTDETR模型改成较为保姆级的一键操作的训练/预测方式,也特别适合新手或想偷懒转换数据格式的朋友们。本文一键体现数据格式为图像与xml,调用train.sh与detect.sh可完成模型的训练与预测。而为完成该操作,模型内嵌入xml转RTDETR的txt格式、自动分配训练/验证集、自动切换环境等内容。接下来,我将介绍如何操作,并附修改源码。 源码链接:我已上传个人资源,请自行下载! 一、配置参数设置 该文件是RTDETR数据转换配置和模型使用参数,被我修改满足一键训练与测试文件的配置参数。包含将图像与xml文件数据格式转为模型训练格式数据,只需要提供xml与图像文件夹,可完成数据转换,详情如下: # 设置img与xml的文件路径,也可为同一个文件,按照xml选择img img_path: C:/Users/Administrator/Desktop/rtdetr/example_template/data # xml_path: C:/Users/Admini

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