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在上一篇文章中我们介绍了如何划分数据集，划分好之后我们的前期准备工作就已经全部完成了，下面开始训练自己的数据集吧！
前期回顾：
YOLOv5入门实践（1）——手把手带你环境配置搭建文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-845973.html
YOLOv5入门实践（2）——手把手教你利用labelimg标注数据集文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-845973.html
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本人从一个小白，一路走来，已能够熟练使用YOLOv5算法来帮助自己解决一些问题，早就想分析一下自己的学习心得，一直没有时间，最近工作暂时告一段落，今天抽空写点东西，一是为自己积累一些学习笔记，二是可以为一些刚接触YOLOv5算法的小白们提供一些参考，希望大家
在8月17日晚上， YOLOv5 官方发布了 v6.2 版本， v6.2 版本支持分类模型训练、验证、预测和导出； v6.2 版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单！ 下一个版本 v6.3 计划于9月发布，将为 YOLOv5 带来官方实例分割支持，今年晚些时候将发布一个主要的 v7.0 版本，更新所有3个任务
这两天我将pycharm社区版换成了专业版，也顺带着把环境从CPU改成了GPU版，本篇文章也就是我个人配置过程的一个简单记录，希望能够帮到大家啦~ 🍀本人YOLOv5源码详解系列：
演示视频：YOLOv5/v7添加 PyQT5 页面 我的毕业有救了 ！哔哩哔哩
YOLOV7训练自己的数据集整个过程主要包括：环境安装----制作数据集----参数修改----模型测试----模型推理 labelme标注的数据格式是VOC，而YOLOv7能够直接使用的是YOLO格式的数据，因此下面将介绍如何将自己的数据集转换成可以直接让YOLOv7进行使用。 1. 创建数据集 在data目录下新建
随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地
首先我们要先了解深度学习的概念和AI计算框架的角色（ https://zhuanlan.zhihu.com/p/463019160 ），本篇文章将演示怎么利用MindSpore来训练一个AI模型。和上一章的场景一致，我们要训练的模型是用来对手写数字图片进行分类的LeNet5模型 请参考（ http://yann.lecun.com/exdb/lenet/ ）。 图1 M
使用Transformer进行语义分割的简单高效设计。 将 Transformer 与轻量级多层感知 (MLP) 解码器相结合，表现SOTA！性能优于SETR、Auto-Deeplab和OCRNet等网络 相比于ViT，Swin Transfomer计算复杂度大幅度降低，具有输入图像大小线性计算复杂度。Swin Transformer随着深度加深，逐渐合并图像块来
常见的DDD实现架构有很多种，如经典四层架构、六边形（适配器端口）架构、整洁架构（Clean Architecture）、CQRS架构等。架构无优劣高下之分，只要熟练掌握就都是合适的架构。本文不会逐个去讲解这些架构，感兴趣的读者可以自行去了解。 本文将带领大家从日常的三层架构
VAE（Variational Autoencoder）变分自编码器是一种使用变分推理的自编码器，其主要用于生成模型。 VAE 的编码器是模型的一部分，用于将输入数据压缩成潜在表示，即编码。 VAE 编码器包括两个子网络：一个是推断网络，另一个是生成网络。推断网络输入原始输入数据，并输出两
