mobilevitv pytorch代码
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
人脸识别(python实现)
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 OpenCV 3.2.0 运行前请先安装OpenCV Manager(必须)。 本示例基于OpenCV 3.2.0 版本在Android平台实现目标检测和目标追踪 目标检测 人脸检测 眼睛检测 微笑检测 上半身检测 下半身检测 全身检测 目标追踪 CamShift算法实现目标追踪 效果图 目标检测 目标检测 目标追踪 目标追踪 人脸识别 人脸识别(对比)请切换到master分支,基于OpenCV 2.4.11。
基于mobilevitv2的文档图像方向识别设计.zip
基于mobilevitv2的文档图像方向识别设计.zip
MobileViTv2文档图像方向识别方案.zip
MobileViTv2文档图像方向识别方案.zip
深度学习结合MobileViTv2注意力机制的自定义ResNet模型设计与实现:图像分类任务中的应用
内容概要:本文介绍了一个融合了局部表示(CNN)与全局表示(Transformer)的深度学习模型——MobileViTv2Block,以及在此基础上改进的CustomResNet模型。MobileViTv2Block通过卷积层、深度可分离卷积和变换操作,实现了特征提取的局部到全局转换。CustomResNet基于预训练的ResNet34,在不同层级加入MobileViTv2Block模块以增强模型的注意力机制。此外,模型还提供了是否使用预训练权重和注意力机制的选择。最后,定义了一个便捷函数CNNModel用于创建CustomResNet实例,并展示了如何在GPU上测试该模型的前向传播过程。; 适合人群:有一定深度学习基础,特别是对卷积神经网络和注意力机制有一定了解的研发人员或学生。; 使用场景及目标:①研究和开发改进的卷积神经网络模型;②探索CNN与Transformer结合的效果;③在图像分类任务中应用并评估模型性能。; 阅读建议:读者应熟悉PyTorch框架的基本操作,包括模型定义、前向传播、设备管理等。建议边阅读代码边运行测试,以加深对每个组件的理解。同时,可以尝试调整参数(如是否使用预训练权重或注意力机制),观察其对模型性能的影响。
__Pytorch_implementation_of_various_Attention_Mech_Exter
__Pytorch_implementation_of_various_Attention_Mech_External-Attention-pytorch
基于resnet+MobileViTv2注意力改进实战、阿尔茨海默症多分类实战【包含项目说明书】+代码+数据集
本项目是一个基于PyTorch框架的深度学习图像分类系统,采用卷积神经网络(CNN)实现完整的训练与评估流程。系统核心功能包括数据预处理、模型训练、性能评估和可视化分析,适用于多样化的图像分类任务。项目文件结构清晰,主要由train.py(主训练脚本)、data_utils.py(数据处理模块)和train_utils.py(训练评估工具)组成,支持命令行参数配置如数据路径、批次大小和学习率等。 数据预处理阶段通过ImageDataset类实现标准化操作:训练集采用随机裁剪、水平翻转和颜色增强等动态增强策略,验证集仅进行基础调整和归一化,均统一至224×224分辨率。训练流程支持GPU加速,自动记录损失值、准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数六类指标,并在每轮训练后生成验证集评估报告。系统会动态保存最佳模型权重(.pth文件)至checkpoints目录,同时输出训练曲线图(含6项指标对比)和详细日志文件,便于监控过拟合/欠拟合现象。 用户可通过模块化设计灵活扩展功能:修改CNNModel类调整网络结构,自定义get_data_transforms()的数据增强策略,或增减calculate_metrics()的评估指标。项目要求数据集按类别分目录存放,依赖PyTorch、NumPy等基础库,建议合理设置batch_size以避免内存溢出。该系统整合了从数据加载到模型部署的全流程工具,兼具标准化流程与高度可定制性,为图像分类任务提供高效解决方案。
基于resnet+MobileViTv2注意力机制有效涨点改进的图像分类项目实战+项目说明书+完整项目
本项目是一个基于PyTorch框架的深度学习图像分类系统。 采用卷积神经网络(CNN)实现完整的训练与评估流程。系统核心功能包括数据预处理、模型训练、性能评估和可视化分析,适用于多样化的图像分类任务。项目文件结构清晰,主要由train.py(主训练脚本)、data_utils.py(数据处理模块)和train_utils.py(训练评估工具)组成,支持命令行参数配置如数据路径、批次大小和学习率等。 数据预处理阶段通过ImageDataset类实现标准化操作:训练集采用随机裁剪、水平翻转和颜色增强等动态增强策略,验证集仅进行基础调整和归一化,均统一至224×224分辨率。训练流程支持GPU加速,自动记录损失值、准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数六类指标,并在每轮训练后生成验证集评估报告。系统会动态保存最佳模型权重(.pth文件)至checkpoints目录,同时输出训练曲线图(含6项指标对比)和详细日志文件,便于监控过拟合/欠拟合现象。 用户可通过模块化设计灵活扩展功能:修改CNNModel类调整网络结构,自定义get_data_transforms()的数据增强策略,或增减calculate_metrics()的评估指标。项目要求数据集按类别分目录存放,依赖PyTorch、NumPy等基础库,建议合理设置batch_size以避免内存溢出。该系统整合了从数据加载到模型部署的全流程工具,兼具标准化流程与高度可定制性,为图像分类任务提供高效解决方案。
Nacos 本地启动,单机模式
Nacos 本地启动,单机模式。Nacos 版本不同,配置文件不同。常见 Nacos 2.x。单机启动: Linux/Mac: sh startup.sh -m standalone Windows: startup.cmd -m standalone 默认是集群模式?2.x 默认 cluster?Nacos 1.x startup.sh 默认 cluster,需要 -m standalone。Windows 的 startup.cmd 默认 standalone? 实际上 Nacos 2.x 的 startup.cmd 默认 MODE="standalone"?记不清。需要严谨。Nacos startup.cmd 里面 set MODE="standalone" 默认?在 Nacos 2.2/2.3,Windows startup.cmd 默认 standalone,Linux startup.sh 默认 cluster?我查记忆:Nacos 2.0 开始,startup.cmd -m standalone 启动单机。Windows 直接双击 startup.cmd 默认 cluster?还是 standalone?看源码:startup.cmd 中 set MODE="standalone" 默认是 standalone,注释:standalone or cluster, default standalone? 在 Nacos 1.4.1 startup.cmd 默认 standalone,startup.sh 默认 cluster。2.x 也类似?可能 Windows 默认 standalone,Linux 默认 cluster。需要说清楚:推荐显式加 -m standalone。 配置文件: 主配置文件:conf/application.properties。
YOLO26算法铁路轨道结构关键部件目标检测+训练好的模型+3571张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[轨道螺栓(0), 轨道接头(1), 轨道磨损点(2)] · 训练集:3207 张 · 验证集:204 张 · 测试集:160 张 · 总计:3571 张 该数据集聚焦于铁路轨道基础设施的视觉检测需求,旨在为轨道状态智能巡检系统提供高质量标注样本。通过采集不同光照、角度和磨损程度下的轨道局部图像,数据集精准覆盖了轨道连接与损耗的核心检测区域,具有明确的工程应用导向。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 56 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8041** mAP50-95 | 0.5083 Precision | 0.7258 Recall | 0.8034 train/box_loss | 2.4250 train/cls_loss | 1.3685 val/box_loss | 2.2434 val/cls_loss | 1.3967 【训练过程分析】 56 轮训练后 mAP50 为 0.8041,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.5083,和 mAP50 差距 0.30,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7258、Recall 0.8034,召回高于精度,存在一定误检。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在...
Agent-Runtime-Security-Handoff-Readiness-Matrix-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 Node.js/JavaScript 工程工具合集。每个压缩包均包含独立源码、3项自动化测试、README、运行说明、MIT License、原创与授权声明、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告及 1080×720 真实运行效果图。零远程运行依赖,不含榜单项目源码、模型权重、品牌素材、官方截图或第三方受限内容。
Agent-Runtime-Security-Audit-Trail-Diff-Analyzer-v1.0-原创源码与文档.zip
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onnxruntime-gpu-1.5.2-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl
onnxruntime_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl whl 相当于把 Python 库提前打包好的“离线安装包”,不用联网下载依赖,直接本地安装。使用时在命令行里运行 pip install 你的文件名.whl,把“你的文件名.whl”换成对应的 whl 路径就能完成安装。
C# 保留小数-下载即用.zip
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a60b5c0c6c16 达成C#中保留数位小数的函数,简便易行,借助Math.Round函数
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SQL 数据血缘分析平台 Esther v0.10.0-preview(Windows 试用版)
Esther v0.10.0-preview(Windows 试用版) Esther · SQL 数据血缘分析平台 | The Wise Guardian of Your Data 这是 Esther 的首个公开试用版本(Windows 私有化部署预览版)。解压即可运行,无需安装 Python、数据库或其他运行库。 下载与部署 文件 说明 esther-server-win-0.10.0-preview.zip Windows 免安装试用包 1. 下载 zip 并解压到任意目录 2. 双击 start_esther.bat 启动服务 3. 浏览器打开 http://localhost:8000 修改端口:设置环境变量 ESTHER_PORT 后重启 首次打开“数据血缘”页面会自动运行演示 SQL,开箱即可看到血缘图谱 本版本核心功能 列级数据血缘分析 — 从 SQL 文本自动提取字段级数据流转关系,区分直传、转换、聚合、过滤、关联等 9 种边类型 28 种 SQL 方言 — 覆盖 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等主流数据库,以及达梦、人大金仓、神通、瀚高、GBase、OceanBase 等信创数据库;支持方言自动检测(可用方言以产品内列表为准) 存储过程深度解析 — PL/SQL、PL/pgSQL、T-SQL、MySQL 存储过程,含局部变量、游标、控制流(IF/LOOP)、触发器(NEW/OLD)与跨过程调用 可视化血缘图谱 — 卡片式交互图谱,点击列即高亮完整上下游链路,连线徽章可查看转换表达式/过滤条件,支持导出 PNG 上游溯源 / 下游影响分析 — 元数据采集后基于图数据库的持久化血缘,多跳遍历评估变更影响
关于塔防建造打小怪的小游戏
里面是一个塔防小游戏,适合无聊的时候打发时间用
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