【图像超分】论文复现：Pytorch实现RDN！保姆级复现教程！实现与原论文基本一致的PSNR和SSIM！代码注释详尽！易读易复用！可用于训练自己的数据集！附完整代码和各放大倍数下的最优模型权重文件！
超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本文亮点： 详解RDN的网络结构、训练流程、测试流程、画图流程，代码注释详细，...
代码随想录算法训练营第十四天 | 二叉树基础知识、递归遍历、迭代遍历、统一迭代
基础知识 递归遍历 解题思路 1.确定要传入的参数和返回值 2.注意终止条件 3.确定单层递归的逻辑 中序和后序按照中左右，左右中的顺序即可 class Solution {public: vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) { vector<int> result; traverSal(root,result); return result...
代码随想录算法训练营第二十五天 | 669. 修剪二叉搜索树、108.将有序数组转换为二叉搜索树、538.把二叉搜索树转换为累加树
669. 修剪二叉搜索树 解题思路 在上一题的删除二叉树节点中，我们通过在这一层的返回值，让上一层接住，也就是上一层对应的孩子接住这层的返回值，达到删除节点的目的（C++要手动清理内存）。在这题有一些注意事项如下：我们需要判断，如果当前删除节点的值小于左边界，但要去右遍历，是可能符合区间的，同样的大于右边界，要去左遍历 class Solution {public: TreeNode* tr...
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（四十二）—— 使用 KerasNLP 和 tf.distribute 进行数据并行训练
目录 简介 导入 基本批量大小和学习率 计算按比例分配的批量大小和学习率 本文目标：使用 KerasNLP 和 tf.distribute 进行数据并行训练。 简介 分布式训练是一种在多台设备或机器上同时训练深度学习模型的技术。它有助于缩短训练时间，并允许使用更多数据训练更大的模型。KerasNLP 是一个为自然语言处理任务（包括分布式训练）提供工具和实用程序的库。 在本文中，我们将使用 KerasN...
融合Transformer与CNN，实现各任务性能巅峰，可训练参数减少80%
论文er看过来，今天给各位推荐一个热门创新方向：CNN+Transformer。 众所周知，CNN通过多层卷积自动学习空间层级特征，能够有效提取图像局部特征。而Transformer通过自注意力机制全局建模，能够有效处理长距离依赖关系。 通过结合这两者的优势，我们不仅可以在保持运算效率的同时，提高模型在多种计算机视觉任务中的性能，还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。 目前，这种策略通过多种方式融合两种...
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十一）—— 梯度集中，提高训练效果
目录 简介 设置 准备数据 使用数据增强 定义模型 实现梯度集中化 训练工具 不使用 GC 训练模型 使用 GC 训练模型 性能比较 本文目标：实施梯度集中化，提高 DNN 的训练性能。 简介 本示例实现了 Yong 等人提出的深度神经网络新优化技术 "梯度集中化"（Gradient Centralization），并在 Laurence Moroney 的 "马或人 "数据集（Horses or H...
【深度学习实战（25）】搭建训练框架之ModelEMA
oating_point: v *= d v += (1 - d) * msd[k].detach() 三、ModelEMA完整实现 #----------------------## 判断是否并行训练模式#----------------------#def is_parallel(model): # Returns True if model is of type DP or DDP ret...
Java 主流组件和框架整理：110 个精选推荐，应有尽有，值得珍藏！|赠资料Java架构--2024黑马Java构架师实战训练营
目录 文末赠资料：2024黑马Java构架师实战训练营全套视频+资料 WEB 容器 数据库 消息队列 负载均衡 分布式存储 数据库集群 分布式协调 大数据相关 日志收集与分析 搜索 系统监控 分库分表 微服务 RPC 框架 网络框架 MVC 框架 数据层框架 数据库连接池 Redis 客户端 Rest 接口设计与开发 数据参数校验 安全相关 Reactive 编程 单元测试 测试辅助 日志记录 代码质...
AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览
文章目录 前言一、常用的预训练数据集1、网页2、书籍3、维基百科4、代码5、混合型数据集 二、常用微调数据集1、指令微调数据集1.1 自然语言处理任务数据集1.2 日常对话数据集1.3 合成数据集 2、人类对齐数据集 前言 在人工智能领域，构建强大的AI系统的关键步骤之一是大规模的语言模型预训练。为了实现这一目标，需要大量且多样化的训练数据。以下是对目前常用于训练大语言模型的数据集的整理与概述。 一...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 一、简单介绍 二、简单进行人脸训练与识别 1、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸训练和识...