02 2025 档案

深度学习（yolo11后处理）
摘要：yolo11和yolo8后处理方法是完全一样的。 首先安装ultralytics，然后执行下面代码导出yolo11l.onnx模型。 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolo11l.pt') success = model.export(form 阅读全文
posted @ 2025-02-15 20:40 Dsp Tian 阅读(58) 评论(0) 推荐(0) 编辑
深度学习（文本分类）
摘要：上一篇熟悉了LSTM之后，就可以用这个工具做nlp相关的实验了。 下面两组代码是使用LSTM做文本分类的实验： 一、更多使用自定义方法做文本分类的代码，有几个特点： 1. 数据集是根据csv文件格式解析的，用的自定义数据类。 2. 使用jieba分词。 3. 数据对齐使用了collate_fn和pa 阅读全文
posted @ 2025-02-03 16:22 Dsp Tian 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
深度学习（RNN，LSTM，GRU）
摘要：三个网络的架构图： RNN: LSTM: GRU: 特性对比列表： 特性 RNN LSTM GRU 门控数量 无 3门（输入/遗忘/输出） 2门（更新/重置） 记忆机制 仅隐藏状态ht 显式状态Ct + 隐藏状态ht 隐式记忆（通过门控更新状态） 核心操作 直接状态传递 门控细胞状态更新 门控候选状 阅读全文
posted @ 2025-02-03 13:37 Dsp Tian 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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