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发表于
2026-01-05
|
更新于
2026-01-05
|
YOLO
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总字数:
0
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1分钟
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线粒体donut
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Yolov11实战
数据准备环境测试在PyCharm的终端中运行1yolo task=detect mode=predict model=模型权重 source=数据集路径 device=0 例: 模型权重:weights\yolo11s.pt 数据集路径:ultralytics/assets 结果保存在: runs\detect\predict3 模型配置数据标注使用labelimg,标注出来的是xml类型(因为xml更直观),记录框的大小和类别。但在做模型训练的时候需要用txt。故使用voc_to_yolo_dataset_preparation.py转换。最后存放到VOCdevkit文件夹下。 ultralytics文件夹cfg文件cfg文件下的datasets文件夹存放着配置文件,挑一个用就行。这里我用的是coco-voc.yaml coco数据集一共20个类别,故其他的全部注释掉。 注意!!!!!!!!!!!!! voc_to_yolo_dataset_preparation.py的class_list一定要和配置文件的names一一对应 还有,path要设置成E:\bis...
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第八节Bert实战
对于输入需要分词输入的序列前面需要加上cls,,后面需要加上seq。 在这个基础上如果凑不够input的值,,则会填充两个padding。 输入被分成三部分 Bert的参数 768在Bert中有什么特殊含义?为什么特征都是768的?相当于一个约定俗成的值,因为这是Bert-base版本(折中了参数量和效率)中,每个 token(词 / 字)经过 Embedding 层和 Transformer 层后,输出的向量维度是 768 维。那为什么是768?BERT-base 的 Transformer 层有12个注意力头(num_attention_heads=12),而注意力机制要求hidden_size必须能被注意力头数整除(方便将 768 维向量均分给到 12 个头):768÷12=64。每个注意力头负责处理 64 维的子向量,这是 Transformer 注意力机制的核心要求(均分维度保证计算效率)。 embedding层的三个输入分别是什么21128是指中文词表有21128种 2是指segment——embedding只有01两种,所以是2 512是指模型...
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