Grad-CAM热力图可视化

bai666ai 2023-01-13 00:38:32

课时名称	课时知识点
Grad-CAM热力图可视化	实战篇包括：PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、Grad-CAM热力图可视化

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hanhanyld 2022-11-01

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usage: main.py [-h] [--model-path MODEL_PATH] [--img-path IMG_PATH] [--output-dir OUTPUT_DIR] [--img-size IMG_SIZE] [--target-layer TARGET_LAYER] [--method METHOD] [--device DEVICE] [--names NAMES] [--no_text_box] main.py: error: unrecognized arguments: model_20_cv3_act 这是什么情况

bai666ai 2022-11-02

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@hanhanyld <p>注意使用课程网盘上的代码</p>

内容概要：本文围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略”展开硕士论文级别的研究与复现工作，基于Matlab平台构建了高比例可再生能源接入背景下电力系统与电动汽车（EV）之间的多时间尺度协同优化模型。研究重点在于应对风光发电不确定性，充分利用电动汽车作为移动储能单元的灵活充放电能力（含V2G技术），实现电网削峰填谷、提升新能源消纳效率与系统运行经济性。文中综合考虑了异质电动车集群特性、V2G过程中的损耗约束以及随机因素影响，采用如深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习、混合整数线性规划（MILP）等先进优化算法进行求解，并通过基准模型对比验证了所提自适应调度策略在提升电网稳定性、降低运行成本方面的有效性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、优化理论背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员，以及从事新能源并网、智能电网调度、车网互动（V2G）等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习并复现已发表高水平硕士论文中的协同调度建模方法与仿真流程；②掌握将深度强化学习（如DDPG）应用于虚拟电厂、电动汽车集群调度等复杂非线性决策问题的技术路径；③为开展新能源消纳、需求侧响应、微电网优化运行等相关课题的研究提供可复用的代码框架与创新思路参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的完整Matlab代码与技术文档，深入理解模型构建逻辑、算法实现细节与参数设置依据，优先在Simulink/Matlab环境中运行并调试仿真案例，通过调整场景参数与算法超参，探究不同策略对调度效果的影响，从而深化对协同调度机制与智能优化方法应用的理解。

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