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目标检测——概述
学习视觉与深度学习有一年了 想把以前看到的文章和资料整理一下 不知道从哪些开始 这个暑假 趁着刚刚开完题 稍微闲一些 把目标检测相关的经典论文逐一记录一下 有时间跑一下作者的原码 水平有限 如涉及的内容有误 恳请大家指出 前言 计算机视觉领
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理解机器学习/深度学习的正则化Regularization概念
通过防止过拟合来优化预测模型 目录 前言 正文 L2正则化或岭回归 这是如何实现的 改变 值所带来的影响 如何选择lambda的值 多维数据集 L1 Regularization or LASSO regression 改变lambda的效
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SPP原理和代码
空间金字塔池化 Spatial Pyramid Pooling SPP 原理和代码实现 Pytorch 一 为什么需要SPP 首先需要知道为什么需要SPP 我们都知道卷积神经网络 CNN 由卷积层和全连接层组成 其中卷积层对于输入数据的大小
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kl散度学习笔记python实现
KL Divergence KL Kullback Leibler Divergence中文译作KL散度 从信息论角度来讲 这个指标就是信息增益 Information Gain 或相对熵 Relative Entropy 用于衡量一个分布
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语义分割代码阅读---评价指标mIoU的计算
1 语义分割IoU的定义 传统意义上的IoU Intersection over Union 交并比 直观表示 公式 语义分割中的IoU 在语义分割的问题中 这两个集合为真实值 ground truth 和预测值 predicted seg
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空间金字塔池化 spatial pyramid pooling SPP 解决的问题 先前方法 输入图片会经过裁切 Crop 或者变形缩放 Warp 这都在一定程度上导致图片信息的丢失和变形 限制了识别精确度 SPP可以输入任意大小的图片 不
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深度学习——深度生成模型(GAN,VAE)
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finetune 就是用别人训练好的模型 加上我们自己的数据 来训练新的模型 finetune相当于使用别人的模型的前几层 来提取浅层特征 然后在最后再落入我们自己的分类中 finetune的好处在于不用完全重新训练模型 从而提高效率 因为
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vscode中mmgeneration的分布式训练的调试文件设置
受知乎博主的启发 没弄软连接 直接把launch py的路径放到了program参数中了 还需要把train py中的参数设置为默认值 launch json文件的代码 使用 IntelliSense 了解相关属性 悬停以查看现有属性的描述
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深度学习介绍 深度学习与机器学习的区别 xff1a 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的 xff0c 而且需要大量的领域专业知识 深度学习不需要更多的特征处理 只需要进行图片的输入 xff0c 进入神经网络后 xff0c 输出结果 深度学
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