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YOLOv5发布第六个版本,支持一键适配OpenVINO/OpenCV DNN部署
YOLOv5发布了第六个版本 其它我不说 什么是开源精神 不是写个程序扔github就叫开源 而是持续不断改进 精益求精 不断演化版本 增加最有商业价值的功能 YOLOv5做到了 看看最新版本都有哪些新功能让开发者心动 新特性 首次发布支持
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人脸识别损失函数综述(附开源地址)
原文 人脸识别损失函数综述 附开源地址 原文地址 https zhuanlan zhihu com p 51324547 常用的度量学习损失方法有对比损失 Contrastive loss 三元组损失 Triplet loss 四元组损失
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ENet分割笔记
https github com cswhshi segmentation blob master ENet py 权重1 21m 但是内存占用较大 2080ti上batch size为8 coding utf 8 import torch
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无卷积骨干网络:金字塔Transformer,提升目标检测/分割等任务精度(附源代码)
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数据降维与可视化——t-SNE
数据降维与可视化 t SNE 原文 https blog csdn net hustqb article details 78144384 声明 manifold 可以称之为流形数据 像绳结一样的数据 虽然在高维空间中可分 但是在人眼所看到
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“目标检测“+“视觉理解“实现对输入图像的理解
提出了GLIPv2 一种基于VL的理解模型 它服务于localization任务 例如 目标检测 实例分割 和视觉语言 VL 理解任务 例如 VQA 图像字幕 论文地址 https arxiv org pdf 2206 05836 pdf
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火焰检测 数据集
开源项目1 https github com gengyanlei fire smoke detect yolov4 tree master yolov5 有数据集 Pytorch YOLOV4 火焰目标检测 石头儿啊的博客 CSDN博客
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训练loss不下降原因集合
11年it研发经验 从一个会计转行为算法工程师 学过C c java android php go js python CNN神经网络 四千多篇博文 三千多篇原创 只为与你分享 共同成长 一起进步 关注我 给你分享更多干货知识 目录 一 t
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cnn图像质量评价
参考 https blog csdn net moxibingdao article details 107096783 上面左图为原图 中间为经过JPEG2000压缩后的图 右图为高斯模糊后的图 从清晰度来讲 肯定第一幅图质量更高 质量评
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模型70多m 有torch版dla 此外 CenterTrack 很容易扩展到单目 3D 跟踪 只需恢复额外的 3D 属性即可 以单目视频作为输入 以 28 FPS 运行 CenterTrack 在新发布的 nuScenes 3D 跟踪基准
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caffe FCN网络的训练——以SIFT-Flow 数据集为例
原文 http www cnblogs com xuanxufeng p 6243342 html 我在练习中根据操作稍微修改了一些内容 caffe fcn学习资料收集 可以参考这个训练 http blog csdn net wangkun
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Yolov5 face训练手册
目录 支持tensorrt yolov5 face 人脸对齐 训练标签可视化 网络特点 关于tensorboard
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轻量级高精度人脸检测推荐
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厦大纪荣嵘团队新作|OneTeacher: 解锁 YOLOv5 的正确打开方式
Paper https arxiv org pdf 2302 11299 pdf Code https github com luogen1996 OneTeacher 导读 大家从中也可以看到一个趋势 便是现在监督学习领域已经是非常饱和了
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CVPR 2023|3D模型分割新方法!不用人工标注,只需一次训练,未标注类别也能识别
不需要人工标注 只需要一次训练 就能让3D模型理解语言并识别未标注过的类别 比如看下面这个例子 未标注的 unannotated 黑板和显示器 3D模型经过这个方法训练之后 就能很快 抓准 目标进行划分 再比如 给它分别输入sofa cou
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paddleocr 训练自己的数据,详细笔记
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cpu实时人脸检测 https github com Rock 100 FaceKit 这里面有三个算法 1 pcn实时人脸检测 能达到400fps 检测一个人脸 能检测人脸方向 caffe模型 有c 推理 c opencv读取caffe模
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辅助模块加速收敛,精度大幅提升 移动端实时的NanoDet-Plus来了
Nanodet目标检测模型完成自动捡球机器人 从零开始 带你用Nanodet目标检测模型完成自动捡球机器人 古月居 开源地址 https github com Coolog Nanodet Robot PathPlanning 作者提出 N
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Panoptic SegFormer:全景分割第一名!南大&港大&英伟达提出新算法,霸榜全景分割
轻量级全景分割 模型50多m 有预测代码 没有训练 GitHub midasklr PPLiteSeg pytorch pytorch of the SOTA real time segmentation network ppliteseg
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