论文翻译 转自https://www.cnblogs.com/marvin-wen/p/14363523.html 摘要 我们提出一种新的目标检测算法——YOLO。以前有关目标检测的研究将检测转化成分类器来执行。然而，我们将目标检测框架化为空间分隔的边界框及相关的类概率的回归问题。在一次评估中，单个 ...
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2021-05-24 15:06:30
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无人驾驶—自动驾驶概述 无人驾驶—感知基础 感知实战—目标检测 感知实战：物体跟踪 预测系统 路径规划 ...
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2021-05-24 11:45:59
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AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写。 Adaboost算法的思想：在前一轮识别过程中识别错误的样本会在下一轮中提升权重，而那些识别正确的样本会降低权重。 Adaboost算法的原理：（1）将每个样本的权重进行初始化。每一个样本的权重相同（2）训练弱分类 ...
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2021-04-21 11:50:08
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AdaBoost训练弱分类器关注的是那些被分错的样本，AdaBoost每一次训练都是为了减少错误分类的样本。而GBDT训练弱分类器关注的是残差，也就是上一个弱分类器的表现与完美答案之间的差距，GBDT每一次训练分类器，都是为了减少这个差距。 GBDT的原理就是所有弱分类器的结果相加等于预测值，然后下 ...
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2021-04-19 15:12:38
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基于region proposal的RCNN系列：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 基于区域划分的YOLO、SSD 基于强化学习的AttentionNet等，还有最新的Mask RCNN。 我们将用一周时间先详细介绍每个模型然后通过Tensorflow跑一遍模型。 说到基于reg ...
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2021-04-12 12:04:29
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1. 运动目标指示(MTI) 由一个CPI内的连续M个脉冲回波经过相干解调后的基带数据，形成的一个二维数据矩阵。二维数据矩阵中的每一列都对应于对一个脉冲回波的连续釆样，即连续的距离单元。列中的每一个元素都是一个复数，代表一个距离单元的实部和虚部(I和Q)分量。因此，二维数据矩阵中的每一行代表对同一距 ...
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2021-03-29 12:29:53
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结果展示 其中绿线是我绘制的图像划分网格。 这里的loss是我训练的 0.77 ，由于损失函数是我自己写的，所以可能跟大家的不太一样，这个不重要，重要的是学习思路。 重点提示 yolov1是一个目标检测的算法，他是一阶段的检测算法。 一阶段（one-stage）：检测物体的同时进行分类。（代表论文： ...
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2021-03-16 13:46:02
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背景前面在anaconda中使用tensorflow时，在深度学习目标检测的那方面出现了问题：不能导入kerastensorflow版本过低。 首先：打开Anaconda自带的命令提示窗口：然后键入：（注意环境 要先激活tensorflow环境 activate tensorflow）pip ins ...
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2021-03-15 11:25:30
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NMS即non maximum suppression即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等）中，最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类 ...
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2021-03-02 12:11:59
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达尔闻OpenCV学习 计算机视觉导论 一、计算机视觉解决的基本问题 分类，检测，分隔 二、计算机视觉的前沿进展 深度学习 海量数据 边缘计算 图像分类领域： 目标检测领域 CS231n 李飞飞教授 公开课 原始论文 安装配置Opencv-Python https://github.com/open ...
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2021-02-02 10:32:34
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