深度学习已经成为解决许多具有挑战性的现实世界问题的方法。对目标检测，语音识别和语言翻译来说，这是迄今为止表现最好的方法。许多人将深度神经网络（DNNs）视为神奇的黑盒子，我们放进去一堆数据，出来的就是我们的解决方案！事实上，事情没那么简单。在设计和应用DNN到一个特定的问题上可能会遇到很多挑战。为了达到现实世界应用所需的性能标准，对数据准备，网络设计，训练和推断等各个阶段的正确设计和执行至关重要。
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2019-06-24 10:43:52
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转：https://blog.csdn.net/syoung9029/article/details/56276567 召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（AP），交除并（IoU） 摘要 在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，I ...
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2019-06-20 15:44:08
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目标检测,即在一幅图里框出某个目标位置.有2个任务. 定位出目标的边界框 识别出边界框内的物体的类别 Sliding window detectors 一种暴力的目标检测方法就是使用滑动窗口,从左到右,从上到下扫描图片,然后用分类器识别窗口中的目标.为了检测出不同的目标,或者同一目标但大小不同,必须 ...
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2019-06-14 14:50:31
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评价训练效果的值——精准度（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）、交除并（IoU） 评价训练效果的值——精准度（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）、交除并（IoU） 评价训练效果的值——精准度（precision）、召回率（r ...
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2019-06-14 14:36:05
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目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测（最新网络全面超越YOLOv3） https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/89430747 目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测（最新网络全面超越YOLOv3） htt ...
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2019-06-14 14:27:16
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导言：目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。 那么，如何理解一张图片？根据后续任务的需要，有三个主要的层次。 图像理解的三个层次 一是分类（Classificat ...
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2019-06-12 19:37:02
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Linux创始人LinusTorvalds有一句名言：Talkischeap.Showmethecode.（冗谈不够，放码过来！）。代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习，许多框架隐藏了神经网络底层的实现，只能在上层调包使用，对其内部原理很难认识清晰，不利于进一步优化和创新。YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。YOLOv3的实现Darknet是使用C语言
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2019-06-09 10:00:29
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在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象，采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括：安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。本课程将手
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2019-05-30 16:06:39
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在CVPR2019中，Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression介绍了一种新的评价指标GIoU 1. 为什么要提出GIoU？ 对于1-IoU作为距离度量，有四个优点：满足非负 ...
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2019-05-25 16:52:59
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计算机视觉中的目标检测，因其在真实世界的大量应用需求，比如自动驾驶、视频监控、机器人视觉等，而被研究学者广泛关注。 上周四，arXiv新出一篇目标检测文献《Object Detection in 20 Years: A Survey》，其对该领域20年来出现的技术进行了综述，这是一篇投向PAMI的论 ...
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2019-05-24 01:02:01
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