本文详细介绍了在Anaconda中搭建PyTorch深度学习环境并在PyCharm中配置的完整流程。主要内容包括：1）Anaconda安装及CUDA驱动的检查；2）创建虚拟环境并安装匹配的PyTorch版本；3）PyCharm关联Anaconda环境的操作步骤；4）常见问题解决方案。通过"Anaconda环境管理+PyCharm开发"的组合，可以高效开展深度学习项目开发。文中特

R-CNN是目标检测领域的重要突破，它结合CNN特征提取与传统区域建议方法，显著提升了检测准确率。其流程包括：通过SS算法生成候选区域，使用微调后的AlexNet提取特征，并用SVM分类器进行分类，最后通过边界框回归精确定位。虽然R-CNN具有自动特征学习和高准确率的优点，但也存在计算效率低、存储需求大和训练过程复杂等缺点。作为深度学习目标检测的开创性工作，R-CNN为后续算法发展奠定了基础，推动

本文详细介绍了在Anaconda中搭建PyTorch深度学习环境并在PyCharm中配置的完整流程。主要内容包括：1）Anaconda安装及CUDA驱动的检查；2）创建虚拟环境并安装匹配的PyTorch版本；3）PyCharm关联Anaconda环境的操作步骤；4）常见问题解决方案。通过"Anaconda环境管理+PyCharm开发"的组合，可以高效开展深度学习项目开发。文中特

YOLOv1是一种开创性的单阶段目标检测算法，通过将图像划分为7×7网格并直接回归边界框位置和类别，实现了45FPS的实时检测速度。其核心在于7×7×30的输出张量，每个网格预测2个边界框（含坐标、宽高和置信度）和20个类别概率。训练阶段通过IoU筛选最优预测框并计算三类损失（坐标、置信度、类别），推理阶段则使用NMS去除冗余框。虽然YOLOv1在速度上突破显著，但存在小物体漏检、定位偏差和全连接

本文详细介绍了在Anaconda中搭建PyTorch深度学习环境并在PyCharm中配置的完整流程。主要内容包括：1）Anaconda安装及CUDA驱动的检查；2）创建虚拟环境并安装匹配的PyTorch版本；3）PyCharm关联Anaconda环境的操作步骤；4）常见问题解决方案。通过"Anaconda环境管理+PyCharm开发"的组合，可以高效开展深度学习项目开发。文中特