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转自：https://blog.csdn.net/qq_34564947/article/details/77200104Focal Loss for Dense Object Detection引入问题目前目标检测的框架一般分为两种：基于候选区域的two-stage的检测框架（比如fast r-cnn系列），基于回归的one-stage的检测框架（yolo,ssd这种），two-stage的效果

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转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_95f4ca670102v9rs.html易康Developer软件中提供的【Error Matrix based on TTA MASK】和【Error Matrix based on Samples】两种精度评价方式，前者是一种基于像素的精度评价，通常情况是将验证样本的点文件或面文件以矢量专题数据的形式导入后转化为评价

最近，重新再学习一下机器学习的理论内容，学习书籍为周志华《机器学习》，为了帮助自己记忆和理解，把一些东西归纳总结。1 需要测试集的原因通常，我们可通过实验测试来对学习器的泛化能力进行评估并进而做出选择。为此，需使用一个“测试集”（testing set）来测试学习器对新样本的判别能力，然后以测试集上的“测试误差”（testing error）作为泛化误差的近似。当存在一个包含m个样例的

PS:在学习深度学习的搭建时，用到不同的激活函数，因此查阅了这些函数，转自：http://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/60883604#t2，对其中我认为有误的地方进行了一点修正。 不管是传统的神经网络模型还是时下热门的深度学习，我们都可以在其中看到激活函数的影子。所谓激活函数，就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出...

PS:在学习深度学习的搭建时，用到不同的激活函数，因此查阅了这些函数，转自：http://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/60883604#t2，对其中我认为有误的地方进行了一点修正。 不管是传统的神经网络模型还是时下热门的深度学习，我们都可以在其中看到激活函数的影子。所谓激活函数，就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出...

    前一阵配置Ｐytorch的虚拟环境，即使加了清华镜像也好像跳到了默认路径，装载龟速，更可恶的是中间会挂掉，无奈之下，开始研究如何快速安装，终于找到了（泪奔）～～～～～　　首先，到https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/中下载所需的.tar.bz2，如果是环境python，就采用       

学习TensorFlow程序代码时，很多时候可以看到tf.app.run()，下面讲一下该函数的作用和用法。1 函数原型run(main=None, argv=None)Runs the program with an optional 'main' function and 'argv' list.2 作用通常用此函数解析命令行后，运行main函数3