与目标识别不同，目标检测中不仅仅需要在一张图片中检测到是否含有某物体，还需要将该物体的位置找出来，所以在判定模型的好坏时，就有其标准--mAP一、Mean Average Precision--mAP(一)什么是mAP      平均精度均值（mAP）是预测目标位置以及类别的这一类算法的性能度量标准。mAP对于评估目标定位模型、目标检测模型以及实例分割模型非常有用。   ...

1、符号定义对于每个neuron输出定义为a，其中a有上标和下标，上标l表示是第l层的neuron的输出，i表示是第l层的第i个neuron输出。

一、COCO数据集JSON文件格式json文件主要包含以下几个字段：<class 'dict'>{    "info": info, # dict     "licenses": [license], # list ，内部是dict     "images": [image], # list ，内部是dict 

1.     安装bazel ，可以在bazel官网上查找到具体安装方法2.     git clone 一份tensorflow的源码 上官网看，（需要clone相对稳定的版本如r1.3,否则可能会存在编译错误，）3.     进入tensorflow的根目录  3.1    执行./configure 根据提示配置一下环境变量这个官网上有类似的，对于环境变量的配置可以参考官网，

1、which protoc是按照huan环境变量查找可执行程序；2、ananconda 应该不会安装cuda的不同版本，如果需要不同版本，可以安装多个版本的cuda，程序回到不同的文件路径下去找cuda3、conda install 最好不好加-c 和conda-forge， 因为这个是在该库下装软件，不同的库之间的package可能会有冲突； pip install onnx...

     与目标识别不同，目标检测中不仅仅需要在一张图片中检测到是否含有某物体，还需要将该物体的位置找出来，所以在判定模型的好坏时，就有其标准--mAP一、Mean Average Precision--mAP(一)什么是mAP      平均精度均值（mAP）是预测目标位置以及类别的这一类算法的性能度量标准。mAP对于评估目标定位模型、目标检测模型以及实例分割模型非常有用。   ...

1、符号定义对于每个neuron输出定义为a，其中a有上标和下标，上标l表示是第l层的neuron的输出，i表示是第l层的第i个neuron输出。

这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！softmax函数softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示：softmax直白来说就是将原来输出

import numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as plta = np.array([[[10,10], [100,10], [100,100], [10,100]]], dtype = np.int32)b = np.array([[[100,100], [200,230], [150,200], [100,220]]]