自己学习机器学习，深度学习也有好长一段时间了，一直以来都想写点有价值的技术博客，以达到技术分享及记录自己成长的目的，奈何之前一直拖着，近来算是醒悟，打算以后不定时写一写博客，也算是作为自己不断学习，不断进步的记录。既然是写博客，希望自己的博客以后要做到“准确、生动、简洁、易懂”的水平，做到对自己、对读者负责，希望大家多交流，共同进步！言归正传，想起当时自己刚入门深度学习的时候，当时对神经网络的“.

对于现在想入门目标检测的同学来说，R-CNN系列，YOLO系列和SSD很可能是最早会接触的一些目标检测算法。不得不说，这三个算法真的是非常非常经典的目标检测算法，在熟悉了这三个算法之后，基本就可以说自己已经在目标检测领域入门了。目前网络上已经有了很多很不错的讲解这三个算法模型的文章，自认为在有限的时间内很难去写到那种高质量的文章，况且也没必要（自己本来已经写了好多这三个算法的详解，不过质量不满意.

object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。object detection技术的演进：RCNN->Spp.

简介CTC可以生成一个损失函数，用于在序列数据上进行监督式学习，不需要对齐输入数据及标签，经常连接在一个RNN网络的末端，训练端到端的语音或文本识别系统。CTC论文本文主要是讲解用wrap_ctc实现pytorch版本的CRNN，用其来进行OCR端到端文本识别。（注：wrap_ctc是百度开源的一个模块，需要自己编译使用。在pytorch 1.0中，自带了CTC loss，用pytorch 1..

文章目录mAP定义及相关概念举例计算mAPmAP定义及相关概念下面只简要介绍必需的基础知识，来自文章及翻译，推荐阅读。mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值；AP: PR曲线下面积，后文会详细讲解；PR曲线: Precision-Recall曲线；Precision: TP / (TP + FP)；Recall: TP / (TP + FN)...

这是蛮久前自己刚入门深度学习时看过的资料，当时把网址保存下来了，下面是一套零基础入门深度学习的教程，一看就是大神写的，写的非常好！！自己实在没必要重复造轮子了，膜拜一下吧，发这个博客的原因也是因为想分享一下这个网站。大神博客：零基础入门深度学习这是一套教程，并不是单单的一篇博客，推荐大家阅读！...

本文主要是记录一下本人在做DL时，在linux上的一些常用的命令。Linux上的很多命令会让我们的工作效率加倍，但由于命令及其参数过多，让人难以记忆。本文仅作为自己的学习笔记，以供未来不时之需。（会不断补充、更新）查看进程运行时间 ：ps -p PID -o etime，例如ps -p 13417 -o etimehtop：性能监控软件，top的增强版。nvidia-smi：常用，而且还...

文章目录概要介绍基本卷积神经网络（CNN）AlexNetZF-NetVGG-NetInception系列Inception-V1：GoogLeNetInception-V2：An Improved Version of Inception-V1Inception-V3：Factorizing NxN into 1xN and Nx1Inception-V4：Inceptionwith skip..

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题目描述给定 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。解题思路要明确一点：两线段之间形成的区域面积总是受限于短板高度和底板宽度。 在每一步中，我们不断更新max_area，并将指向较短线段的指针...