PyTorch学习笔记(十二) ---- PyTorch目标检测

香港中文大学（贾佳亚）提出DSGN，3D目标检测新网络，性能优于MV3D，PIXOR和F-PointNet等，代码开源。

1.整体流程2.熟悉数据如吴恩达老师所说的，深度学习是二八定律：20%是模型设计，80%是数据。可见数据在整个算法设计中的重要性，在正式开始编码首先是熟悉数据。在以往做的几个项目中，我都会会费大量的时间和精力去熟悉了解项目是基于怎样的数据集做的。在观察数据集的过程中其实也是人的大脑在寻找提取特征，对数据中存在的问题和结构进行分类总结，这也是我最终模型结构的初级基础。在分析数据中具体如以下方面：数据

pdb 模块定义了一个交互式源代码调试器，用于 Python 程序。它支持在源码行间设置（有条件的）断点和单步执行，检视堆栈帧，列出源码列表，以及在任何堆栈帧的上下文中运行任意 Python 代码

1.整体流程2.熟悉数据如吴恩达老师所说的，深度学习是二八定律：20%是模型设计，80%是数据。可见数据在整个算法设计中的重要性，在正式开始编码首先是熟悉数据。在以往做的几个项目中，我都会会费大量的时间和精力去熟悉了解项目是基于怎样的数据集做的。在观察数据集的过程中其实也是人的大脑在寻找提取特征，对数据中存在的问题和结构进行分类总结，这也是我最终模型结构的初级基础。在分析数据中具体如以下方面：数据

转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/john_bh/论文链接: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection**作者及团队：Alexey Bochkovskiy**会议及时间：Arxiv 2020.4作者开源code：https://github.com/AlexeyAB/darknet文章目录1.主要贡

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