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深度学习项目实验总结

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

Python pdb 代码调试调试

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

#python
MTTM:在深度图像上基于多任务模板匹配方法的目标检测,分割和姿势估计

本文中提出了一种新颖的框架,即多任务模板匹配(MTTM),该框架可以从深度图像中找到目标对象的最接近模板,同时预测分割蒙版以及模板与场景中检测到的对象之间的姿势变换使用对象区域的相同特征图。所提出的特征比较网络通过比较模板的特征图和场景的裁剪特征来计算分割蒙版和姿势预测。该网络的分割结果通过排除不属于该对象的点,提高了姿态估计的鲁棒性。实验结果表明,尽管仅使用深度图像,MTTM仍优于基线方法对被遮

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[目标检测] YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

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#目标检测
[3D目标检测]DSGN

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。

CoordConv:卷积神经网络「失陷」,CoordConv来填坑

CoordConv 解决了坐标变换问题,具有更好的泛化能力,训练速度提高 150 倍,参数比卷积少 10-100 倍,并能极大提升多种视觉任务的表现

PyTorch学习笔记(十二) ---- PyTorch目标检测

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基于深度学习的3D点云综述

22页的3D点云综述,共计121篇参考文献,主要介绍3D点云的目标分类,部件分割,目标检测,语义分割等任务的深度学习算法以及基准数据集。

#深度学习
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