参见：【目标检测论文阅读】YOLOv2 - 知乎二、更快更准：YOLOv22.1 简介2017年，作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 YOLOv1 的基础上，进行了大量改进，提出了 YOLOv2 和 YOLO9000。重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的不足。YOLOv2 是一个先进的目标检测算法，比其它的检测器检测速度更快。除此之外，该网络可以适应多种尺寸的图

损失函数1、什么是损失函数？一言以蔽之，损失函数（loss function）就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数，它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。-损失函数：用于衡量'单个样本点'预测值与实际值的偏离程度。-风险函数：用于衡量'样本点平均意义'下的好坏，就是说要除以batch_..

参考：基于yolov5训练人头检测模型 - 知乎一、数据集下载地址：链接：四、模型训练1. 数据集目录配置在data文件夹下创建head.yaml，此文件设置类别数量，类别名称以及数据集的路径。内容如下图所示：​head.yaml2. 预训练模型从 yolov5 github 源码地址下载预训练 yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5x.pt放置在 weig

源码参见：Yolov5-Flask-VUE:在WEB端部署YOLOv5目标检测模型-源码一、Flask参见 ：安装 — Flask 0.10.1 文档1、sudo apt-get install python3-pip2、sudo pip3 install Flask

参考：3D检测入门知识梳理

参考：FaceDetector/detect_step_by_step.ipynb at master · faciallab/FaceDetector · GitHub中文翻译：从零开始搭建人脸识别系统（一）MTCNN - 知乎1、网络结构mtcnn 算法人脸检测过程分为三个独立的stage，每一个stage对应一个卷积网络，分别为pnet，rnet，onet。网络结构如图所示。mtcnn三个网

参见：【目标检测论文阅读】YOLOv2 - 知乎二、更快更准：YOLOv22.1 简介2017年，作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 YOLOv1 的基础上，进行了大量改进，提出了 YOLOv2 和 YOLO9000。重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的不足。YOLOv2 是一个先进的目标检测算法，比其它的检测器检测速度更快。除此之外，该网络可以适应多种尺寸的图

参考：FaceDetector/face_align.ipynb at master · faciallab/FaceDetector · GitHub中文：从零开始搭建人脸识别系统（二）：人脸对齐 - 知乎Face Alignment Step-by-Step1、Align Faces by Spatial Transform Operationimport cv2import matplotl

参考：FaceDetector/detect_step_by_step.ipynb at master · faciallab/FaceDetector · GitHub中文翻译：从零开始搭建人脸识别系统（一）MTCNN - 知乎1、网络结构mtcnn 算法人脸检测过程分为三个独立的stage，每一个stage对应一个卷积网络，分别为pnet，rnet，onet。网络结构如图所示。mtcnn三个网

参见：【目标检测论文阅读】YOLOv2 - 知乎二、更快更准：YOLOv22.1 简介2017年，作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 YOLOv1 的基础上，进行了大量改进，提出了 YOLOv2 和 YOLO9000。重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的不足。YOLOv2 是一个先进的目标检测算法，比其它的检测器检测速度更快。除此之外，该网络可以适应多种尺寸的图