本篇文章主要是对深度学习中运用多GPU进行训练的一些基本的知识点进行的一个梳理文章中的内容都是经过认真地分析，并且尽量做到有所考证抛砖引玉，希望可以给大家有更多的启发，并能有所收获介绍大多数时候，梯度下降算法的训练需要较大的Batch Size才能获得良好性能。而当我们选择比较大型的网络时候，由于GPU资源有限，我们往往要减少样本数据的Batch Size。当GPU无法存储足够的训练样本...

目录准备工作VSCode初步用户界面快捷键安装扩展配置文件与内置终端设置高级调试配置小结参考准备工作安装anaconda，官网下载安装，笔者安装在"D:\Anaconda3"安装好之后，查看环境变量path中是否有如下路径，没有的话添加进去D:\Anaconda3D:\Anaconda3\Scripts安装git，官网下载安装，默认安装路径"C:\Program Files\Git"安装VSCod

睿智的目标检测20——利用mAP计算目标检测精确度学习前言GITHUB代码下载知识储备1、IOU的概念2、TP TN FP FN的概念3、precision（精确度）和recall（召回率）4、概念举例5、单个指标的局限性什么是AP绘制mAP学习前言好多人都想算一下目标检测的精确度，mAP的概念虽然不好理解，但是理解了就很懂。GITHUB代码下载这个是用来绘制mAP曲线的。https://gith

AP (Average precision)是主流的目标检测模型的评价指标。再介绍AP之前，我们先来回顾一下需要用到的几个概念precision，recall以及IoU。IoU（Intersection over union）交并比IoU衡量的是两个区域的重叠程度，是两个区域重叠部分面积占二者总面积（重叠部分只计算一次）的比例。如下图，两个矩形框的IoU是交叉面积（中间图片红色部分）与合并面积（右

Inception V4的网络结构如下：　从图中可以看出，输入部分与V1到V3的输入部分有较大的差别，这样设计的目的为了：使用并行结构、不对称卷积核结构，可以在保证信息损失足够小的情况下，降低计算量。结构中1*1的卷积核也用来降维，并且也增加了非线性。　　Inception-ResNet-v2与Inception-ResNet-v1的结构类似，除了stem部分。Inception-ResNet-v

https://www.jianshu.com/p/d790a8820792https://www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/7642471.html

在写程序时经常会碰到这样一个问题，我们需要重复写很多相同的代码，并且这些代码结构相同。总是想自己把这段代码封装一下然后直接进行调用，但是如果这段代码逻辑并不复杂，并且代码量也不大，不适合进行封装，那么我们就会想到c++中的关键字define。其实明智的你，遇到上面的这些情况估计还会想到另一个东西----template，后面我们也会说一下两者的却别。今天自己看了一下c++ define的相关知识，

转载自VQA - 近五年视觉问答顶会论文创新点笔记简要梳理近五年顶级会议发表的视觉问答（Visual Question Answering, VQA）相关论文的创新点。选取自NIPS、CVPR、ICCV、ACL等，已整理86篇。2019.10.21修订，新增5篇ACL 2019。VQA - 近五年视觉问答顶会论文创新点笔记2014 A Multi-World Approach to Questio

AP (Average precision)是主流的目标检测模型的评价指标。再介绍AP之前，我们先来回顾一下需要用到的几个概念precision，recall以及IoU。IoU（Intersection over union）交并比IoU衡量的是两个区域的重叠程度，是两个区域重叠部分面积占二者总面积（重叠部分只计算一次）的比例。如下图，两个矩形框的IoU是交叉面积（中间图片红色部分）与合并面积（右

https://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/38514127