提纲图像分类、实例分割、（四种）方差、偏差欠拟合、拟合、过拟合激活函数（使用函数画出图像）梯度下降、反向传播卷积（y=2*x 体验卷积）、池化、全连接参数量如何计算评价标准：准确率...

精灵标注助手标注结果改为labelimg标注结果

提纲上下文卷积：一维卷积、二维卷积（联系、区别）、卷积公式、空洞卷积、感受野、多尺度：不同层的特征图、不同尺度卷积核、空洞卷积池化：paddings=[h_diff//2, h_diff - h_diff//2, w_diff//2, w_diff - w_diff//2]上采样 / 特征图变大的三种方式：双线性插值、反卷积、反池化信息融合的方式：直接相加、concat + 1x1 卷积a,b =

pip 向指定 python版本中安装期望的环境包

yolov5 一些参数介绍

针对于没有对应 cuda 版本的程序，可以降版本安装，因为一般情况其是向下兼容的。

yolov5 一些参数介绍

在linux 服务器中安装cv2安装命令：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python环境：python 2.7.17描述：- 1. 在安装是时候第一步报错是 少安装一个包，使用类似命令安装之后第一个错误解决- 2. 再次执行命令的时候，报错如下，之后通过指定opencv 的版本得到了解决。### 通过指

cv2 读取并展示图片import cv2img_path = r''img= cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)box1 = ['labelname', x_min, y_min, x_max, y_max]# 所要展示的图片、（x_mian, y_min）, (x_max, y_max), 构成颜色的元组， -1 为填充正数为线粗细cv2.rectan

pip 向指定 python版本中安装期望的环境包