最近在公司实习，看到其实很多落地的模型都是基于yolo来改进的。在闲暇之余又重新温故了一下yolo系列，并想着将它们进行一个总结。今天就从V1下手，接下来的几个系列也会分别进行详解。相比起Faster R-CNN的两阶段算法，2015年诞生的YOLOv1创造性地使用端到端（end to end）结构完成了物体检测任务。直接预测物体的类别和位置，没有RPN网络，也没有Anchor的预选框，因此速度很

相信刚刚接触目标检测的小伙伴也是有点疑惑吧，目标检测的知识点和模型属实有点多，想要工作找CV的话，目标检测是必须掌握的方向了。我记得在找实习的时候，面试官就问到了我目标检测的指标是什么，答：mAP！问：mAP是什么？我：.......!☺所以在本文中我也是详细说一下mAP 的含义，有什么不对的或者不全的欢迎大家指正！mAP是mean of Average Precision的缩写，意思是平均精确度

前面讲完了V1、V2、V3，其中YOLOV4 和V3的网络区别就是多了CSP和PAN结构，以及一个SSP。贴一下网络结构图。 首先介绍一下网络结构中出现的各种组件。CBM：是由Conv+BN+Mish激活函数组成，和V3不同的是这里的激活函数由Leaky_relu换成了Mish。CBL：这个组件就是YOLOV3中的最小组件，但是在这里V4 将CBL放在了Neck模块里，并没有放在Backbone。

前面已经讲过几中梯度下降算法了，并且给了一个收尾引出这一章节，想看的小伙伴可以去看看这一篇文章：机器学习之梯度下降算法。前面讲过对SGD来说，最要命的是SGD可能会遇到“峡谷”和“鞍点”两种困境峡谷类似⼀个带有坡度的狭长小道，左右两侧是 “峭壁”；在峡谷中，准确的梯度方向应该沿着坡的方向向下，但粗糙的梯度估计使其稍有偏离就撞向两侧的峭壁，然后在两个峭壁间来回震荡。鞍点的形状类似⼀个马鞍，⼀个方向两

因为是CV出身的，转了推荐算法，前面也写了很多关于推荐算法的东西，但是最近写的有点疲了，思前想后决定先放一下推荐算法的基础模型。这几天先写一下机器学习和深度学习的东西，各个领域融会贯通一下。梯度下降算法是求解无约束多元函数极值最常用的数值方法， 很多机器学习常用算法和神经网络都是以它作为算法框架进行优化参数。 所以这个算法非常重要。梯度下降也是一种优化算法， 通过迭代的方式寻找使模型目标函数达到最

前言推荐系统进入深度学习领域以来，一共讲解了四个使用深度学习的模型了，今天来讲一下Wide&Deep模型，也是具有着里程碑意义的，前面讲解的AutoRec和Deep Crossing模型是在神经网络的复杂度和层数方面进行的进化，而这两个模型也是使用深度学习从用户和物品相似度的角度来进行系统推荐的。其中对AutoRec和DeepCrossing这两个模型有些遗忘的小伙伴可以看看我这篇文章，推

本篇讲一下CV相关的东西，MobileNet，想必大家已经很熟悉了，包括里面的一些模块，一些轻量型思想也是经常用到的。在这里我也是想着做一下总结，整理一下，也讲一讲自己的理解和看法。卷积神经网络CNN已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。近年来CNN模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。然而，在某些真实的应用场景如移动或者嵌