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目标检测——yolo系列算法
yoloV2选择了聚类的五种尺寸作为anchor boxFPN:浅层特征融合深层特征后进行目标检测。

目标检测——yoloV3案例
labellmage使用方法读取TFrecord文件损失函数的计算正负样本的设定模型训练加载模型模型训练模型预测

目标检测——SSD模型介绍
目录SSD网络结构backboneextra部分loc和clsPriorBox层先验框的生成方法loc的预测结果模型训练正负样本标记损失函数困难样本挖掘模型预测SSD网络结构backboneextra部分loc和clsPriorBox层先验框的生成方法loc的预测结果模型训练正负样本标记损失函数困难样本挖掘模型预测

RNN架构解析——传统RNN模型
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pytorch工具——使用pytorch构建一个神经网络
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AutoDL云服务器的使用
使用此云服务器的优势学生认证,省钱可无卡模式启动,省钱上传数据比较方便网站。

RNN架构解析——认识RNN模型
RNN单层网络结构。

CNN、数据预处理、模型保存
读取数据训练网络模型比如数据不够,可以对数据进行旋转,翻转等操作来添加数据例如使用预训练模型输出为102定义数据预处理操作冻结resnet18的函数改最后一层的,因为默认的是1000输出设置哪些层需要训练训练开始训练

到底了








