解压文件unzip opencv-3.4.8报错：Archive:opencv-3.4.8.zipEnd-of-central-directory signature not found.Either this file is nota zipfile, or it constitutes one disk of a multi-part archive.In t...

首先确定是否安装了pandoc。如果安装了pandoc，显示：couldn’t read native。原因：由于原文档中包含表格，导出word格式不成立。方法1：删掉表格，导出后手动加入到文档。方法2：①在.md文档所在目录打开cmd终端；②输入：pandoc -s 原文档名字.md -o 新名字.docx回车即可。...

torch.mul(a, b) 是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等。torch.mm(a, b) 是矩阵a和b矩阵相乘import torcha = torch.rand(1, 2)b = torch.rand(1, 2)c = torch.rand(2, 3)print(torch.mul(a, b))# 返回 1*2 的tensorprint(torch.mm(...

pytorch实现线性回归w = Variable(torch.randn(1),requires_grad=True)#需要求梯度b = Variable(torch.randn(1),requires_grad=True)def linear_model(x):return w*x+bdef get_loss(y_,y):return torch.mea...

One-stage基本介绍使用CNN卷积特征直接回归物体的类别概率和位置坐标值（无region proposal）准确度低，速度相对two-stage快基本流程one-stage常见算法：Yolov1/v2/v3SSD/DSSD等Retina-Net等等One-stage核心组件CNN网络回归网络CNN网络设计原则从简到繁再到简的卷积神经网多尺度特征...

传统目标检测算法基本流程候选框的提取通常采用滑动窗口的方法。滑动窗口方法：首先对输入图像进行不同窗口大小的滑窗进行从左往右、从上到下的滑动。每次滑动时候对当前窗口执行分类器(分类器是事先训练好的)。如果当前窗口得到较高的分类概率，则认为检测到了物体。对每个不同窗口大小的滑窗都进行检测后，会得到不同窗口检测到的物体标记，这些窗口大小会存在重复较高的部分，最后采用非极大值抑制(Non-Maxim...

卷积卷积在pytorch中有两种方式，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是torch.nn.functional.conv2d()。这两种形式的卷积对于输入的要求是一样的，首先需要输入一个torch.autograd.Variable()的类型，大小是(batch,channel,H,W),其中batch是输入的一批数据的数目，第二个是通道数，一般彩色图是3，灰度图是1，而卷积...

YOLO V3检测模型的环境搭建YOLOV3介绍：速度和精度最均衡的目标检测网络融合多种先进方法，改进YOLOV1/V2缺点，且效果更优YOLOV3具体图解在：https://blog.csdn.net/qq_43211132/article/details/91044151DarkNet一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架。容易安装，没有任何依赖项，移植性非...

人工智能：机器模拟人的意识和思维。消费级人工智能产品：机器学习：是一种统计学习方法，计算机利用已有数据，得出某种模型，再利用此模型预测结果，是人工智能的子集。随着经验的增加，效果会变好。深度学习：（深层神经网络）是深层次神经网络，是机器学习的一种实现方法，是机器学习的子集。机器学习的应用：1、对连续数据的预测2、对离散数据分类例如：卖房，输入平米数，输出价格。判断肿瘤的良性恶性...

linux常用终端命令：~$pwd当前路径：~$ls有什么文件：~$mkdir python 当前目录建立名为python目录：~$ls：~$cd python进入python目录：~$python进入python解释器注意：使用pwd命令打印当前在哪个目录，打印的是绝对路径。绝对路径：是以根目录 （“/”） 为起点的完整目录，...