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目标检测:RCNN、Fast RCNN、 Faster RCNN 基本思想和网络结构介绍

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#目标检测#深度学习#人工智能
深度学习框架 PyTorch vs MindSpore (一): 二者的Tensor操作方法,以及与NumPy的转换

一、torch.Tensor1、torch.Tensor 的基本用法torch.Tensor 默认数据类型是 float32torch.LongTensor 默认数据类型是 int64数据类型转换可通过 t.int() 和 t.float()实现t.size(): 查看形状,与 t.shape 等价t.ndim: 查看维数t.numel(): 查看元素总数type(t): 查看数据结构类型t.dt

#python#pytorch#深度学习 +1
深度学习中的数据类型介绍:FP32, FP16, TF32, BF16, Int16, Int8 ...

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#深度学习#人工智能
小样本(少样本)目标检测概述(few-shot object detection)

文章目录一、小样本目标检测简介二、小样本目标检测的方法2.1 基于微调的方法2.2 基于元学习的方法三、小样本目标检测现有的问题四、参考资料一、小样本目标检测简介小样本目标检测 FSOD(few-shot object detection),是解决训练样本少的情况下的目标检测问题。通过应用较少的标注数据的半监督方法或者利用不完全匹配的标注数据的弱监督方法,利用极少的标注数据学习具有一定泛化能力的模

#目标检测#人工智能#深度学习 +2
GPU 并行计算入门

介绍 CPU 和 GPU 的架构的联系和区别,CUDA 并行计算的简单介绍

#人工智能
【目标检测】YOLOv1 ,one-stage 目标检测算法的开山之作

这里写自定义目录标题YOLOv1简介YOLOv1网络结构YOLOv1的损失函数YOLOv1简介YOLO 是 You Only Look Once 的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片,就能输出结果。其创新点如下:(1)YOLO是一个端到端的目标检测框架,将整张图作为网络的输入,直接在输出层回归出候选框的位置和类别。(2)速度快,但准确度相对低一些。主要用于实时检测,例如视频目标检测。但 one-

#目标检测#算法#人工智能
TextCNN:用于文本分类的CNN网络

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DPCNN:深度金字塔 CNN 文本分类网络

DPCNN(Deep Pyramid CNN),是2017年腾讯AI-Lab提出的一种用于文本分类的网络,可以称之为"深度金字塔卷积神经网络"。

#人工智能#nlp#自然语言处理
Shell 踩坑:直接在 Shell 中直接执行 python 脚本需要使用 python -c 命令

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#python#numpy#开发语言
vs2017 配置 opencv

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