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交并比 (IoU), mAP (mean Average Precision), 非极大值抑制 (NMS, Soft NMS, Softer NMS, IoU-Net)

目录NMS 基本过程抑制得分: Soft NMS加权平均: Softer NMS定位置信度: IoU-Net参考文献NMS 基本过程当前的物体检测算法为了保证召回率,对于同一个真实物体往往会有多于 1 个的候选框输出。由于多余的候选框会影响检测精度,因此需要利用 NMS 过滤掉重叠的候选框,得到最佳的预测输出在上图中,候选框 C 的得分比 A 要低,在评测时,C 候选框会被当做一个 False P

#深度学习#目标检测#计算机视觉
对比学习论文综述

目录第一阶段:百花齐放InstDisc (Instance Discrimination)InvaSpread (Invariant and Spreading Instance Feature)References第一阶段:百花齐放InstDisc (Instance Discrimination)paper: Unsupervised Feature Learning via Non-Para

#深度学习
Android-x86

目录Android-x86: Run Android on your PC安装 Android-x86 虚拟机 (VMware Workstation)Android-x86: Run Android on your PC官网: https://www.android-x86.org/This is a project to port Android Open Source Project to

深度学习入门 (二):激活函数、神经网络的前向传播

本文为《深度学习入门 基于Python的理论与实现》的部分读书笔记代码以及图片均参考此书目录复习感知机激活函数(activation function)sigmoid函数tanh函数ReLU(Rectified Linear Unit)函数神经网络的前向传播通过矩阵点积运算打包神经网络的运算引入符号各层间信号传递的实现输出层的设计softmax函数输出层的神经元数量批处理复习感知机之前介绍的朴素感

#神经网络#python#人工智能 +1
目标检测 (一):边界框、锚框、多尺度目标检测

本文参考–PyTorch官方教程中文版链接:http://pytorch123.com/FirstSection/PyTorchIntro/Pytorch中文文档:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/Tensor/PyTorch英文文档:https://pytorch.org/docs/stable/tens

#python#深度学习#人工智能 +1
目标检测 (二):用于快速测试模型的小数据集--红绿灯数据集

本文参考–PyTorch官方教程中文版链接:http://pytorch123.com/FirstSection/PyTorchIntro/Pytorch中文文档:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/Tensor/PyTorch英文文档:https://pytorch.org/docs/stable/tens

#深度学习#计算机视觉
计算机体系结构实验 (预习报告)

目录1. MIPS 指令系统和 MIPS 体系结构实验目的实验平台MIPS64 指令系统介绍MIPS 的寄存器MIPS 的数据表示MIPS 的数据寻址方式2. 流水线及流水线的冲突3. 指令调度和延迟分支4. Cache性能分析5. Tomasulo算法6. 再定序缓冲(ROB)工作原理7. 多 Cache 一致性—— 监听协议8. 多 Cache 一致性—— 目录协议8 个实验,其中 4 个必做

深度学习入门 (六):梯度消失与梯度爆炸、权重的初始值、Batch Normalization、Group Normalization

本文为《深度学习入门 基于Python的理论与实现》的部分读书笔记代码以及图片均参考此书目录权重的初始值权重初始值可以设为0吗(随机生成初始值的重要性)观察权重初始值对隐藏层激活值分布的影响Xavier 初始值He初始值归一化输入(Normalizing inputs)Batch NormalizationBN层的正向传播BN层的反向传播基于计算图进行推导不借助计算图,直接推导代码实现权重的初始值

#神经网络#深度学习#人工智能
图神经网络入门 (GNN, GCN)

目录References如何使用神经网络处理图的结构和特性 (需要的模块以及它们背后的思想)References零基础多图详解图神经网络(GNN/GCN)【论文精读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

#神经网络#机器学习#人工智能
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