本文章是2021年EI收录的一篇文章在文章的2.4阐述了常见的 “三维物体检测数据集”，包括 Lyft Level 5、KITTI、 ApolloScape等。原文可以在我的资源中下载：摘要随着计算机视觉人工智能算法的快速发展，二维物体检测取得了巨大的成功，并在各种工业产品中得到了应用。在过去的几年里，二维物体检测的精度有了很大的提高，甚至超过了人眼的检测能力。然而，对于智能驾驶的应用，二维目标检

最近在恶补深度学习基础知识，以下为根据公众号“ 阿力阿哩哩”的《超参数（Hyperparameters）| 上》而总结的内容。可以结合作者在哔哩大学的视频。4.4 超参数（Hyperparameters）经过4.3节的CNN卷积神经网络原理的讲解，笔者相信大家已经迫不及待地想建属于自己的神经网络来训练了。不过，在此之前，笔者还是有一些东西要给大家介绍的。那就是神经网络的超参数(Hyperparam

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哔哩大学的PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】的P16讲讲述了神经网络的基本骨架nn.Module的使用。

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哔哩大学的PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】的P27讲开始进行完整的训练模型套路练习。先介绍一个a.item()的用法：import torcha = torch.tensor(5)print(a)print(a.item())# 第一个print打印出来的会带一个tensor# 第二个print加上.item就会把tensor数据类型转换成真实的数字结果如图：第一个p

全文总结于哔哩大学的视频：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语李宏毅上传了2020版本的机器学习视频和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多，李宏毅的机器学习是英文的ppt+中文讲解，非常有利于大家入门。吴恩达的CS229中偏向于传统机器学习（线性回归、逻辑回归、Naive Bayes、决策树、支持向量机等），李宏毅2020版本的机器学习中除了最前面的回归、分类，

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