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目标检测之SSD

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档目标检测之SSD一、前言二、SSD(Single Shot MultiBox Detector)SSD相对于YOLO的优势:三、SSD训练过程膨胀卷积:四、SSD预测过程一、前言目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法如R-CNN系算法,其主要思路是先通过

#计算机视觉#算法
目标检测之SSD

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档目标检测之SSD一、前言二、SSD(Single Shot MultiBox Detector)SSD相对于YOLO的优势:三、SSD训练过程膨胀卷积:四、SSD预测过程一、前言目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法如R-CNN系算法,其主要思路是先通过

#计算机视觉#算法
python笔记4:数据归一化(0,1),归至(-1,1)

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档python笔记4:数据归一化(0,1),归至(-1,1)一、pytorch里tensor数据归一化1.tensor数组全局归一化2.tensor数组指定维度归一化二、pytorch里tensor数据归至(-1,1)一、pytorch里tensor数据归一化1.tensor数组全局归一化数学公式将数组中的无论正负数值归一化到[0, 1

#python#pytorch#数据分析
python笔记2:指定概率生成数据

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档python笔记2:指定概率生成数据一、random指定范围随机生成数1.*random.choice()在指定数据集内生成随机数*2.*random.sample(x,n)在指定数据集内生成随机数组*二、random指定概率随机生成数一、random指定范围随机生成数1.random.choice()在指定数据集内生成随机数先建立一

#python
到底了