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E:\python\ai_cv\chp8_cv_theory\01-目标检测\资料\项目10_目标检测作业数据├─01_行人目标检测(github)│ ├─annotations│ ├─images│ ├─object_detection│ │ ├─.ipynb_checkpoints│ │ ├─anchor_generators│ │ │ └─__pycache...

主要是再现了原作者的网络参考文章：1、DSFD人脸检测算法的tensorflow实现(大佬级人物，解释很到位，而且模型可以跑通)；2、原作者论文(看明白思路其实不难，关键在于怎么把代码一行一行的复现出来)；3、原作者论文代码(看这个也可以)在复现参考文章1时，可能遇到的问题(因为没钱买显卡，只能在colab上进行实验)：需要自己下载widerface数据，如果在colab上进行...

E:\python\ai_cv\chp8_cv_theory\01-目标检测\资料\项目10_目标检测作业数据├─01_行人目标检测(github)│ ├─annotations│ ├─images│ ├─object_detection│ │ ├─.ipynb_checkpoints│ │ ├─anchor_generators│ │ │ └─__pycache...

在GPU之前，传统的目标检测：深度学习中的目标检测（主要是使用了卷积神经网络代替原来的手工特征提取）：基于神经网络的特征提取，可以分为两类：①两阶段的目标检测；②端到端的目标检测...

预备工作：在tensorflow提供的模型文件的基础上，训练改造出自己的模型。标注自己的图片：下载labelImg-master文件：解压文件，打开就行10.模型测试：执行object_detection_tutorial.ipynb文件，可以对微调好的模型进行测试。（由于只迭代了10次，所以效果不好）参考文章：1.Tensorflow objec...

import pandas as pdtext = pd.DataFrame([[21,45,78],[23,56,89],[14,25,36],[47,58,69]])# 先建立一个矩阵print(text)Out[1]:0120214578123568921425363475869# 找到最大值和...

参考书籍：1、《应用多元统计分析》高惠璇1、表达式用来研究因变量Y和m个自变量的相关关系（一共有n个样本，）矩阵表示为：记为或2、回归方程和回归系数的显著性检验2.1 回归方程的显著性检验（又称相关性检验），即不全为0统计量：(在原假设成立时，)计算统计量的值，从而得到p值，或者查表与所对应的F统计量阈值进行比较，从而得到拒绝或不能拒绝原假设的结论。2.2 回归系数的显著性检验3、回归变量的选择3

代码如下：import pyodbcimport pandas as pdimport numpy as npconn = pyodbc.connect(r'DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};SERVER=.;DATABASE=数据库名字;UID=用户名;PWD=密码')cur = conn.cursor()sqlcom = '...