目录1. 闵可夫斯基距离（Minkowski distance,Lp距离）​2. 曼哈顿距离（Manhattan distance）3. 欧式距离（Euclidean distance）4. 切比雪夫距离（Chebyshev distance）1. 闵可夫斯基距离（Minkowski distance,Lp距离）2. 曼哈顿距离（Manhattan distance）3. 欧式距离（Euclide

1、什么是IoU(Intersection over Union)IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测，我们需要：1.ground-truth bounding boxes（人为在训练集图像中标出要检测物体的

import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Ffrom d2l import torch as d2lclass Residual(nn.Module):def __init__(self, input_channels, num_channels,use_1x1conv=False, strides=1):

1、什么是IoU(Intersection over Union)IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测，我们需要：1.ground-truth bounding boxes（人为在训练集图像中标出要检测物体的

线性代数中退化矩阵矩阵退化：研究的是向量组中的向量模型退化：研究的是神经元节点首先，退化矩阵 也叫 奇异矩阵。行列式为0，非满秩，也就是说矩阵内存在线性相关的向量组。矩阵的退化？什么是线性相关？--非零常量个数等于1时，对应向量肯定是零向量--个数大于1时候，说明至少有两个向量线性相关（零向量和任意向量线性相关）退化程度越高，线性相关的向量...

1、什么是IoU(Intersection over Union)IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测，我们需要：1.ground-truth bounding boxes（人为在训练集图像中标出要检测物体的

线性代数中退化矩阵矩阵退化：研究的是向量组中的向量模型退化：研究的是神经元节点首先，退化矩阵 也叫 奇异矩阵。行列式为0，非满秩，也就是说矩阵内存在线性相关的向量组。矩阵的退化？什么是线性相关？--非零常量个数等于1时，对应向量肯定是零向量--个数大于1时候，说明至少有两个向量线性相关（零向量和任意向量线性相关）退化程度越高，线性相关的向量...

目录1.IOU的概念2.TP TN FP FN的概念3.precision（精确度）和recall（召回率）4.概念举例5.单个指标的局限性1.IOU的概念介绍mAP和AP之前应该先了解一下IOU，IOU就是衡量预测狂和真实框的重合程度。计算IOU的公式为：可以看到IOU是个一个壁纸，既并交...

Pascal VOC2012数据集文件结构：1.打开项目文件夹->data->predefined_classes.txt修改标注类别信息2.打开软件（labelImg）3.设置图像文件所在目录，以及标注文件保存目录4.标注图像，并保存5.若要修改源代码在项目的libs->labelFile.py文件中修改1.数据集中主要有三个文件，一个是标注的图像信息的文件夹，一个是存放图像的

kernel: 内核是一个2维矩阵，长 × 宽；filter：滤波器是一个三维立方体，长× 宽 × 深度， 其中深度便是由 多少张内核构成； 可以说kernel 是filter 的基本元素， 多张kernel 组成一个filter;那么， 一个filter 中应该包含多少张 kernel 呢？答：是由输入的通道个数所确定， 即，输入通道是3个特征时，则后续的每一个filter中包含3张kernel