上手vscode✌✌入门第一步，远程操控服务器上的项目！！在采完无数坑后，安装好vscode,准备远程，步骤下载ssh插件在左下角齿轮状管理按钮中找到”拓展“键，搜索ssh ，安装安装完后 点击左边的倒数第三个按钮后出现点击“+”右边的小齿轮，出现：点击第一个.config文件进行配置：这里有两种情况：无跳板机和有跳板机远程1.无跳板机情况下Host 主机名Hostname 远程主机IPPort

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2021年4月份发布的 YOLOv5:v5版本，2021年10月份发布的 YOLOv5:v6版本发布了更小的Nano模型YOLOv5n和YOLOv5n6一. 改进的方面整合了 Roboflow，使用Roboflow来组织、标注、准备、版本化和托管用于训练YOLOv5模型的数据集，Roboflow上有很多公开的数据集。二. 当采用多机多卡训练时，出现了以下问题TypeError: barrier()

前言      卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的另外一个操作——池化操作，其原理，并以小白视角，完成池化从0到1的numpy实现。1      作为小白入坑篇系列，开始今天的算子池化，错过其他算子的请关注公众号所向披靡的张大刀后台领取。      池化一词开始视觉机制，指的是资源的合并、整合，英文为pooling，中文直译过来即

前言  卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的灵魂——卷积操作，其原理，并以小白视角，完成卷积从0到1的numpy实现。1   卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为人工智能的入门神经网络，已被广泛用于图像识别和分类等领域。除了为机器人和自动驾驶汽车提供视觉之外，ConvNets 在识别人脸、物体和交通标志方面也应用广泛。其中

导语一般来说，物体检测一般使用map来评价目标检测的检测效果，如果检测效果不好时，我们需要深入了解如何哪些数据检测效果不好，如何调试模型的性能以及如何优化它获得更好的性能。这时一个好的开源库 TIDE 则可以准确实现对象检测，对于提高物体检测的模型的准确性有很大指导方向。01目标检测评价标准map在目标检测中，评价模型好坏主要有两个关键方面：速度和准确性，一般的模型会在两者之间权衡，这里我们主要专

评价目标检测中的各种标准，如map,ROC通常用于分类算法中，按照混淆矩阵的计算方式：ROC计算方式ROC 为FPR（假阳率）为横坐标，TPR（真阳率）为纵坐标，围成的面积即为ROC值：而在目标检测中，因为负样本（TN）的值很大，所以在目标检测中会直接考虑使用groundtruth个数，作为（TP + FN）个数；ROC的实现这里参考python 实现目标检测中roc该文中因为只有人脸一个类别，实

更多内容关注公众号“张大刀”大家好，我是张大刀，前两天写完目标检测的评价标准map后，有人在后台私信我如果map只能对目标检测大概评价，那具体到具体项目，真的要每次自己去将检测结果过一遍，人为去发现漏检和误检的数据特征吗？额，作为人工智能当然不允许这样的事情发生。想起来之前在公众号中写到的TIDE模块，开始以为是某one的实用模块，后来才发现原来大佬是发了ECCV2020，孤陋寡闻了。。立马拜读下

导语一般来说，物体检测一般使用map来评价目标检测的检测效果，如果检测效果不好时，我们需要深入了解如何哪些数据检测效果不好，如何调试模型的性能以及如何优化它获得更好的性能。这时一个好的开源库 TIDE 则可以准确实现对象检测，对于提高物体检测的模型的准确性有很大指导方向。01目标检测评价标准map在目标检测中，评价模型好坏主要有两个关键方面：速度和准确性，一般的模型会在两者之间权衡，这里我们主要专

前言map是**Mean Average Precision**的缩写，翻译过来是平均精度的平均。有点绕啊，在理解map之前，先问个为什么要引入map，在分类任务中，常使用精确率和召回率作为评价指标，也称查准率和查全率，这是一个简单直接的统计量。目标检测任务稍有不同的是，即使目标检测器检测到猫和狗，没有定位，这也是没有用的。所以我们评价这个目标检测器的性能，不仅要评价它检测的对不对，还要评价它定位