摘要：还没来得及看YOLOV6，官方YOLOV7就带着各种优化，各种优秀的指标重磅袭来~那能怎么办呢？先把yolov6跳过去呗T_T。论文地址 摘要 Yolov7在5FPS到160FPS速度范围内，在速度和准确率上都超过了所有已知的目标检测器，并且在30FPS速度上（使用GPU V100能达到更高的速度） 阅读全文

摘要：发现yolo真是一个大杂烩，几乎将所有的前沿技术都融合到一起了，CSP结构借鉴了DenseNet的想法，所以，开始啃DenseNet 摘自：https://www.leiphone.com/category/ai/0MNOwwfvWiAu43WO.html 补充：啃完之后发现不是CSP借鉴了Dens 阅读全文

摘要：今天看yolov5官网教程的Tips for Best Training Results，看到文章介绍Recipe for Training Neural Networks，做为“厨神”的我，看到“Recipe”灰常激动，赶紧记录，翻译水平有限，主要为了做个笔记： 一，神经网络普遍存在的问题：（好吧 阅读全文

摘要：数据预处理 1、深度学习中的数据预处理有哪些方式？ 1、 数据归一化。包括高斯归一化、最大最小值归一化等。 2、 白化。许多深度学习算法都依赖于白化来获得更好的特征。所谓的白化，以PCA白化来说，就是对PCA降维后的数据的每一列除以其特征值的根号。 2、为什么需要对数据进行归一化处理，归一化的方式有 阅读全文

摘要：一直拖着没研究大名鼎鼎的残差网络，最近看YOLO系列，研究到YOLOv3时引入了残差网络的概念，逃不过去了，还是好好研究研究吧~ 一，引言 残差网络是深度学习中的一个重要概念，这篇文章将简单介绍残差网络的思想，并结合文献讨论残差网络有效性的一些可能解释。 以下是本文的概览： 动机：深度神经网络的“两 阅读全文

摘要：BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。 从字面意思看来Batch Normaliz 阅读全文