摘要：
先贴题和题解，线性思路： 解释：一般这题做的时候都会挨个遍历奇数长度的数组，如果提前计算数组和的话，最优时间复杂度为$O(n^2)$。这里使用讨论区的线性方法：（解法非常非常妙！！！！！） Just see number of times every position occurs in all t 阅读全文
posted @ 2021-11-25 11:36
玻璃公主
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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
posted @ 2021-11-10 14:00
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与yolov3对比，yolov5主要进行了下面4方面的改进：（其实很多在yolov4中已经存在了，这里再仔细研究一下）。以5.0版本来介绍，6.0版本将Focus去掉了。结构图见3.1 输入端：Mosaic数据增强，自适应锚框计算，自适应图片缩放 Backbone：Focus + C3 Neck：F 阅读全文
posted @ 2021-11-05 16:08
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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
posted @ 2021-11-02 15:50
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摘自：【个人整理】faster-RCNN的背景、结构以及大致实现架构 这篇是我看过讲faster-RCNN最清楚的，很多地方茅塞顿开，特转。 一、 faster-RCNN的背景 Faster R-CNN 发表于 NIPS 2015，其后出现了很多改进版本，后面会进行介绍. R-CNN - Rich 阅读全文
posted @ 2021-10-26 10:21
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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
posted @ 2021-10-19 11:29
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摘要 基于计算机视觉的金属材料表面缺陷检测是冶金工业领域的研究热点。在金属制造行业中，高标准的平面质量要求自动视觉检查系统及其算法的性能必须不断提高。本文基于对钢，铝，铜板和带钢的一些典型金属平面材料产品的160多种出版物的综述，试图对二维和三维表面缺陷检测技术进行全面的综述。根据算法的属性和图像特 阅读全文
posted @ 2021-10-19 11:23
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转自：RPN解析 候选框提取网络（RPN）其实是一个全卷积网络，以任意大小的图像作为输入，输出一系列候选框以及每个候选框对应的分数值，这个分数值用于衡量候选框框中目标的概率。 1. RPN的意义 RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中，专门用来提取候选框，在RCNN和Fast 阅读全文
posted @ 2021-10-12 16:32
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费了九牛二五之力终于把YOLOV5装好了，接下来就是训练自己的数据集啦~ 1，收集图片 木有图片怎么办？百度下啊！下载太慢怎么办？爬啊！于是~~~~用python requests吭哧吭哧飞一般爬了1000张图片，但是！数据清洗的时候老娘眼睛都要看瞎了T_T。1000张图片就清洗出了121张，我也是 阅读全文
posted @ 2021-08-23 22:45
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嗯，模型做好了要放到平台上，开始嗑前端vue：看王元红老师的视频，第一次作业要求实现列表点击变色。代码如下 <html lang = "en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Title</title> <script src = "vue.js"></s 阅读全文
posted @ 2021-08-19 11:33
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