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2024年3月26日
深度学习-卷积神经网络-目标检测YOLO-v5-训练以及推理-57
摘要: 目录1. 下载 代码2. 创建虚拟环境 安装依赖3. 数据集的准备4. 配置data.yaml5. 修改模型网络的配置文件6. 下载一份预训练的模型权重文件 放在根目录7. 开始训练8. 结果9. tensorboard查看训练10. 推理 1. 下载 代码 https://github.com/u
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posted @ 2024-03-26 10:22 jack-chen666
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2024年3月19日
深度学习-卷积神经网络-目标检测YOLO-v4-解读-56
摘要: 目录1. soft NMS2. GIOU DIOU CIOU3. DIoU4. CIoU5. Focal loss6. ASPP空洞池化7. PAN8. MISH激活函数9. SAM10 其他的 YOLO-v4 那么多的首字母大写 略缩名字 五花八门 下面就一一解读 bag of freebies训
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posted @ 2024-03-19 23:48 jack-chen666
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深度学习-卷积神经网络-目标检测YOLO-v3-推理运行-55
摘要: 目录 代码仓地址: https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 创建虚拟环境 三方件安装 Python 3.7.5 conda 4.1.6 pip3 uninstall keras-nightly pip3 uninstall -y tensorflow p
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posted @ 2024-03-19 17:00 jack-chen666
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2024年3月10日
深度学习-卷积神经网络-目标检测YOLO-v1详解-54
摘要: 目录1. 结构3. 总结3. 训练样本的构造4. 损失函数5. 训练6. 推理6. 小结 参考:https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/46691043?source_id=1005 输入一张图片,要求输出其中所包含的对象,以及每个对象的位置(包含该对象的矩形框) R
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posted @ 2024-03-10 17:26 jack-chen666
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2024年3月4日
深度学习-卷积神经网络-Faster RCNN anchor详解-53
摘要: 目录1. Anchor2. 画图 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/86403390?utm_id=0 1. Anchor 我第一次接触Anchor(中文叫做锚)的时候,比较懵逼的,什么是锚这个问题让思考了好久,这也是阻碍大家学习FasterRCNN最大的绊脚石 索性我
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posted @ 2024-03-04 23:33 jack-chen666
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2024年2月29日
深度学习-卷积神经网络-目标检测-52
摘要: 目录1. 什么是目标检测?2. 输出评价IoU3. 目标检测算法 R-CNNN4. SPP-net5. Fast R-CNN6. Faster R-CNN7. YOLO 1. 什么是目标检测? 找出图片中感兴趣的物体,并精确的进行分类 并标定物体的位置 目标检测中 能检测出来的物体 取决于当前任务数
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posted @ 2024-02-29 23:58 jack-chen666
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深度学习-卷积神经网络-keras生成器训练模型-51
摘要: 目录1. 模型的定义2. 图片batch generator3. 模型训练 1. 模型的定义 from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 from keras.models import Model from keras.layer
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posted @ 2024-02-29 15:53 jack-chen666
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深度学习-卷积神经网络-tf-DNN-50
摘要: 目录1. my_nn2. mnist_cnn 1. my_nn #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- """ Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2021-2022. All rights reserv
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posted @ 2024-02-29 11:08 jack-chen666
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深度学习-卷积神经网络-tensorflow的用法-49
摘要: 目录1. 01_first_graph2. session run3. global_variables_initializer4. InteractiveSession5. get_default_graph6. life_cicycle07 linear_regression8. manual_
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posted @ 2024-02-29 11:05 jack-chen666
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2024年2月28日
深度学习-卷积神经网络-keras的用法-48
摘要: 目录1.2.3.4. 1. # 模型各层之间是线性关系 k层 k+1层可以加上各种元素来构造神经网络 # 这些元素可以通过一个列表来制定 然后作为参数传递给Sequential来生成模型 from keras.models import Sequential from keras.models im
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posted @ 2024-02-28 11:42 jack-chen666
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