摘要：
常用三种边沿检测： import cv2 import os import shutil import random import numpy as np def canny(image): image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image 阅读全文
摘要：
论文地址：http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 该设计有以下两点优势：（1）它能够捕捉更多的上下文信息，因为提出了RSU(ReSidual U-blocks)结构，融合了不同尺度的感受野的特征；（2）它增加了整个架构的深度但并没有显著增加计算成本，因为在这些 阅读全文
摘要：
自学C++,勉强实现了初步功能 正在学习中 1 #include<stdio.h> 2 #include<graphics.h> 3 #include<conio.h> 4 #define WIN_WIDTH 640 //窗口宽度 5 #define WIN_HEIGHT 480 //窗口高度 6 阅读全文
摘要：
1、AlexNet AlexNet中的trick：AlexNet将CNN用到了更深更宽的网络中,其效果分类的精度更高相比于以前的LeNet,其中有一些trick是必须要知道的. ReLU的应用：AlexNet使用ReLU代替了Sigmoid，其能更快的训练，同时解决sigmoid在训练较深的网络中出 阅读全文
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学习了yolo系列，并且刷了个比赛，目前91%，关于yolo相关学习心得及其总结见下面链接（为了赚积分跑代码） https://www.flyai.com/article/807 阅读全文
摘要：
Faster R-CNN（笔记） Faster R-CNN可以算是深度学习目标检测领域的祖师爷了，至今许多算法都是在其基础上进行延伸和改进的，它的出现，可谓是开启了目标检测的新篇章，其最为突出的贡献之一是提出了 "anchor" 这个东东，并且使用 CNN 来生成region proposal（目标 阅读全文
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自由学习，大佬给了一个脚本，用在yolov5中，实现预测完图像生成图像对应的xml文件，方便在labelimage中进行查看： View Code 直接调用模型生成的.pt，检测完结果生成跟检测图像对应得xml文件。 学习到了glob函数的使用：是python自己带的一个文件操作相关模块，用它可以查 阅读全文
摘要：
V1，CVPR2016：https://arxiv.org/abs/1506.02640 V2，CVPR2017：https://arxiv.org/abs/1612.08242 V3：https://arxiv.org/abs/1804.02767 V4：https://arxiv.org/abs 阅读全文
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1、ResNet 2、ResNext 2020-12-18 3、ResNest 4、数据增强 其他的一些具体方法：数据中心化数据标准化缩放裁剪旋转翻转填充噪声添加灰度变换线性变换仿射变换亮度、饱和度及对比度变换 1. 裁剪 中心裁剪：transforms.CenterCrop(512)； # 一个参 阅读全文
摘要：
经常用，保存一下，方便查看 class Data(Dataset): def __init__(self, img_path, txt_path, dataset = '', data_transforms=None, loader = default_loader): with open(txt_ 阅读全文