随笔分类 - Deep Learning
摘要：三篇别人的还不错的介绍文章 https://www.jianshu.com/p/d13ae1055302 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80202337 https://blog.csdn.net/leviopku/article/
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摘要：YOLOV2算法详解博客 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77961414 一 Better 1.对每一层都做了归一化 2.先利用分类数据对网络进行训练，然后迁移学习。 3.不再和YOLOV1那样直接预测bounding box，YO
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摘要：聚类##### 今天说聚类，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾
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摘要：下面是两篇比较好的介绍YOLOV1的文章，原文地址如下 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72616238 https://www.jianshu.com/p/cad68ca85e27 YOLOV1里面没有用anchor或prior b
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摘要：此笔记为B站上吴恩达老师的deeplearning的学习视频的简单笔记。 P1 欢迎 P2什么是神经网络
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摘要：原博客搬移到：https://blog.csdn.net/u013171226/article/details/107680321 1.增加数据，数据越多越好，深度学习，数据为王。 2.检查数据，有些数据一张图片却包含另一类的对象，比如猫狗分类，一张图片里面既包含狗，又包含猫。所以最好是把所有的数据
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摘要：原博客搬移到：https://blog.csdn.net/u013171226/article/details/108791511
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摘要：针对不同大小的目标检测，传统的做法是先将图像转换成不同大小，然后分别检测，最后将结果综合起来，而SSD算法则利用不同卷积层的feature map进行综合也能达到同样的效果。 对于不同的卷积层，会把图像分割成不一样的feature map，对于每一个feature map cell都有一系列defa
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摘要：原文网址 https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459 神经元： 卷积神经网络之层级结构： CONV：卷积计算层，线性乘积求和， RELU:激活层，也就是激活函数 POOL:池化层，简言之，就是取区域平均或最大。 FC：全连接层 CN
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摘要：https://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/7222867.html#_label4
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摘要：https://ethereon.github.io/netscope/#/editor
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