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摘要: 检测算法实际同时作检测(坐标回归)和判别(分类),并且从直觉上讲,后者依赖于前者。而YOLO v3是个多任务,同时完成这2项任务。这与我以前常见的任务不一样,是个很好的学习案例。而在学习YOLOv3之前以及过程中,先后产生了许许多多的疑问。例如: 多个cell,多个anchor,在训练时哪个与gro 阅读全文
posted @ 2021-04-15 15:33 stardsd 阅读(351) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言yolov5提供了一种超参数优化的方法–Hyperparameter Evolution,即超参数进化。超参数进化是一种利用 遗传算法(GA) 进行超参数优化的方法,我们可以通过该方法选择更加合适自己的超参数。 提供的默认参数也是通过在COCO数据集上使用超参数进化得来的。由于超参数进化会耗费大 阅读全文
posted @ 2021-04-15 15:08 stardsd 阅读(4007) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: store_true 是指带触发action时为真,不触发则为假, 代码去掉default初始化,其功能也不会变化 parser.add_argument('-c', action='store_true')# 或者parser.add_argument('-c', action='store_tr 阅读全文
posted @ 2021-04-15 14:30 stardsd 阅读(1474) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [python] numpy axis概念整理筆記 整理一下numpy和pandas中 axis(軸)的概念 以一個3x3 numpy array當做範例 ndarray = numpy.arange(1,10).reshape(3,3) [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 阅读全文
posted @ 2021-04-15 11:00 stardsd 阅读(532) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 理解方式: [i:j:s] 也就是,两个冒号分割了三个数i,j,s i是起始位置 j是终止位置(最终序列里边不包含终止位置) s就是step,步长 重点: 当写两个冒号的时候, [::-1],相当于省略了i,j,也就是取所有的i和j,但是步长为-1,也就是倒序 同理,[::-2]就是步长为-2,也就 阅读全文
posted @ 2021-04-15 10:39 stardsd 阅读(1226) 评论(0) 推荐(0) 编辑