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YOLOv8由广受欢迎的YOLOv3和YOLOv5模型的作者 Ultralytics 开发,凭借其无锚设计将目标检测提升到了一个新的水平。YOLOv8 专为实际...
**损失函数对不同的框进行不同的处理,最佳框与所有其他框之间的区分机制是 YOLO 损失的核心。**使用单独的对象置信度损失 objectness 来处理分数确...
Lightly Insights:可以轻松获取关于机器学习数据集基本洞察的工具,可以可视化图像数据集的基本统计信息,仅需提供一个包含图像和对象检测标签的文件夹,...
X-AnyLabeling 是一款全新的交互式自动标注工具,其基于AnyLabeling进行构建和二次开发,在此基础上扩展并支持了许多的模型和功能,并借助Seg...
若有些网络的最后一层不是FC层,那么我们可以先去获取最后一层的层名,再根据层名进行替换
PyTorch Summary是一个用于计算模型参数量和输出尺寸的工具库。它可以帮助你快速了解模型的结构和参数数量,以及每个层的输出形状。你可以使用torchs...
我们将深入探讨使用 PyTorch 构建自己的神经网络必须了解的 2 个基本概念:张量和梯度。
单目 3D 目标检测使用 RGB 图像来预测目标 3D 边界框。由于 RGB 图像中缺少关键的深度信息,因此该任务从根本上说是不适定的。然而在自动驾驶中,汽车是...
随着ChatGPT的火爆,大模型受到的关注度越来越高,大模型展现出的能力令人惊叹。
为了使用 City Scapes 数据集,您需要在他们的网站 (https://www.cityscapes-dataset.com/) 上创建一个帐户,然后登...
度量学习是ReID任务中常用的方式之一,今天来看下一篇关于如何改进度量学习的论文。来自2016年NeurIPS上的一篇论文,被引用超过900次。
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Contents 1.全部架构 2.降低过拟合 3.学习细节 4.结果 5.讨论
CV codes代码分类整理合集(http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html)
验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。
备注:已经装好cuda的请略过,往下看。 记得没有VS2012的一定要先装VS。否则:安装后打开VS2012新建项目不显示NIVIDA解决方案。记住...
本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:《Batch Normalization: Accelerating Deep Net...
自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替...
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