随笔分类 - AI-人工智能：转载
摘要：1，目录和前言 https://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519 2，预备知识：逻辑回归、贝叶斯公式、霍夫曼树 https://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969635 3，背景知识：统计语言
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摘要：https://realpython.com/python-speech-recognition/ The Ultimate Guide To Speech Recognition With Python by David Amos advanced data-science machine-lea
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摘要：1，语音识别程序 https://blog.csdn.net/a18852867035/article/details/78565293 2，python语音识别指南终极版 https://blog.csdn.net/j2IaYU7Y/article/details/79878310 3，pytho
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摘要：lane detection Paper 2019 2018 2017 Code Blog Dateset Paper 2019 《Robust Lane Detection from Continuous Driving Scenes Using Deep Neural Networks》 《En
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摘要：0001， object-detection [TOC] This is a list of awesome articles about object detection. If you want to read the paper according to time, you can refer
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摘要：A curated list of deep learning image classification papers and codes since 2014, Inspired by awesome-object-detection, deep_learning_object_detection
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摘要：Semantic segmentation U-Net [https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf] [2015] https://github.com/zhixuhao/unet [Keras] https://github.com/jocicmarko/ultra
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摘要：【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet） 目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开
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摘要：Object Detection with 10 lines of code Moses Olafenwa Jun 16, 2018 Moses Olafenwa Jun 16, 2018 Moses Olafenwa Jun 16, 2018 One of the important fields
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摘要：基本知识 BOW，word2vector，glove cbow，skip-gram Hierarchical Softmax，Negative Sampling https://www.cnblogs.com/wkang/p/9611257.html https://www.cnblogs.com/
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摘要：0000，标注工具 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/79036312 0001，概述 太优秀了，收藏用！转载自：https://www.cnblogs.com/Jie-Liang/archive/2017/06/29/6902375.
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摘要：https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6910277.html https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6914926.html 原作者：Determined22
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/Chunfengyanyulove/article/details/86414810 简要概述文章精华 本篇文章主要解决了在目标检测中，检测框不是特别准，容易出现噪声干扰的问题，即close false positive，为什么会有这个问题呢？作者实
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摘要：A,https://www.cnblogs.com/zhengzhe/p/7783270.html RCNN选择性搜索（Selective Search） RCNN选择性搜索（Selective Search） 基于： 1）图片大小 2）颜色 3）纹理 4）附件 算法一：分组分类算法 输入：（图层颜
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摘要：0001，常识1 计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？1、Image Classification（图像分类）图像分类（下图左）就是对图像判断出所属的分类，比如在学习分类中数据集有人（person）、羊（sheep）、狗（dog）和猫（c
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摘要：1，原文：https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78593410 感受野（receptive field）被称作是CNN中最重要的概念之一。为什么要研究感受野呐？主要是因为在学习SSD，Faster RCNN框架时，其中prior box和
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