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2022年4月17日
yolo v3【深度解析】
摘要: 这里推荐的模型结构可视化工具是:Netronnetron方便好用,可以直观看到yolo_v3的实际计算结构,精细到卷积层。But,要进一步在人性化的角度分析v3的结构图,还需要结合论文和代码。对此,我是下了不少功夫。上图表示了yolo_v3整个yolo_body的结构,没有包括把输出解析整理成咱要的
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posted @ 2022-04-17 08:00 青竹之下
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2022年4月16日
YoloV4核心基础内容
摘要: 网络结构图 Yolov4的结构图和Yolov3相比,因为多了CSP结构,PAN结构,如果单纯看可视化流程图,会觉得很绕,不过在绘制出上面的图形后,会觉得豁然开朗,其实整体架构和Yolov3是相同的,不过使用各种新的算法思想对各个子结构都进行了改进。 先整理下Yolov4的五个基本组件: CBM:Yo
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posted @ 2022-04-16 08:00 青竹之下
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2022年4月15日
2022-04-15 08:00:02
摘要: 2022-04-15 08:00:02
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posted @ 2022-04-15 08:00 青竹之下
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2022年4月14日
Yolov4输入端创新
摘要: 考虑到很多同学GPU显卡数量并不是很多,Yolov4对训练时的输入端进行改进,使得训练在单张GPU上也能有不错的成绩。比如数据增强Mosaic、cmBN、SAT自对抗训练。 但感觉cmBN和SAT影响并不是很大,所以这里主要讲解Mosaic数据增强。 (1)Mosaic数据增强 Yolov4中使用的
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posted @ 2022-04-14 08:00 青竹之下
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2022年4月13日
自然语言处理入门01
摘要: 自然语言处理(NLP)是计算机科学领域和人工智能领域中的一个分支,它与计算机和人类之间使用自然语言进行互动密切相关。NLP的最终目标是使计算机能够像人类一样理解语言。它是虚拟助手、语音识别、情感分析、自动文本摘要、机器翻译等的驱动力。在这篇文章中,你将学习到自然语言处理的基础知识,深入了解到它的一些
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posted @ 2022-04-13 08:00 青竹之下
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2022年4月12日
自然语言处理入门02
摘要: 句法分析: 句法分析,也称为语法分析或解析,是通过遵循正式语法规则来分析自然语言的过程。语法规则适用于单词和词组,而不是单个单词。语法分析主要为文本分配语义结构。 语义分析: 我们理解他人的语言是一种无意识的过程,依赖于直觉和对语言本身的认识。因此,我们理解语言的方式很大程度上取决于意义和语境。计算
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posted @ 2022-04-12 08:00 青竹之下
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2022年4月11日
2022-04-11 08:00:02
摘要: 命名实体识别: 命名实体识别(NER)用于确定文本中哪些词条属于命名实体,这些词条可以被定位并归入预定义的类别,类别的范围包括人名,组织,地点,还有货币价值和百分比。 看下面的例子: NER之前:Martin bought 300 shares of SAP in 2016. NER之后:[Mart
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posted @ 2022-04-11 08:00 青竹之下
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2022年4月10日
关键词提取
摘要: # *****************************关键词提取***************************** print('-' * 40) print('关键词提取') print('-' * 40) text = '举办纪念活动铭记二战历史,不忘战争带给人类的深重灾难,是为
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posted @ 2022-04-10 08:00 青竹之下
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2022年4月9日
急速词典分词
摘要: 极速分词是词典最长分词,速度极其快,精度一般。 在i7-6700K上跑出了4500万字每秒的速度。 # *****************************急速词典分词***************************** print('-' * 40) print('急速词典分词') p
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posted @ 2022-04-09 08:00 青竹之下
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2022年4月8日
索引分词
摘要: 索引分词IndexTokenizer是面向搜索引擎的分词器,能够对长词全切分,另外通过term.offset可以获取单词在文本中的偏移量。 任何分词器都可以通过基类Segment的enableIndexMode方法激活索引模式。 # *****************************索引分词
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posted @ 2022-04-08 08:00 青竹之下
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