摘要：
feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释 feather map的理解 在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。 feather map 是怎么生成的？ 阅读全文
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1、提出背景 在深度学习中，由于问题的复杂性，我们往往会使用较深层数的网络进行训练，相信很多炼丹的朋友都对调参的困难有所体会，尤其是对深层神经网络的训练调参更是困难且复杂。 在这个过程中，我们需要去尝试不同的学习率、初始化参数方法（例如Xavier初始化）等方式来帮助我们的模型加速收敛。深度神经网络 阅读全文
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目标检测性能评价指标（mAP、IOU、NMS、FPS） anchor设置 yolo_目标检测中Anchor（先验框）的作用 感受野和Anchor box Batch Normlization原理 CNN中feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释，以及CNN 阅读全文
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目标检测网络（Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等）中，均有先验框的说法，Faster RCNN中称之为anchor(锚点)，SSD称之为prior bounding box(先验框)，实际上是一个概念。Anchor设置的合理与否，极大的影响着最终模型检测性能的好坏。 1. 什么是 阅读全文
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Anchor box 与 感受野 阅读全文
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Yolo介绍 Yolo v3网络结构 Yolo v3实现过程 下图展示了在feat3特征图上的检测结果，特征图上的一个像素对应原图中的一个网格，每个尺度定义了3种anchor，即每个网格会有3个预测框，每个预测框具有（5 + C）个属性。网络在3个尺度上检测，所以整个网络共检测13 * 13 * 3 阅读全文